Robust Real-Time Segmentation of Images and Videos Using a Smooth-Spline Snake-Based Algorithm

International audienc

Autonomie du mouvement en environnements dynamiques : Une approche élastique

voir basilic : http://emotion.inrialpes.fr/bibemotion/2007/Del07/ school: Institut National Polytechnique de Grenoble & Université Joseph FourierLa déformation de mouvement consiste à adapter le mouvement d'un robot mobile dans un environnement dynamique. Elle a pour but de modifier un mouvement initial planifié afin d'éviter les collisions avec les obstacles dynamiques de l'environnement tout en garantissant le maintient de la connectivité du chemin ou de la trajectoire considéré. Les méthodes proposées à ce jour tendaient à appliquer la déformation sur un chemin géométrique défini entre une position initiale et une position finale. Le principal problème d'une déformation de chemin est d'être limitée à une homotopie ie. une déformation continue du chemin initial. Nous proposons alors d'augmenter l'espace de travail de la déformation de la dimension temporelle. Nous présentons ainsi une déformation de trajectoire au lieu d'une simple déformation de chemin, permettant d'appliquer sur celle-ci, en plus des déformations spatiales proposées précédemment, des déformations temporelles calculées à partir d'un modèle prévisionnel du futur de l'environnement. Celles-ci permettent alors d'adapter la vitesse du véhicule laissant plus de souplesse aux manoeuvres effectuées par le robot mobile pour éviter les obstacles

