Image registration techniques with multiresolution analysis in satellite oceanography

En aquest article es fa una descripció dels procediments realitzats per enregistrar dues imatges geomètricament, de forma automàtica, si es pren la primera com a imatge de referència. Es comparen els resultats obtinguts mitjançant tres mètodes. El primer mètode és el d’enregistrament clàssic en domini espacial maximitzant la correlació creuada (MCC)[1]. El segon mètode es basa en aplicar l’enregistrament MCC conjuntament amb un anàlisi multiescala a partir de transformades wavelet [2]. El tercer mètode és una variant de l’anterior que es situa a mig camí dels dos. Per cada un dels mètodes s’obté una estimació dels coeficients de la transformació que relaciona les dues imatges. A continuació es transforma per cada cas la segona imatge i es georeferencia respecte la primera. I per acabar es proposen unes mesures quantitatives que permeten discutir i comparar els resultats obtinguts amb cada mètode.In this paper we present processing techniques for automated image-to-image geometrical registration. One reference image is used to register the working image. Three methods are used. The first method is the classical image registration method using the maximum cross-correlation (MCC) in the spatial domain [1]. The second method is based on MCC and multiscale analysis through wavelet multiresolution techniques [2]. The third one is a fusion of the two previous methods. For each technique the transformation coefficients relating both images are estimated. Finally, the second image is transformed and georeferenced to the first one. In the conclusion, a proposal of quantitative parameters leads to a final discussion on the results.En este artículo se describen los procedimientos realizados para registrar geométricamente dos imágenes de forma automática si se toma la primera como imagen de referencia. Se comparan los resultados obtenidos mediante tres métodos. El primero es el método clásico para registrar dos imágenes en el dominio espacial maximizando la correlación cruzada (MCC) [1]. En el segundo se trata de aplicar de forma conjunta técnicas de análisis multiescalar, basadas en las transformaciones wavelet y el método MCC [2]. El tercero es una variación del segundo situada a medio camino de los dos métodos anteriores. Para cada método se obtiene una estimación de los coeficientes de la transformación que relaciona las dos imágenes. A continuación, se transforma la segunda imagen que se georreferencia respecto a la primera para cada caso. Para finalizar se proponen unas medidas cuantitativas que nos permiten discutir y comparar los resultados obtenidos en cada uno de los método

Features extraction based on the Discrete Hartley Transform for closed contour

In this paper the authors propose a new closed contour descriptor that could be seen as a Feature Extractor of closed contours based on the Discrete Hartley Transform (DHT), its main characteristic is that uses only half of the coefficients required by Elliptical Fourier Descriptors (EFD) to obtain a contour approximation with similar error measure. The proposed closed contour descriptor provides an excellent capability of information compression useful for a great number of AI applications. Moreover it can provide scale, position and rotation invariance, and last but not least it has the advantage that both the parameterization and the reconstructed shape from the compressed set can be computed very efficiently by the fast Discrete Hartley Transform (DHT) algorithm. This Feature Extractor could be useful when the application claims for reversible features and when the user needs and easy measure of the quality for a given level of compression, scalable from low to very high quality

Improving Pitch Tracking Performance in Hard Noise Conditions by a Preprocessing Based on Mathematical Morphology

In this paper we show how a nonlinear preprocessing of speech signal -with high noise- based on morphological filters improves the performance of robust algorithms for pitch tracking (RAPT). This result happens for a very simple morphological filter. More sophisticated ones could even improve such results. Mathematical morphology is widely used in image processing and has a great amount of applications. Almost all its formulations derived in the two-dimensional framework are easily reformulated to be adapted to one-dimensional contex

Exploring Non-linear Transformations for an Entropybased Voice Activity Detector

In this paper we explore the use of non-linear transformations in order to improve the performance of an entropy based voice activity detector (VAD). The idea of using a non-linear transformation comes from some previous work done in speech linear prediction (LPC) field based in source separation techniques, where the score function was added into the classical equations in order to take into account the real distribution of the signal. We explore the possibility of estimating the entropy of frames after calculating its score function, instead of using original frames. We observe that if signal is clean, estimated entropy is essentially the same; but if signal is noisy transformed frames (with score function) are able to give different entropy if the frame is voiced against unvoiced ones. Experimental results show that this fact permits to detect voice activity under high noise, where simple entropy method fails

Satellite image georegistration from coast-line codification

This paper presents a contour-based approach for automatic image registration in satellite oceanography. Accurate image georegistration is an essential step to increase the eff ectiveness of all the image processing methods that aggregate information from diff erent sources, i.e. applying data fusion techniques. In our approach the images description is based on main contours extracted from coast-line. Each contour is codifi ed by a modifi ed chain-code, and the result is a discrete value sequence. The classical registration techniques were area-based, and the registration was done in a 2D domain (spatial and/or transformed); this approach is feature-based, and the registration is done in a 1D domain (discrete sequences). This new technique improves the registration results. It allows the registration of multimodal images, and the registration when there are occlusions and gaps in the images (i.e. due to clouds), or the registration on images with moderate perspective changes. Finally, it has to be pointed out that the proposed contour-matching technique assumes that a reference image, containing the coastlines of the input image geographical area, is available

