Distance Measures for Reduced Ordering Based Vector Filters

Reduced ordering based vector filters have proved successful in removing long-tailed noise from color images while preserving edges and fine image details. These filters commonly utilize variants of the Minkowski distance to order the color vectors with the aim of distinguishing between noisy and noise-free vectors. In this paper, we review various alternative distance measures and evaluate their performance on a large and diverse set of images using several effectiveness and efficiency criteria. The results demonstrate that there are in fact strong alternatives to the popular Minkowski metrics

Fuzzy metrics and fuzzy logic for colour image filtering

El filtrado de imagen es una tarea fundamental para la mayoría de los sistemas de visión por computador cuando las imágenes se usan para análisis automático o, incluso, para inspección humana. De hecho, la presencia de ruido en una imagen puede ser un grave impedimento para las sucesivas tareas de procesamiento de imagen como, por ejemplo, la detección de bordes o el reconocimiento de patrones u objetos y, por lo tanto, el ruido debe ser reducido. En los últimos años el interés por utilizar imágenes en color se ha visto incrementado de forma significativa en una gran variedad de aplicaciones. Es por esto que el filtrado de imagen en color se ha convertido en un área de investigación interesante. Se ha observado ampliamente que las imágenes en color deben ser procesadas teniendo en cuenta la correlación existente entre los distintos canales de color de la imagen. En este sentido, la solución probablemente más conocida y estudiada es el enfoque vectorial. Las primeras soluciones de filtrado vectorial, como por ejemplo el filtro de mediana vectorial (VMF) o el filtro direccional vectorial (VDF), se basan en la teoría de la estadística robusta y, en consecuencia, son capaces de realizar un filtrado robusto. Desafortunadamente, estas técnicas no se adaptan a las características locales de la imagen, lo que implica que usualmente los bordes y detalles de las imágenes se emborronan y pierden calidad. A fin de solventar este problema, varios filtros vectoriales adaptativos se han propuesto recientemente. En la presente Tesis doctoral se han llevado a cabo dos tareas principales: (i) el estudio de la aplicabilidad de métricas difusas en tareas de procesamiento de imagen y (ii) el diseño de nuevos filtros para imagen en color que sacan provecho de las propiedades de las métricas difusas y la lógica difusa. Los resultados experimentales presentados en esta Tesis muestran que las métricas difusas y la lógica difusa son herramientas útiles para diseñar técnicas de filtrado,Morillas Gómez, S. (2007). Fuzzy metrics and fuzzy logic for colour image filtering [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1879Palanci

A Deep Spatio-Temporal Fuzzy Neural Network for Passenger Demand Prediction

In spite of its importance, passenger demand prediction is a highly challenging problem, because the demand is simultaneously influenced by the complex interactions among many spatial and temporal factors and other external factors such as weather. To address this problem, we propose a Spatio-TEmporal Fuzzy neural Network (STEF-Net) to accurately predict passenger demands incorporating the complex interactions of all known important factors. We design an end-to-end learning framework with different neural networks modeling different factors. Specifically, we propose to capture spatio-temporal feature interactions via a convolutional long short-term memory network and model external factors via a fuzzy neural network that handles data uncertainty significantly better than deterministic methods. To keep the temporal relations when fusing two networks and emphasize discriminative spatio-temporal feature interactions, we employ a novel feature fusion method with a convolution operation and an attention layer. As far as we know, our work is the first to fuse a deep recurrent neural network and a fuzzy neural network to model complex spatial-temporal feature interactions with additional uncertain input features for predictive learning. Experiments on a large-scale real-world dataset show that our model achieves more than 10% improvement over the state-of-the-art approaches.Comment: https://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/1.9781611975673.1