Robotic-assisted approaches for image-controlled ultrasound procedures

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019A aquisição de imagens de ultrassons (US) é atualmente uma das modalidades de aquisição de imagem mais implementadas no meio médico por diversas razões. Quando comparada a outras modalidades como a tomografia computorizada (CT) e ressonância magnética (MRI), a combinação da sua portabilidade e baixo custo com a possibilidade de adquirir imagens em tempo real resulta numa enorme flexibilidade no que diz respeito às suas aplicações em medicina. Estas aplicações estendem-se desde o simples diagnóstico em ginecologia e obstetrícia, até tarefas que requerem alta precisão como cirurgia guiada por imagem ou mesmo em oncologia na área da braquiterapia. No entanto ao contrário das suas contrapartes devido à natureza do princípio físico da qual decorrem as imagens, a sua qualidade de imagem é altamente dependente da destreza do utilizador para colocar e orientar a sonda de US na região de interesse (ROI) correta, bem como, na sua capacidade de interpretar as imagens obtidas e localizar espacialmente as estruturas no corpo do paciente. De modo para tornar os procedimentos de diagnóstico menos propensos a erros, bem como os procedimentos guiados por imagem mais precisos, o acoplamento desta modalidade de imagem com uma abordagem robótica com controlo baseado na imagem adquirida é cada vez mais comum. Isto permite criar sistemas de diagnóstico e terapia semiautónomos, completamente autónomos ou cooperativos com o seu utilizador. Esta é uma tarefa que requer conhecimento e recursos de múltiplas áreas de conhecimento, incluindo de visão por computador, processamento de imagem e teoria de controlo. Em abordagens deste tipo a sonda de US vai agir como câmara para o interior do corpo do paciente e o processo de controlo vai basear-se em parâmetros tais como, as informações espaciais de uma certa estrutura-alvo presente na imagem adquirida. Estas informações que são extraídos através de vários estágios de processamento de imagem são utilizadas como realimentação no ciclo de controlo do sistema robótico em questão. A extração de informação espacial e controlo devem ser o mais autónomos e céleres possível, de modo a conseguir produzir-se um sistema com a capacidade de atuar em situações que requerem resposta em tempo real. Assim, o objetivo deste projeto foi desenvolver, implementar e validar, em MATLAB, as bases de uma abordagem para o controlo semiautónomo baseado em imagens de um sistema robótico de US e que possibilite o rastreio de estruturas-alvo e a automação de procedimentos de diagnóstico gerais com esta modalidade de imagem. De modo a atingir este objetivo foi assim implementada nesta plataforma, um programa semiautónomo com a capacidade de rastrear contornos em imagens US e capaz de produzir informação relativamente à sua posição e orientação na imagem. Este programa foi desenhado para ser compatível com uma abordagem em tempo real utilizando um sistema de aquisição SONOSITE TITAN, cuja velocidade de aquisição de imagem é de 25 fps. Este programa depende de fortemente de conceitos integrados na área de visão por computador, como computação de momentos e contornos ativos, sendo este último o motor principal da ferramenta de rastreamento. De um modo geral este programa pode ser descrito como uma implementação para rastreamento de contornos baseada em contornos ativos. Este tipo de contornos beneficia de um modelo físico subjacente que o permite ser atraído e convergir para determinadas características da imagem, como linhas, fronteiras, cantos ou regiões específicas, decorrente da minimização de um funcional de energia definido para a sua fronteira. De modo a simplificar e tornar mais célere a sua implementação este modelo dinâmico recorreu à parametrização dos contornos com funções harmónicas, pelo que as suas variáveis de sistema são descritoras de Fourier. Ao basear-se no princípio de menor energia o sistema pode ser encaixado na formulação da mecânica de Euler-Lagrange para sistemas físicos e a partir desta podem extrair-se sistemas de equações diferenciais que descrevem a evolução de um contorno ao longo do tempo. Esta evolução dependente não só da energia interna do contorno em sim, devido às forças de tensão e coesão entre pontos, mas também de forças externas que o vão guiar na imagem. Estas forças externas são determinadas de acordo com a finalidade do contorno e são geralmente derivadas de informação presente na imagem, como intensidades, gradientes e derivadas de ordem superior. Por fim, este sistema é implementado utilizando um método explícito de Euler que nos permite obter uma discretização do sistema em questão e nos proporciona uma expressão iterativa para a evolução do sistema de um estado prévio para um estado futuro que tem em conta os efeitos externos da imagem. Depois de ser implementado o desempenho do programa semiautomático de rastreamento foi validado. Esta validação concentrou-se em duas vertentes: na vertente da robustez do rastreio de contornos quando acoplado a uma sonda de US e na vertente da eficiência temporal do programa e da sua compatibilidade com sistemas de aquisição de imagem em tempo real. Antes de se proceder com a validação este sistema de aquisição foi primeiro calibrado espacialmente de forma simples, utilizando um fantoma de cabos em N contruído em acrílico capaz de produzir padrões reconhecíveis na imagem de ultrassons. Foram utilizados padrões verticais, horizontais e diagonais para calibrar a imagem, para os quais se consegue concluir que os dois primeiros produzem melhores valores para os espaçamentos reais entre pixéis da imagem de US. Finalmente a robustez do programa foi testada utilizando fantomas de 5%(m/m) de agar-agar incrustados com estruturas hipoecogénicas, simuladas por balões de água, construídos especialmente para este propósito. Para este tipo de montagem o programa consegue demonstrar uma estabilidade e robustez satisfatórias para diversos movimentos de translação e rotação da sonda US dentro do plano da imagem e mostrando também resultados promissores de resposta ao alongamento de estruturas, decorrentes de movimentos da sonda de US fora do plano da imagem. A validação da performance temporal do programa foi feita com este a funcionar a solo utilizando vídeos adquiridos na fase anterior para modelos de contornos ativos com diferentes níveis de detalhe. O tempo de computação do algoritmo em cada imagem do vídeo foi medido e a sua média foi calculada. Este valor encontra-se dentro dos níveis previstos, sendo facilmente compatível com a montagem da atual da sonda, cuja taxa de aquisição é 25 fps, atingindo a solo valores na gama entre 40 e 50 fps. Apesar demonstrar uma performance temporal e robustez promissoras esta abordagem possui ainda alguns limites para os quais a ainda não possui solução. Estes limites incluem: o suporte para um sistema rastreamento de contornos múltiplos e em simultâneo para estruturas-alvo mais complexas; a deteção e resolução de eventos topológicos dos contornos, como a fusão, separação e auto-interseção de contornos; a adaptabilidade automática dos parâmetros do sistema de equações para diferentes níveis de ruido da imagem e finalmente a especificidade dos potenciais da imagem para a convergência da abordagem em regiões da imagem que codifiquem tipo de tecidos específicos. Mesmo podendo beneficiar de algumas melhorias este projeto conseguiu atingir o objetivo a que se propôs, proporcionando uma implementação eficiente e robusta para um programa de rastreamento de contornos, permitindo lançar as bases nas quais vai ser futuramente possível trabalhar para finalmente atingir um sistema autónomo de diagnóstico em US. Além disso também demonstrou a utilidade de uma abordagem de contornos ativos para a construção de algoritmos de rastreamento robustos aos movimentos de estruturas-alvo no a imagem e com compatibilidade para abordagens em tempo-real.Ultrasound (US) systems are very popular in the medical field for several reasons. Compared to other imaging techniques such as CT or MRI, the combination of low-priced and portable hardware with realtime image acquisition enables great flexibility regarding medical applications, from simple diagnostics tasks to high precision ones, including those with robotic assistance. Unlike other techniques, the image quality and procedure accuracy are highly dependent on user skills for spatial ultrasound probe positioning and orientation around a region of interest (ROI) for inspection. To make diagnostics less prone to error and guided procedures more precise, and consequently safer, the US approach can be coupled to a robotic system. The probe acts as a camera to the patient body and relevant imaging information can be used to control a robotic arm, enabling the creation of semi-autonomous, cooperative and possibly fully autonomous diagnostics and therapeutics. In this project our aim is to develop a semi-autonomous tool for tracking defined structures of interest within US images, that outputs meaningful spatial information of a target structure (location of the centre of mass [CM], main orientation and elongation). Such tool must accomplish real-time requirements for future use in autonomous image-guided robotic systems. To this end, the concepts of moment-based visual servoing and active contours are fundamental. Active contours possess an underlying physical model allowing deformation according to image information, such as edges, image regions and specific image features. Additionally, the mathematical framework of vision-based control enables us to establish the types of necessary information for controlling a future autonomous system and how such information can be transformed to specify a desired task. Once implemented in MATLAB the tracking and temporal performance of this approach is tested in built agar-agar phantoms embedded with water-filled balloons, for stability demonstration, probe motion robustness in translational and rotational movements, as well as promising capability in responding to target structure deformations. The developed framework is also inside the expected levels, being compatible with a 25 frames per second image acquisition setup. The framework also has a standalone tool capable of dealing with 50 fps. Thus, this work lays the foundation for US guided procedures compatible with real-time approaches in moving and deforming targets

