Automated preprocessing of 64 channel electroenchephalograms recorded by biosemi instruments

Preprocessing is a mandatory step in electroencephalogram (EEG) signal analysis. Overcoming challenges posed by high noise levels and substantial amplitude artifacts, such as blink-induced electrooculogram (EOG) and muscle-related electromyogram (EMG) interference, is imperative. The signal-to-noise ratio significantly influences the reliability and statistical significance of subsequent analyses. Existing referencing approaches employed in multi-card systems, like using a single electrode or averaging across multiple electrodes, fall short in this respect. In this article, we introduce an innovative referencing method tailored to multi-card instruments, enhancing signal fidelity and analysis outcomes. Our proposed signal processing loop not only mitigates blink-related artifacts but also accurately identifies muscle activity. This work contributes to advancing EEG analysis by providing a robust solution for artifact removal and enhancing data integrity

SurfelMeshing: Online Surfel-Based Mesh Reconstruction

We address the problem of mesh reconstruction from live RGB-D video, assuming a calibrated camera and poses provided externally (e.g., by a SLAM system). In contrast to most existing approaches, we do not fuse depth measurements in a volume but in a dense surfel cloud. We asynchronously (re)triangulate the smoothed surfels to reconstruct a surface mesh. This novel approach enables to maintain a dense surface representation of the scene during SLAM which can quickly adapt to loop closures. This is possible by deforming the surfel cloud and asynchronously remeshing the surface where necessary. The surfel-based representation also naturally supports strongly varying scan resolution. In particular, it reconstructs colors at the input camera's resolution. Moreover, in contrast to many volumetric approaches, ours can reconstruct thin objects since objects do not need to enclose a volume. We demonstrate our approach in a number of experiments, showing that it produces reconstructions that are competitive with the state-of-the-art, and we discuss its advantages and limitations. The algorithm (excluding loop closure functionality) is available as open source at https://github.com/puzzlepaint/surfelmeshing .Comment: Version accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligenc

A Novel Framework for Highlight Reflectance Transformation Imaging

We propose a novel pipeline and related software tools for processing the multi-light image collections (MLICs) acquired in different application contexts to obtain shape and appearance information of captured surfaces, as well as to derive compact relightable representations of them. Our pipeline extends the popular Highlight Reflectance Transformation Imaging (H-RTI) framework, which is widely used in the Cultural Heritage domain. We support, in particular, perspective camera modeling, per-pixel interpolated light direction estimation, as well as light normalization correcting vignetting and uneven non-directional illumination. Furthermore, we propose two novel easy-to-use software tools to simplify all processing steps. The tools, in addition to support easy processing and encoding of pixel data, implement a variety of visualizations, as well as multiple reflectance-model-fitting options. Experimental tests on synthetic and real-world MLICs demonstrate the usefulness of the novel algorithmic framework and the potential benefits of the proposed tools for end-user applications.Terms: "European Union (EU)" & "Horizon 2020" / Action: H2020-EU.3.6.3. - Reflective societies - cultural heritage and European identity / Acronym: Scan4Reco / Grant number: 665091DSURF project (PRIN 2015) funded by the Italian Ministry of University and ResearchSardinian Regional Authorities under projects VIGEC and Vis&VideoLa

