Fast recursive ensemble convolution of haar-like features

International audienceHaar-like features are ubiquitous in computer vision, e.g. for Viola and Jones face detection or local descriptors such as Speeded-Up-Robust-Features. They are classically computed in one pass over integral image by reading the values at the feature corners. Here we present a new, general, parsing formalism for convolving them more efficiently. Our method is fully automatic and applicable to an arbitrary set of Haar-like features. The parser reduces the number of memory accesses which are the main computational bottleneck during convolution on modern computer architectures. It first splits the features into simpler kernels. Then it aligns and reuses them where applicable forming an ensemble of recursive convolution trees, which can be computed faster. This is illustrated with experiments, which show a significant speed-up over the classic approach

A memory gradient algorithm for l2-l0 regularization with applications to image restoration

International audienceIn this paper, we consider a class of differentiable criteria for sparse image recovery problems. The regularization is applied to a linear transform of the target image. As special cases, it includes edge preserving measures or frame analysis potentials. As shown by our asymptotic results, the considered l2-l0 penalties may be employed to approximate solutions to l0 penalized optimization problems. One of the advantages of the approach is that it allows us to derive an efficient Majorize-Minimize Memory Gradient algorithm. The fast convergence properties of the proposed optimization algorithm are illustrated through image restoration examples

Iterative Poisson-Gaussian Noise Parametric Estimation for Blind Image Denoising

International audienceThis paper deals with noise parameter estimation from a single im- age under Poisson-Gaussian noise statistics. The problem is formu- lated within a mixed discrete-continuous optimization framework. The proposed approach jointly estimates the signal of interest and the noise parameters. This is achieved by introducing an adjustable reg- ularization term inside an optimized criterion, together with a data fidelity error measure. The optimal solution is sought iteratively by alternating the minimization of a label field and of a noise param- eter vector. Noise parameters are updated at each iteration using an Expectation-Maximization approach. The proposed algorithm is inspired from a spatial regularization approach for vector quantiza- tion. We illustrate the usefulness of our approach on macroconfocal images. The identified noise parameters are applied to a denoising algorithm, so yielding a fully automatic denoising scheme

An EM approach for Poisson-Gaussian noise modeling

International audienceThis paper deals with noise parameter estimation. We assume observations corrupted by noise modelled as a sum of two random processes: one Poisson and the other a (nonzero mean) Gaussian. Such problems arise in various applications, e.g. in astronomy and confocal microscopy imaging. To estimate noise parameters, we propose an iterative algorithm based on an Expectation-Maximization approach. This allows us to jointly estimate the scale parameter of the Poisson component and the mean and variance of the Gaussian one. Moreover, an adequate initialization based on cumulants is provided. Numerical difficulties arising from the procedure are also addressed. To validate the proposed method in terms of accuracy and robustness, tests are performed on synthetic data. The good performance of the method is also demonstrated in a denoising experiment on real data

A spatial regularization approach for vector quantization

International audienceQuantization, defined as the act of attributing a finite number of levels to an image, is an essential task in image acquisition and coding. It is also intricately linked to image analysis tasks, such as denoising and segmentation. In this paper, we investigate vector quantization combined with regularity constraints, a little-studied area which is of interest, in particular, when quantizing in the presence of noise or other acquisition artifacts. We present an optimization approach to the problem involving a novel two-step, iterative, flexible, joint quantizing-regularization method featuring both convex and combinatorial optimization techniques. We show that when using a small number of levels, our approach can yield better quality images in terms of SNR, with lower entropy, than conventional optimal quantization methods

Kilka uwag o nowych zadaniach polskiej romanistyki powojennej

Przedmiotem artykułu jest analiza rozwoju nauki prawa rzymskiego w powojennej Polsce, gdy romaniści musieli odnaleźć się w nowej rzeczywistości politycznej i ustrojowej. Inspiracją autora stała się m.in. publikacja Marii Zabłockiej, Romanistyka polska po II wojnie światowej, Warszawa 2002, w której pojawiły się próby wskazania pewnych etapów w okresie nią objętym, warte doprecyzowania. Zostały one wyekspono­wane w artykule poprzez nakreślenie nowych zadań, przed jakimi romaniści zostali postawieni bezpośrednio po wojnie. Wynikały one z pilnych potrzeb, np. w zakresie zapewnienia pomocy dydaktycznych w zakresie pra­wa rzymskiego, jak również ze zmian ustrojowych i ideologicznych mających wpływ również na naukę. W czasie dominacji nauki sowieckiej w tzw. państwach socjalistycznych ideologia marksistowska i marksistowscy histo­rycy odrzucali prawo rzymskie jako normy prawne formacji niewolniczej, opartej na własności prywatnej. Po­glądy na ten temat przenikały również do romanistycznych badań naukowych, prawo rzymskie należało badać w odpowiedni sposób, oparty na metodzie materializmu historycznego. Władze w Polsce Ludowej próbowały wówczas również zlikwidować prawo rzymskie w kształceniu uniwersyteckim jako nieodpowiadające nowej ideologii. Pomimo trudności, przez które kadry romanistyczne musiały przebrnąć w okresie Polski Ludowej, i dzięki staraniom włożonym w realizację postawionych przed nimi zadań prawo rzymskie utrzymało swą po­zycję odrębnego przedmiotu dydaktycznego i jest nadal wykładane w uniwersyteckich ośrodkach edukacji prawniczej w Polsce.