Two and three dimensional segmentation of multimodal imagery

The role of segmentation in the realms of image understanding/analysis, computer vision, pattern recognition, remote sensing and medical imaging in recent years has been significantly augmented due to accelerated scientific advances made in the acquisition of image data. This low-level analysis protocol is critical to numerous applications, with the primary goal of expediting and improving the effectiveness of subsequent high-level operations by providing a condensed and pertinent representation of image information. In this research, we propose a novel unsupervised segmentation framework for facilitating meaningful segregation of 2-D/3-D image data across multiple modalities (color, remote-sensing and biomedical imaging) into non-overlapping partitions using several spatial-spectral attributes. Initially, our framework exploits the information obtained from detecting edges inherent in the data. To this effect, by using a vector gradient detection technique, pixels without edges are grouped and individually labeled to partition some initial portion of the input image content. Pixels that contain higher gradient densities are included by the dynamic generation of segments as the algorithm progresses to generate an initial region map. Subsequently, texture modeling is performed and the obtained gradient, texture and intensity information along with the aforementioned initial partition map are used to perform a multivariate refinement procedure, to fuse groups with similar characteristics yielding the final output segmentation. Experimental results obtained in comparison to published/state-of the-art segmentation techniques for color as well as multi/hyperspectral imagery, demonstrate the advantages of the proposed method. Furthermore, for the purpose of achieving improved computational efficiency we propose an extension of the aforestated methodology in a multi-resolution framework, demonstrated on color images. Finally, this research also encompasses a 3-D extension of the aforementioned algorithm demonstrated on medical (Magnetic Resonance Imaging / Computed Tomography) volumes

Biomarqueurs de la morphologie du cortex cérébral par imagerie par résonance magnétique (IRM) anatomique : application à la maladie d'Alzheimer

