Improvement of the digital radiographic images of old paintings on wooden support through the anisotropic diffusion method

[EN] The main defect types of historic-artistic paintings on wood are ruptures, scratches, twisting and suchwhich may be inflicted by environment conditions, insects, dust, and dirt as well as by physical damage.The exact localization of the defects and determination of their extent may be achieved using industrialradiography as a non-destructive testing method. The radiographs thus produced may suffer from blurri-ness mainly due to the inherent scattering of X-rays especially in the case of paintings on a wooden baseand hindering therefore accurate detection of the size and shape of such defects. Image processing meth-ods have been employed to reduce the blurriness of images leading to improved analysis of the images. Inthis study, an image processing method based on anisotropic diffusion with an automatic threshold levelwas applied to achieve improved outcomes. The reconstructed images of the implemented algorithmyielded sharper edges. Defects such as those due to xylophagous attack, the effect of the brushstrokes,superficial fissures, oxidation of the nails, and the different types of construction woods were bettervisualized than from the original image. The algorithm was shown to be useful by operators includingpainting conservators for their procedures.Madrid García, JA.; Yahaghi, E.; Movafeghi, A. (2021). Improvement of the digital radiographic images of old paintings on wooden support through the anisotropic diffusion method. Journal of Cultural Heritage. (49):115-122. https://doi.org/10.1016/j.culher.2021.02.008S1151224

ENHANCEMENT ANALYSIS OF IMMUNE FLUORESCENT CELL IMAGES

There are different patterns of immune fluorescence cells, which serve in determining different autoimmune disease. Hence, clearly identifying the features of the figures in the image will assist in automating the classification of these patterns. This project aims to enhance the quality of the Hep2-cell images obtained from Indirect Immune Fluorescence (IIF) Test. The enhancement of the quality in this project will be focused on enhancing the contrast, reducing the noise, and sharpening the edges of images. This enhancement will have a real serious impact on the stages coming after, which are patterns recognition and automatic classification. Creating an automatic battern classification system will improve the diagnostic process of the autoimmune disease instead of handling it manually. Consequently, many disadvantages of the manual interpretation can be overcome, such as level of expertise, time consuming and prone to mistakes. This research analyzed the performance of three enhancement approaches namely wavelet transform filter, diffusion filter, and wavelet transform filter combined with diffusion filter. The combination of wavelet transform filter with diffusion filter produced better result. However, the diffusion filter produced best result among all the three enhancement approach of the indirect immune fluorescence images. The recommendation for the future work is to explore an automatic determination of noise variance in the image when wavelet transform filter is being applied

Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.VI Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.VI Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Clasificación binaria, desbalanceada y contextual de voxels asociados a series temporales

En este artículo se presenta un método computacional para clasificación de regiones 3D en función de sus características dinámicas. La clasificación de voxels atípicos se implementa en función de las series temporales asociadas a los mismos. El método opera en clasificación binaria, clases desbalanceadas y correlación espacial de las series asociadas a cada clase. El método propuesto utiliza máquinas de soporte vectorial y difusión anisotrópica robusta para detectar la estructura subyacente en los datos y clasificar los voxels correspondientes en cada clase. Se presentan resultados experimentales del método propuesto para datos de resonancia magnética funcional e imágenes de rango.VI Workshop Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI