Semantic multimedia remote display for mobile thin clients

Current remote display technologies for mobile thin clients convert practically all types of graphical content into sequences of images rendered by the client. Consequently, important information concerning the content semantics is lost. The present paper goes beyond this bottleneck by developing a semantic multimedia remote display. The principle consists of representing the graphical content as a real-time interactive multimedia scene graph. The underlying architecture features novel components for scene-graph creation and management, as well as for user interactivity handling. The experimental setup considers the Linux X windows system and BiFS/LASeR multimedia scene technologies on the server and client sides, respectively. The implemented solution was benchmarked against currently deployed solutions (VNC and Microsoft-RDP), by considering text editing and WWW browsing applications. The quantitative assessments demonstrate: (1) visual quality expressed by seven objective metrics, e.g., PSNR values between 30 and 42 dB or SSIM values larger than 0.9999; (2) downlink bandwidth gain factors ranging from 2 to 60; (3) real-time user event management expressed by network round-trip time reduction by factors of 4-6 and by uplink bandwidth gain factors from 3 to 10; (4) feasible CPU activity, larger than in the RDP case but reduced by a factor of 1.5 with respect to the VNC-HEXTILE

Application de la renormalisation a l'analyse de textures markoviennes gaussiennes

Le problème de l'estimation des paramètres associés aux champs markoviens est souvent abordé soit conjointement à un problème de restauration, ou de segmentation, soit directement dans le cadre d'approximations à partir du pseudo-maximum de vraisemblance. Ces méthodes se révèlent inappropriées dans le cadre de l'analyse de textures où une discrimination fine nécessite une estimation précise des paramètres caractéristiques du modèle markovien. Dans cet article, nous proposons une méthode pour l'estimation exacte des paramètres d'un modèle markovien gaussien 4-connexe reposant sur la théorie de la renormalisation. Tout d'abord, nous démontrons de façon analytique le caractère gaussien de la texture décimée, puis nous donnons les estimateurs conjoints, associés aux textures initiale et décimée permettant alors d'estimer les paramètres caractéristiques de la texture originale. Précision et robustesse des estimations sont établies à partir d'images de synthèse de textures stationnaires ou non

Le gradient H-conditionnel : Extracteur de contours numeriques

Les méthodes classiques d'extraction de contours numériques ont des qualités et des performances bien connues. Toutefois, elles sont peu robustes vis-à-vis du bruit et s'appliquent mal aux images "complexes", rendant ainsi le passage aux contours binaires difficile, voire impossible. C'est pourquoi nous proposons un nouvel algorithme : le GRADIENT H CONDITONNEL, qui combine les informations absolue et relative des images en exploitant directement la connaissance a priori de celles-ci. Sa souplesse, sa robustesse et sa faible sensibilité aux variations des paramètres à fixer ont été démontrée à partir de deux applications empruntées à l'imagerie médicale. Ainsi le gradient h-conditionnel devient-il un outil efficace d'extraction de contours numériques et constitue-t-il une étape primordiale dans l'élaboration d'algorithmes de segmentation automatique en analyse d'image

Shape Descriptors

Introduction to MPEG-7 takes a systematic approach to the standard and provides a unique overview of the principles and concepts behind audio-visual indexing, ..

Shape Descriptors

Introduction to MPEG-7 takes a systematic approach to the standard and provides a unique overview of the principles and concepts behind audio-visual indexing, ..

CARACTÉRISATION DE LA FRACTURATION D'UNE DEMI-SPHÈRE MÉTALLIQUE EN EXPANSION PAR ANALYSE D'IMAGE

A partir de clichés radiographiques de demi-coques métalliques en expansion, nous proposons une méthode de quantification de la fragmentation fondée sur les techniques de l'analyse d'image et de la reconnaissance des formes. Nous faisons coopérer ici approche texturale probabiliste, par modélisation globale du phénomène par fonction booléenne, et approche géométrique, par segmentation directe du réseau de fractures à l'aide d'une technique de lignes de partage des eaux. La méthode ainsi développée permet d'obtenir de façon fiable et reproductible la densité et la fonction de répartition surfaciques des éclats.From radiographic pictures of metallic half-shells in expansion, we present a fragmentation quantification method based on image analysis and pattern recognition techniques. We propose the cooperation of textural probabilistic approach (boolean function modeling of phenomena) and geometrical approach (fractures network segmentation by watersheds). So we obtain fragment mean area and distribution curve

Virtual character definition and animation within the MPEG-4 standard

info:eu-repo/semantics/publishe

Three-dimensional reconstruction of human bronchial tree in HRCT

This paper addresses the issue of 3-D human bronchial tree reconstruction from 2-D segmented slices. The 2-D greylevel slices to be segmented are reconstructed from volumetric data acquired by using a high resolution computerized tomography (HRCT) system operating in spiral mode. The proposed 3-D reconstruction technique consists in three major steps: (1) a fully-automated 2-D segmentation of bronchi performed on each slice and based on mathematical morphology theory; (2) a 3-D oriented and multivalued structure construction characterizing the 3-D topology of the segmented volume and a 3-D oriented propagation based on this structure; and (3) the 3-D reconstruction by using a 3-D mesh technique. Results are presented and discussed. Keywords: 3-D reconstruction, mathematical morphology, connection cost, bronchial tree 1. INTRODUCTION Respiratory diseases are widely spread a#ections, localized mainly in industrial areas and urban agglomerations, and constitute an increasing preoccupati..