Les modifications de la morphologie du cortex cérébral induites par la maladie d'Alzheimer à ses stades précoces contribuent à l'intérêt croissant à l'égard des biomarqueurs de la morphologie corticale. Ceux-ci permettraient notamment une meilleure compréhension de l'impact de cette pathologie sur l'anatomie cérébrale et une détection plus précoce de la maladie. L'originalité de notre travail par rapport au reste de la littérature est de s'intéresser à la morphologie des surfaces interne (interface substance blanche / substance grise) et externe (interface substance grise / liquide cérébro-spinal) du cortex cérébral. Dans cette perspective, nous avons développé des méthodes d'estimation de la courbure et de la dimension fractale des surfaces corticales. A partir de ces biomarqueurs morphologiques et de l'épaisseur corticale dont la méthode d'estimation a été précédemment développée dans le laboratoire, nous avons exploré l'impact de la maladie d'Alzheimer sur la morphologie du manteau cortical et nous avons évalué leur apport individuel et celui de leur association au diagnostic précoce de la maladie. Nos résultats montrent une influence significative de la pathologie sur la morphologie des sillons et sur celle des circonvolutions des surfaces corticales interne et externe. En termes d'application diagnostique, nous montrons que prises isolément, l'épaisseur corticale présente une meilleure capacité prédictive que la courbure corticale, nous ne constatons en revanche aucune capacité prédictive de la dimension fractale. Par contre, nous montrons que l'utilisation conjointe de l'épaisseur corticale et de la courbure permet une amélioration significative du diagnostic précoce.Morphological alterations of the cortical mantle in early stage of Alzheimer's disease have led to an increasing interest towards morphological biomarkers of the cerebral cortex. By providing a quantitative measure of the cortical shape, morphological biomarkers could provide better understanding of the impact of the disease on the cortical anatomy and play a role in early diagnosis. Therefore, as a primary goal in this study, we developed cortical surface curvature and fractal dimension estimation methods. We then applied those methods, together with the estimation of cortical thickness, to investigate the impact of Alzheimer's disease on the cortical shape as well as the contribution of cortical thickness and cortical curvature to the early diagnosis of Alzheimer's disease. The originality of this work lies in the estimation of sulcal and gyral curvature of the internal (gray matter/white matter boundary) and external (gray matter/cerebrospinal fluid boundary) cortical surfaces in addition to the fractal dimensions of these boundaries. Our results showed significant impact of Alzheimer's disease on sulcal and gyral shapes of the internal and external cortical surfaces. In addition, cortical thickness was found to have better ability than cortical curvature for the early diagnosis of Alzheimer's disease; no significant ability for the early diagnosis was found using fractal dimension. However, we found significant improvement in early diagnosis by combining cortical thickness and cortical curvature

Annotation sémantique 2D/3D d'images spatialisées pour la documentation et l'analyse d'objets patrimoniaux

In the field of architecture and historic preservation , the information and communication technologies enable the acquisition of large amounts of data introducing analysis media for different purposes and at different levels of details ( photographs, point cloud, scientific imaging, ...). The organization and the structure of these resources is now a major problem for the description, the analysis and the understanding of cultural heritage objects. However the existing solutions in semantic annotations on images or on 3D model are insufficient, especially in the linking of different analysis media.This thesis proposes an approach for conducting annotations on different two-dimensional media while allowing the propagation of these annotations between different representations (2D or 3D) of the object. The objective is to identify solutions to correlate (from a spatial, temporal and semantic point of view) sets of annotations within sets of images. Thus, the system is based on the principle of data spatialization for establishing a relationship between the 3D representations, incorporating all the geometric complexity of the object and therefore to the metric information extraction, and 2D representations of object. The approach seeks to the establishment of an information continuity from the image acquisition to the construction of 3D representations semantically enhanced by incorporating multi-media and multi-temporal aspects. This work resulted in the definition and the development of a set of software modules that can be used by specialists of conservation of architectural heritage as by the general public.Dans le domaine de l’architecture et de la conservation du patrimoine historique, les technologies de l’information et de la communication permettent l’acquisition de grandes quantités de données introduisant des supports d’analyses pour différentes finalités et à différents niveaux de détails (photographies, nuages de points, imagerie scientifique, …). L’organisation et la structuration de ces ressources est aujourd’hui un problème majeur pour la description, l’analyse et la compréhension d’objets patrimoniaux. Cependant les solutions existantes d’annotations sémantiques d’images ou de modèle 3D se révèlent insuffisantes notamment sur l’aspect de mise en relation des différents supports d’analyse.Cette thèse propose une approche permettant de conduire des annotations sur les différents supports bidimensionnels tout en permettant la propagation de ces annotations entre les différentes représentations (2D ou 3D) de l’objet. L’objectif est d’identifier des solutions pour corréler (d’un point de vue spatial, temporel et sémantique) des jeux d’annotations au sein d’un jeu d’images. Ainsi le système repose sur le principe de spatialisation des données permettant d’établir une relation entre les représentations 3D, intégrant toute la complexité géométrique de l’objet et par conséquent permettant l’extraction d’informations métriques, et les représentations 2D de l’objet. L’approche cherche donc à la mise en place d’une continuité informationnelle depuis l’acquisition d’images jusqu’à la construction de représentations 3D sémantiquement enrichies en intégrant des aspects multi-supports et multi-temporels. Ce travail a abouti à la définition et le développement d’un ensemble de modules informatiques pouvant être utilisés par des spécialistes de la conservation d’un patrimoine architectural comme par le grand public