Recognising diversity to improve digital access. Principles and actions of the Laboratory for Digital Social Innovation

Les tecnologies digitals formen part de la nostra vida quotidiana de forma extensiva des de fa més d’una dècada. Tot i que l’accés material a la tecnologia s’ha anat popularitzant, part de la població es troba, encara, en risc d’exclusió digital. Davant d’aquest pretext, aquest article descriu els fonaments i les accions del Laboratori d’Innovació Social Digital (LISD) de la Universitat de Vic - Universitat Central de Catalunya (Uvic-UCC), el qual aposta pel desenvolupament de pràctiques digitals inclusives i, a través de la investigació-acció, acompanya processos de millora digital i social amb i per a la comunitat, concretament de la població jove. La metodologia utilitzada pretén reconèixer les necessitats sociodigitals del territori i treballar, juntament amb la comunitat, en la construcció d’accions de millora des d’una perspectiva pedagògica. En aquesta línia i fins ara, el LISD ha treballat en quatre accions per al desenvolupament de les competències digitals de la població jove, especialment aquella més vulnerable, i l’intercanvi de coneixements entre persones de contextos diversos. Els resultats evidencien que cal orientar la funció del LISD cap a la implementació d’accions sistèmiques contextuals vinculades a facilitar l’accés i l’ús de les tecnologies, així com al desenvolupament de les competències digitals amb la població del municipi.Digital technologies have extensively formed part of our daily lives for more than a decade. Material access to technology has become increasingly popular but part of the population is still at risk of digital exclusion. With this pretext, this article describes the foundations and practices of the Laboratory for Digital Social Innovation (LISD, from the Catalan) of the University of Vic – Central University of Catalonia (UVic-UCC), which is committed to the development of inclusive digital practices and, through action research, accompanies processes of digital and social improvement with and for the community and, in this case in particular, with and for youth. The methodology aims to recognise the socio-digital needs of the region and to work together with the community in the construction of improvement actions from a pedagogical perspective. Along this line, so far the LISD has worked on four actions for the development of digital competences of youth, especially including the most vulnerable, and the exchange of knowledge between people from different contexts. The results show that LISD’s role should be geared towards implementing systemic actions linked to facilitating access to and use of technologies, as well as the development of digital skills among the municipality’s population.

Aplicacions de tècniques de fusió de dades per a l'anàlisi d'imatges de satèl·lit en Oceanografia