Panoramic Video Stitching

Digital camera and smartphone technologies have made high quality images and video pervasive and abundant. Combining or stitching collections of images from a variety of viewpoints into an extended panoramic image is a common and popular function for such devices. Extending this functionality to video however, poses many new challenges due to the demand for both spatial and temporal continuity. Multi-view video stitching (also called panoramic video stitching) is an emerging, common research area in computer vision, image/video processing and computer graphics and has wide applications in virtual reality, virtual tourism, surveillance, and human computer interaction. In this thesis, I will explore the technical and practical problems in the complete process of stitching a high-resolution multiview video into a high-resolution panoramic video. The challenges addressed include video stabilization, efficient multi-view video alignment and panoramic video stitching, color correction, and blurred frame detection and repair. Specifically, I propose a continuity aware Kalman filtering scheme for rotation angles for video stabilization and jitter removal. For efficient stitching of long, high-resolution panoramic videos, I propose constrained and multigrid SIFT matching schemes, concatenated image projection and warping and min-space feathering. These three approaches together can greatly reduce the computational time and memory requirement in panoramic video stitching, which makes it feasible to stitch high-resolution (e.g., 1920x1080 pixels) and long panoramic video sequences using standard workstations. Color correction is the emphasis of my research. On this topic I first performed a systematic survey and performance evaluation of nine state of the art color correction approaches in the context of two-view image stitching. My evaluation work not only gives useful insights and conclusions about the relative performance of these approaches, but also points out the remaining challenges and possible directions for future color correction research. Based on the conclusions from this evaluation work, I proposed a hybrid and scalable color correction approach for general n-view image stitching, and designed a two-view video color correction approach for panoramic video stitching. For blurred frame detection and repair, I have completed preliminary work on image partial blur detection and classification, in which I proposed a SVM-based blur block classifier using improved and new local blur features. Then, based on partial blur classification results, I designed a statistical thresholding scheme for blurred frame identification. For the detected blurred frames, I repaired them using polynomial data fitting from neighboring unblurred frames. Many of the techniques and ideas in this thesis are novel and general solutions to the technical or practical problems in panoramic video stitching. At the end of this thesis, I conclude the contributions made by this thesis to the research and popularization of panoramic video stitching, and describe those open research issues

Correction of Errors in Time of Flight Cameras

En esta tesis se aborda la corrección de errores en cámaras de profundidad basadas en tiempo de vuelo (Time of Flight - ToF). De entre las más recientes tecnologías, las cámaras ToF de modulación continua (Continuous Wave Modulation - CWM) son una alternativa prometedora para la creación de sensores compactos y rápidos. Sin embargo, existen gran variedad de errores que afectan notablemente la medida de profundidad, poniendo en compromiso posibles aplicaciones. La corrección de dichos errores propone un reto desafiante. Actualmente, se consideran dos fuentes principales de error: i) sistemático y ii) no sistemático. Mientras que el primero admite calibración, el último depende de la geometría y el movimiento relativo de la escena. Esta tesis propone métodos que abordan i) la distorsión sistemática de profundidad y dos de las fuentes de error no sistemático más relevantes: ii.a) la interferencia por multicamino (Multipath Interference - MpI) y ii.b) los artefactos de movimiento. La distorsión sistemática de profundidad en cámaras ToF surge principalmente debido al uso de señales sinusoidales no perfectas para modular. Como resultado, las medidas de profundidad aparecen distorsionadas, pudiendo ser reducidas con una etapa de calibración. Esta tesis propone un método de calibración basado en mostrar a la cámara un plano en diferentes posiciones y orientaciones. Este método no requiere de patrones de calibración y, por tanto, puede emplear los planos, que de manera natural, aparecen en la escena. El método propuesto encuentra una función que obtiene la corrección de profundidad correspondiente a cada píxel. Esta tesis mejora los métodos existentes en cuanto a precisión, eficiencia e idoneidad. La interferencia por multicamino surge debido a la superposición de la señal reflejada por diferentes caminos con la reflexión directa, produciendo distorsiones que se hacen más notables en superficies convexas. La MpI es la causa de importantes errores en la estimación de profundidad en cámaras CWM ToF. Esta tesis propone un método que elimina la MpI a partir de un solo mapa de profundidad. El enfoque propuesto no requiere más información acerca de la escena que las medidas ToF. El método se fundamenta en un modelo radio-métrico de las medidas que se emplea para estimar de manera muy precisa el mapa de profundidad sin distorsión. Una de las tecnologías líderes para la obtención de profundidad en imagen ToF está basada en Photonic Mixer Device (PMD), la cual obtiene la profundidad mediante el muestreado secuencial de la correlación entre la señal de modulación y la señal proveniente de la escena en diferentes desplazamientos de fase. Con movimiento, los píxeles PMD capturan profundidades diferentes en cada etapa de muestreo, produciendo artefactos de movimiento. El método propuesto en esta tesis para la corrección de dichos artefactos destaca por su velocidad y sencillez, pudiendo ser incluido fácilmente en el hardware de la cámara. La profundidad de cada píxel se recupera gracias a la consistencia entre las muestras de correlación en el píxel PMD y de la vecindad local. Este método obtiene correcciones precisas, reduciendo los artefactos de movimiento enormemente. Además, como resultado de este método, puede obtenerse el flujo óptico en los contornos en movimiento a partir de una sola captura. A pesar de ser una alternativa muy prometedora para la obtención de profundidad, las cámaras ToF todavía tienen que resolver problemas desafiantes en relación a la corrección de errores sistemáticos y no sistemáticos. Esta tesis propone métodos eficaces para enfrentarse con estos errores