Correspondencia estereoscópica en imágenes obtenidas con proyección omnidireccional para entornos forestales

Los sistemas de visión estereoscópica se han venido utilizando de forma manual desde hace varias décadas para captar información tridimensional del entorno en diferentes aplicaciones. Con el desarrollo experimentado en los últimos años por las técnicas de procesamiento computacional de imágenes, la visión estereoscópica se viene incorporando cada vez más a sistemas automáticos de diferente naturaleza. El problema central en la automatización de un sistema de visión estereoscópica es la determinación de la correspondencia entre píxeles del par de imágenes estereoscópicas que proceden del mismo punto de la escena tridimensional. El trabajo de investigación desarrollado en esta tesis consiste en el diseño de una estrategia global para dar solución al problema de la correspondencia estereoscópica para un tipo característico de imágenes omnidireccionales procedentes de entornos forestales. Las imágenes son obtenidas mediante un sistema óptico basado en las denominadas lentes de ojo de pez. Este trabajo tiene su origen en el interés suscitado por el Centro de Investigación Forestal (CIFOR) del Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA) para automatizar el proceso de extracción de información mediante el dispositivo de medición con número de patente MU-200501738. El interés se centra en obtener dicha información de los troncos de los árboles a partir de imágenes estereoscópicas. Con las medidas obtenidas, los técnicos realizan inventarios forestales que incluyen estudios sobre el volumen de madera, la densidad de árboles, la evolución o crecimiento de éstos, entre otros. La contribución principal de este trabajo consiste en la propuesta de una estrategia que combina los dos procesos esenciales en visión estereoscópica artificial como son la segmentación y correspondencia de ciertas estructuras existentes en las dos imágenes del par estereoscópico. La estrategia se diseña para dos tipos de imágenes procedentes de sendos entornos forestales. El primero de dichos entornos se refiere a pinares de pino silvestre (Pinus sylvestris L.) donde las imágenes se han obtenido en días soleados y por tanto con una alta variabilidad de los niveles de intensidad debido a las zonas iluminadas. En el segundo entorno las imágenes proceden de bosques de roble rebollo (Quercus pyrenaica Willd.) cuya característica más relevante es que se obtienen bajo unas condiciones de iluminación relativamente escasas, días nublados o al amanecer o atardecer, pero suficiente como para producir alto contraste entre los troncos y el cielo. .Debido a las características tan diferentes de ambos entornos, tanto en lo relativo a la iluminación como a la naturaleza de los propios árboles y las texturas que les rodean, los procesos de segmentación y correspondencia se diseñan atendiendo al tipo concreto de entorno forestal. Hecho éste, que marca la tendencia de la futura investigación cuando se analicen otros entornos forestales. En el caso de los bosques de pino, el proceso de segmentación se plantea desde el punto de vista del aislamiento de los troncos mediante la exclusión de las texturas que les rodean (hojas de los pinos, suelo, cielo). Por ello, se proponen técnicas específicas de identificación de texturas para las hojas y de clasificación para el resto. En este último caso se combinan dos técnicas de clasificación clásicas como son el método de Agrupamiento Borroso y el estimador paramétrico Bayesiano. El proceso de correspondencia se plantea en dos fases. En primer lugar se identifican los píxeles homólogos en sendas imágenes del par estereoscópico mediante la adaptación a este problema de las siguientes técnicas procedentes de la teoría general de la decisión: Integral Fuzzy de Choquet, Integral Fuzzy de Sugeno, Teoría Dempster-Shafer y Toma de Decisiones Multicriterio Fuzzy. En segundo lugar, los resultados relativos a la correspondencia obtenidos mediante esas técnicas se procesan para conseguir mejorarlos mediante la adaptación de sendos paradigmas: los Mapas Cognitivos Fuzzy y la Red Neuronal de Hopfield. Para el segundo entorno de bosques de roble, la segmentación se plantea como un proceso de identificación de los troncos de los árboles utilizando técnicas específicas de procesamiento de imágenes, en concreto técnicas de extracción y etiquetado de regiones. Para cada región se obtiene un conjunto de atributos o propiedades que la caracterizan, y el proceso de correspondencia establece las regiones homólogas de las dos imágenes del par estereoscópico mediante medidas de similitud entre los atributos de las regiones. La estrategia propuesta, basada en los procesos de segmentación y correspondencia, se compara favorablemente desde la perspectiva de la automatización del proceso y se plantea para su aplicación a cualquier tipo de entorno forestal, si bien con las pertinentes adaptaciones y modificaciones inherentes a los procesos de segmentación y correspondencia en función de la naturaleza del entorno forestal analizado. [ABSTRACT] Stereoscopic vision systems have been used manually for decades to capture three-dimensional information of the environment in different applications. With the growth experienced in recent years by the techniques of computer image processing, stereoscopic vision has been increasingly incorporating automated systems of different nature. The central problem in the automation of a stereoscopic vision system is the determination of the correspondence between pixels of the pair of stereoscopic images that come from the same point in three-dimensional scene. The research undertaken in this thesis comprises the design of a global strategy to solve the stereoscopic correspondence problem for a specific kind of omnidirectional image from forest environments. The images are obtained through an optical system based on the lens known as fisheye. This work stems from the interest generated by the Forest Research Centre (CIFOR) part of the National Institute for Agriculture and Food Research and Technology (INIA) to automate the process of extracting information through the measurement mechanism with patent number MU-200501738. The focus is on obtaining this information from tree trunks using stereoscopic images. The technicians carry out forest inventories which include studies on wood volume and tree density as well as the evolution and growth of the trees with the measurements obtained. This paper’s main contribution is the proposal for a strategy that combines the two essential processes involved in artificial stereo vision: segmentation and correspondence of certain structures in the dual images of the stereoscopic pair. The strategy is designed for two types of images from two forest environments. The first of these refers to Scots pine forests (Pinus sylvestris L.) where images were obtained on sunny days and therefore exhibit highly variable intensity levels due to the illuminated areas. In the second of these, the images come from Rebollo oak forests (Quercus pyrenaica Willd.), the main characteristic of which is that they are obtained under relatively low light conditions, on cloudy days or at dawn or dusk, but with sufficient light to produce high contrast between the trees and sky. Due to the very different characteristics of each environment - both in terms of light and the nature of trees themselves and textures that surround them - the segmentation and correspondence processes are designed specifically according to the specific type of forest environment. This sets the trend for future research when analyzing other forest environments. In the case of pine forests, the segmentation process is approached from the point of view of isolating the trunks by excluding the textures that surround them (pine needles, the ground, the sky). For this reason, we propose the use of the specific techniques of texture identification for the pine needles and of classification for the rest. The latter case combines two classic classification techniques: Fuzzy Clustering and the Bayesian Parametric estimator. The matching process is set out in two phases. The first identifies the homogeneous pixels in separate stereo pair images, by means of the adaptation of the following techniques from general decision theory to this problem: Choquet’s Fuzzy Integral, Sugeno’s Fuzzy Integral, Dempster-Shafer Theory and Fuzzy Multicriteria Decision Making. Second, the results relating to correspondence obtained by these techniques are enhanced through the adaptation of two separate paradigms, namely: Fuzzy Cognitive Maps and the Hopfield Neural Network. Regarding the second type of forest analyzed, i.e. oak, the segmentation process s designed in order to identify the tree trunks by applying specific techniques in image processing, relating to the extraction and labelling of regions, so that each region is given a set of attributes or properties that characterizes it. The matching process establishes the equivalent regions from the two stereo pair images using measures of similarity among the attributes of the regions. The proposed strategy based on segmentation and correspondence processes can be favourably compared from the perspective of the automation of the process and we suggest it can be applied to any type of forest environment, with the appropriate adaptations inherent to the segmentation and correspondence processes in accordance with the nature of the forest environment analyzed

Recent Advances in Signal Processing

The signal processing task is a very critical issue in the majority of new technological inventions and challenges in a variety of applications in both science and engineering fields. Classical signal processing techniques have largely worked with mathematical models that are linear, local, stationary, and Gaussian. They have always favored closed-form tractability over real-world accuracy. These constraints were imposed by the lack of powerful computing tools. During the last few decades, signal processing theories, developments, and applications have matured rapidly and now include tools from many areas of mathematics, computer science, physics, and engineering. This book is targeted primarily toward both students and researchers who want to be exposed to a wide variety of signal processing techniques and algorithms. It includes 27 chapters that can be categorized into five different areas depending on the application at hand. These five categories are ordered to address image processing, speech processing, communication systems, time-series analysis, and educational packages respectively. The book has the advantage of providing a collection of applications that are completely independent and self-contained; thus, the interested reader can choose any chapter and skip to another without losing continuity