Durant dècades s'ha observat i monitoritzat sistemàticament la Terra i el seu entorn des de l'espai o a partir de plataformes aerotransportades. Paral·lelament, s'ha tractat d'extreure el màxim d'informació qualitativa i quantitativa de les observacions realitzades. Les tècniques de fusió de dades donen un "ventall de procediments que ens permeten aprofitar les dades heterogènies obtingudes per diferents mitjans i instruments i integrar-les de manera que el resultat final sigui qualitativament superior". En aquesta tesi s'han desenvolupat noves tècniques que es poden aplicar a l'anàlisi de dades multiespectrals que provenen de sensors remots, adreçades a aplicacions oceanogràfiques. Bàsicament s'han treballat dos aspectes: les tècniques d'enregistrament o alineament d'imatges; i la interpolació de dades esparses i multiescalars, focalitzant els resultats als camps vectorials bidimensionals.En moltes aplicacions que utilitzen imatges derivades de satèl·lits és necessari mesclar o comparar imatges adquirides per diferents sensors, o bé comparar les dades d'un sòl sensor en diferents instants de temps, per exemple en: reconeixement, seguiment i classificació de patrons o en la monitorització mediambiental. Aquestes aplicacions necessiten una etapa prèvia d'enregistrament geomètric, que alinea els píxels d'una imatge, la imatge de treball, amb els píxels corresponents d'una altra imatge, la imatge de referència, de manera que estiguin referides a uns mateixos punts. En aquest treball es proposa una aproximació automàtica a l'enregistrament geomètric d'imatges amb els contorns de les imatges; a partir d'un mètode robust, vàlid per a imatges mutimodals, que a més poden estar afectades de distorsions, rotacions i de, fins i tot, oclusions severes. En síntesi, s'obté una correspondència punt a punt de la imatge de treball amb el mapa de referència, fent servir tècniques de processament multiresolució. El mètode fa servir les mesures de correlació creuada de les transformades wavelet de les seqüències que codifiquen els contorns de la línia de costa. Un cop s'estableix la correspondència punt a punt, es calculen els coeficients de la transformació global i finalment es poden aplicar a la imatge de treball per a enregistrar-la respecte la referència.A la tesi també es prova de resoldre la interpolació d'un camp vectorial espars mostrejat irregularment. Es proposa un algorisme que permet aproximar els valors intermitjos entre les mostres irregulars si es disposa de valors esparsos a escales de menys resolució. El procediment és òptim si tenim un model que caracteritzi l'esquema multiresolució de descomposició i reconstrucció del conjunt de dades. Es basa en la transformada wavelet discreta diàdica i en la seva inversa, realitzades a partir d'uns bancs de filtres d'anàlisi i síntesi. Encara que el problema està mal condicionat i té infinites solucions, la nostra aproximació, que primer treballarem amb senyals d'una dimensió, dóna una estratègia senzilla per a interpolar els valors d'un camp vectorial bidimensional, utilitzant tota la informació disponible a diferents resolucions. Aquest mètode de reconstrucció es pot utilitzar com a extensió de qualsevol interpolació inicial. També pot ser un mètode adequat si es disposa d'un conjunt de mesures esparses de diferents instruments que prenen dades d'una mateixa escena a diferents resolucions, sense cap restricció en les característiques de la distribució de mesures. Inicialment cal un model dels filtres d'anàlisi que generen les dades multiresolució i els filtres de síntesi corresponents, però aquest requeriment es pot relaxar parcialment, i és suficient tenir una aproximació raonable a la part passa baixes dels filtres. Els resultats de la tesi es podrien implementar fàcilment en el flux de processament d'una estació receptora de satèl·lits, i així es contribuiria a la millora d'aplicacions que utilitzessin tècniques de fusió de dades per a monitoritzar paràmetres mediambientals.During the last decades a systematic survey of the Earth environment has been set up from many spatial and airborne platforms. At present, there is a continuous effort to extract and combine the maximum of quantitative information from these different data sets, often rather heterogeneous. Data fusion can be defined as "a set of means and tools for the alliance of data originating from different sources with the aims of a greater quality result". In this thesis we have developed new techniques and schemes that can be applied on multispectral data obtained from remote sensors, with particular interest in oceanographic applications. They are based on image and signal processing. We have worked mainly on two topics: image registration techniques or image alignment; and data interpolation of multiscale and sparse data sets, with focus on two dimensional vector fields. In many applications using satellite images, and specifically in those related to oceanographic studies, it is necessary to merge or compare multiple images of the same scene acquired from different captors or from one captor but at different times. Typical applications include pattern classification, recognition and tracking, multisensor data fusion and environmental monitoring. Image registration is the process of aligning the remotely sensed images to the same ground truth and transforming them into a known geographic projection (map coordinates). This step is crucial to correctly merge complementary information from multisensor data. The proposed approach to automatic image registration is a robust method, valid for multimodal images affected by distortions, rotations and, to a reasonably extend, with severe data occlusion. We derived a point to point matching of one image to a georeferenced map applying multiresolution signal processing techniques. The method is based on the contours of images: it uses a maximum cross correlation measure on the biorthogonal undecimated discrete wavelet transforms of the codified coastline contours sequences. Once this point to point correspondence is established, the coefficients of a global transform could be calculated and finally applied on the working image to register it to the georeferenced map. The second topic of this thesis focus on the interpolation of sparse irregularly-sampled vector fields when these sparse data belong to different resolutions. It is proposed a new algorithm to iteratively approximate the intermediate values between irregularly sampled data when a set of sparse values at coarser scales is known. The procedure is optimal if there is a characterized model for the multiresolution decomposition / reconstruction scheme of the dataset. The scheme is based on a fast dyadic wavelet transform and on its inversion using a filter bank analysis/synthesis implementation for the wavelet transform model. Although the problem is ill-posed, and there are infinite solutions, our approach, firstly worked for one dimension signals, gives an easy strategy to interpolate the values of a vector field using all the information available at different scales. This reconstruction method could be used as an extension on any initial interpolation. It can also be suitable in cases where there are sparse measures from different instruments that are sensing the same scene simultaneously at several resolutions, without any restriction to the characteristics of the data distribution. Initially a filter model for the generation of multiresolution data and their synthesis counterpart is the main requisite but; this assumption can be partially relaxed with the only requirement of a reasonable approximation to the low pass counterpart. The thesis results can be easily implemented on the process stream of any satellite receiving station and therefore constitute a first contribution to potential applications on data fusion of environmental monitoring

An experimental features selection approach in a multiclass classifier

This paper focuses on an experimental feature selection for the images of otoliths in order to validate their effectiveness in a multiclass classifier used to resolve an automatic otolith identification process. Otoliths are calcareus structures found in the inner ear of fishes and are used to identifie species, populations, age and can be used in other ecological studies. The most relevant result confirms the importance of high order EFD coefficients to discriminate close shape specimens or populations