An EM Approach for Time-Variant Poisson-Gaussian Model Parameter Estimation

International audienceThe problem of estimating the parameters of a Poisson-Gaussian model from experimental data has recently raised much interest in various applications, for instance in confocal fluorescence microscopy. In this context, a field of independent random variables is observed, which is varying both in time and space. Each variable is a sum of two components, one following a Poisson and the other a Gaussian distribution. In this paper, a general formulation is considered where the associated Poisson process is nonstationary in space and also exhibits an exponential decay in time, whereas the Gaussian component corresponds to a stationary white noise with arbitrary mean. To solve the considered parametric estimation problem, we follow an iterative Expectation-Maximization (EM) approach. The parameter update equations involve deriving finite approximation of infinite sums. Expressions for the maximum error incurred in the process are also given. Since the problem is non-convex, we pay attention to the EM initialization, using a moment-based method where recent optimization tools come into play. We carry out a performance analysis by computing the Cramer-Rao bounds on the estimated variables. The practical performance of the proposed estimation procedure is illustrated on both synthetic data and real fluorescence macroscopy image sequences. The algorithm is shown to provide reliable estimates of the mean/variance of the Gaussian noise and of the scale parameter of the Poisson component, as well as of its exponential decay rate. In particular, the mean estimate of the Poisson component can be interpreted as a good-quality denoised version of the data

Poisson-Gaussian noise parameter estimation in fluorescence microscopy imaging

International audienceIn this paper, we present a new fully automatic approach for noise parameter estimation in the context of fluorescence imaging systems. In particular, we address the problem of Poisson-Gaussian noise modeling in the nonstationary case. In microscopy practice, the nonstationarity is due to the photobleaching effect. The proposed method consists of an adequate moment based initialization followed by Expectation-Maximization iterations. This approach is shown to provide reliable estimates of the mean and the variance of the Gaussian noise and of the scale parameter of Poisson noise, as well as of the photobleaching rates. The algorithm performance is demonstrated on both synthetic and real fluorescence microscopy image sequences

Przyjęcia w dni robocze i w weekend na polskich oddziałach udarowych – czy dzień przyjęcia wpływa na rokowanie chorych na udar niedokrwienny mózgu w Polsce?

Background and purpose Disparities in resources, access to the expertise and healthcare providers both at hospital and before admission, or patients’ awareness of stroke symptoms can cause differences in weekend and weekday stroke severity and prognosis. The aim of the study was to explore differences in baseline characteristics and outcomes of ischaemic stroke patients admitted on weekdays and weekends. Material and methods A questionnaire based on the WHO Step Stroke and Swedish Stroke Registry was used to collect data on patients admitted to centres participating in the POLKARD Hospital Stroke Registry between June 1st, 2004 and May 31st, 2005. To ensure the quality, only centres reporting at least 100 patients were analysed. Clinical characteristics and early outcomes (death rate and poor outcome defined as modified Rankin scale score of 3 or above) were compared between patients admitted on weekdays and weekends. Results A total of 19667 ischaemic stroke patients, including 5924 admitted during weekends, were reported by 72 stroke centres. Weekend patients were older, more often disabled prior to stroke and more commonly presented with atrial fibrillation and coronary heart disease. Weekend patients were more likely to present consciousness disturbances at admission. More patients admitted on weekends died during hospitalization or had poor outcome at discharge than weekday patients (15.9% and 59.8% vs. 14.1% and 55.3%, respectively). After adjusting for baseline severity of stroke and case-mix, the regression model showed that weekend ischaemic stroke patients had worse prognosis (odds of 1.137 and 1.147 for death and poor outcome, respectively). Conclusions Admissions on weekends are associated with higher mortality and poor outcome, and that can be only partially explained by differences in baseline characteristics of admitted patients.Wstęp i cel pracy Czynniki przedszpitalne i szpitalne oraz dostępność wykwalifikowanego personelu i badań diagnostycznych mogą wpływać na rokowanie chorych na udar mózgu. Celem niniejszej pracy jest porównanie charakterystyki i rokowania chorych na udar niedokrwienny mózgu przyjmowanych do szpitala w ciągu tygodnia oraz w weekend. Materiał i metody Analizowano dane zebrane w Rejestrze Szpitalnym POLKARD prowadzonym od 1 czerwca 2004 r. do 31 maja 2005 r., wykorzystując dane jedynie z tych oddziałów, które zgłosiły co najmniej 100 pacjentów. Dane gromadzono w ramach kwestionariusza internetowego przygotowanego na podstawie kwestionariusza udarowego WHO oraz Szwedzkiego Rejestru Udarów Mózgu. Stan kliniczny przy przyjęciu, czynniki ryzyka i wyniki leczenia [zgon oraz niesprawność określona skalą Rankina (mRS)] porównywano wśród pacjentów przyjętych do szpitala w weekend i w ciągu tygodnia. Wyniki Na 72 oddziały przyjęto łącznie 19 667 chorych z udarem niedokrwiennym, w tym 5924 w weekend. Pacjenci przyjęci na oddziały w weekend byli starsi, mniej sprawni ruchowo, częściej obciążeni migotaniem przedsionków oraz chorobą wieńcową i częściej mieli zaburzenia świadomości przy przyjęciu. Wśród pacjentów przyjętych do szpitala w weekend odsetek zgonów i niekorzystny wynik leczenia (mRS ≥ 3) były istotnie częstsze (odpowiednio 15,9% i 59,8% vs 14,1% i 55,3% wśród chorych przyjętych w ciągu tygodnia). Po uwzględnieniu różnic w wyjściowym ryzyku w modelu regresji stwierdzono, że przyjęcie do szpitala w weekend pogarsza rokowanie w sposób istotny i niezależny od innych czynników rokowniczych (iloraz szans równy 1,137 i 1,147 odpowiednio dla zgonu i niekorzystnego wyniku leczenia). Wnioski Przyjęcie do szpitala w weekend wiąże się z większą śmiertelnością i mniej korzystnym wynikiem leczenia chorych na udar niedokrwienny w Polsce