Correction of Errors in Time of Flight Cameras

En esta tesis se aborda la corrección de errores en cámaras de profundidad basadas en tiempo de vuelo (Time of Flight - ToF). De entre las más recientes tecnologías, las cámaras ToF de modulación continua (Continuous Wave Modulation - CWM) son una alternativa prometedora para la creación de sensores compactos y rápidos. Sin embargo, existen gran variedad de errores que afectan notablemente la medida de profundidad, poniendo en compromiso posibles aplicaciones. La corrección de dichos errores propone un reto desafiante. Actualmente, se consideran dos fuentes principales de error: i) sistemático y ii) no sistemático. Mientras que el primero admite calibración, el último depende de la geometría y el movimiento relativo de la escena. Esta tesis propone métodos que abordan i) la distorsión sistemática de profundidad y dos de las fuentes de error no sistemático más relevantes: ii.a) la interferencia por multicamino (Multipath Interference - MpI) y ii.b) los artefactos de movimiento. La distorsión sistemática de profundidad en cámaras ToF surge principalmente debido al uso de señales sinusoidales no perfectas para modular. Como resultado, las medidas de profundidad aparecen distorsionadas, pudiendo ser reducidas con una etapa de calibración. Esta tesis propone un método de calibración basado en mostrar a la cámara un plano en diferentes posiciones y orientaciones. Este método no requiere de patrones de calibración y, por tanto, puede emplear los planos, que de manera natural, aparecen en la escena. El método propuesto encuentra una función que obtiene la corrección de profundidad correspondiente a cada píxel. Esta tesis mejora los métodos existentes en cuanto a precisión, eficiencia e idoneidad. La interferencia por multicamino surge debido a la superposición de la señal reflejada por diferentes caminos con la reflexión directa, produciendo distorsiones que se hacen más notables en superficies convexas. La MpI es la causa de importantes errores en la estimación de profundidad en cámaras CWM ToF. Esta tesis propone un método que elimina la MpI a partir de un solo mapa de profundidad. El enfoque propuesto no requiere más información acerca de la escena que las medidas ToF. El método se fundamenta en un modelo radio-métrico de las medidas que se emplea para estimar de manera muy precisa el mapa de profundidad sin distorsión. Una de las tecnologías líderes para la obtención de profundidad en imagen ToF está basada en Photonic Mixer Device (PMD), la cual obtiene la profundidad mediante el muestreado secuencial de la correlación entre la señal de modulación y la señal proveniente de la escena en diferentes desplazamientos de fase. Con movimiento, los píxeles PMD capturan profundidades diferentes en cada etapa de muestreo, produciendo artefactos de movimiento. El método propuesto en esta tesis para la corrección de dichos artefactos destaca por su velocidad y sencillez, pudiendo ser incluido fácilmente en el hardware de la cámara. La profundidad de cada píxel se recupera gracias a la consistencia entre las muestras de correlación en el píxel PMD y de la vecindad local. Este método obtiene correcciones precisas, reduciendo los artefactos de movimiento enormemente. Además, como resultado de este método, puede obtenerse el flujo óptico en los contornos en movimiento a partir de una sola captura. A pesar de ser una alternativa muy prometedora para la obtención de profundidad, las cámaras ToF todavía tienen que resolver problemas desafiantes en relación a la corrección de errores sistemáticos y no sistemáticos. Esta tesis propone métodos eficaces para enfrentarse con estos errores