Transferring Colours to Grayscale Images by Locally Linear Embedding

In this paper, we propose a learning-based method for adding colours to grayscale images. In contrast to many previous computer-aided colourizing methods, which require intensive and accurate human intervention, our method needs only the user to provide a colourful image of the similar content as the grayscale image. We accept the 'image manifold' assumption and apply manifold learning methods to model the relations between the chromatic channels and the gray levels in the training images. Then we synthesize the objective chromatic channels using the learned relations. Experiments show that our method gives superior results to those of the previous work.EI

Diseño e implementación de una aplicación en Processing para la representación visual de datos multidimensionales utilizando técnicas de Minería de Datos

La posibilidad de disponer de representaciones gráficas de los datos es de gran valor a la hora de extraer conocimiento útil. Sus principales ventajas son la visualización de información de una forma sencilla, rápida y directa. No obstante, muchos de los conjuntos de datos contienen numerosos registros, que pueden ser de naturaleza multivariante. En estos casos, la representación visual de datos se convierte en una tarea complicada y las técnicas clásicas que suelen utilizarse obtienen resultados poco intuitivos. Esta tesis se plantea como objetivo el diseño e implementación de una aplicación versátil capaz de representar visualmente gran cantidad de datos multidimensionales de forma eficaz para su fácil comprensión. Mediante el uso de esta aplicación se pretende que el usuario encuentre un entorno interactivo de uso sencillo con el que poder visualizar su conjunto de datos. Para conseguir el objetivo de visualizar conjuntos con gran cantidad de datos se propone la utilización de métodos de agrupamiento en la aplicación. Estos procedimientos permiten que el conjunto de datos pueda distribuirse en grupos con características similares y ser representados visualmente de forma unitaria aunque conservando toda la información de los registros individuales que los componen. De este modo se pretende obtener representaciones gráficas de una forma más simple y apta para su inspección visual. Con el fin de representar visualmente datos multidimensionales se dota a la aplicación de diferentes técnicas de reducción de la dimensionalidad. Mediante estas técnicas, se puede lograr la transformación de los datos de alta dimensión en una representación de menor dimensión que sea significativa y que respete su estructura original. En el caso de la aplicación desarrollada, se utilizan estas técnicas para reducir la dimensión original de los datos a solamente dos para proceder a su representación en el plano. De igual modo, con esta aplicación no solamente se pretende que pueda representar visualmente conjuntos de datos multidimensionales de manera intuitiva y lógica sino que también ofrezca grandes posibilidades de interacción natural con el usuario. Para ello la aplicación ha de contar con herramientas mediante las cuales se pueda analizar la representación visual desde distintos puntos de vista y a diferentes niveles de detalle según la voluntad del usuario contando con servicios adecuados para poder manejar y almacenar la información obtenida. Atendiendo a este objetivo, se estima el entorno de programación Processing (www.processing.org) como el más adecuado para implementar la aplicación por su sencillez de manejo, velocidad de ejecución y su orientación hacia el desarrollo de aplicaciones visuales. A estas características se le unen la capacidad de producir aplicaciones multiplataforma y un tratamiento interactivo eficaz. La aplicación, una vez implementada, se evalúa y se utiliza para la extracción de conclusiones del problema analizado. En este sentido, se analizan los resultados obtenidos en diferentes contextos reales. Finalmente, se pone la aplicación a disposición de otros investigadores de manera gratuita con el objetivo de no solamente ser de utilidad en su aplicación a diferentes problemas y fenómenos sino también de obtener información acerca de la dirección o direcciones de evolución de esta herramienta.The availability of graphical data representations is extremely valuable in order to extract useful knowledge. Its main advantages are related to information visualization in a simple way, fast and straightforward to interpret. Nonetheless, many data sets include numerous records that may be multivariant. In those cases, visual representation becomes an arduous task and classical techniques provide results that usually lack of intuitiveness. This thesis pursues the goal of designing and implementing a versatile application, able to visually represent large amounts of multidimensional data in a simple way that make data understandable. The use of this application tries to provide a framework in which users can visualize data sets in an interactive and simple way. Clustering algorithms are proposed to achieve the goal of visualizing large amounts of data. This is because those methods allow the distribution of the data set in different clusters of similar characteristics that can be, in turn, visually represented in a unitary way although keeping all the information from the individual records that form the clusters. This way, graphical representations are obtained easily and can be inspected visually. In order to carry out a visual representation of multidimensional data, the application includes a number of techniques for dimensionality reduction. Therefore, it is possible to transform the original data into a lower dimensionality structure that must be significant and loyal to the original structure. The application only considers the reduction of the original dimension into bi-dimensional structures so that representation is done in a plane. Moreover, this application should not only provide a visual representation of multidimensional data in an intuitive and logical way, but also offer a wide and natural user interaction. Therefore, the application must contain tools to carry out visual representations from different points of view as well as different levels of detail that can be selected by the user. Finally, information management and storing must also be guaranteed. This latter goal suggests the use of Processing (www.processing.org) as programming framework due to their characteristics, namely, simple management, high execution speed, and its focus on the development of visual applications. Alongside those characteristics, it is also remarkable its capability of producing multi-platform applications and an efficient interactive treatment. Once the application has been implemented, it is evaluated and used for drawing conclusions from different problems. In particular, results are analyzed in the framework of several actual problems. Finally, the application is offered freely to other researchers