A Framework for Fast Image Deconvolution with Incomplete Observations

In image deconvolution problems, the diagonalization of the underlying operators by means of the FFT usually yields very large speedups. When there are incomplete observations (e.g., in the case of unknown boundaries), standard deconvolution techniques normally involve non-diagonalizable operators, resulting in rather slow methods, or, otherwise, use inexact convolution models, resulting in the occurrence of artifacts in the enhanced images. In this paper, we propose a new deconvolution framework for images with incomplete observations that allows us to work with diagonalized convolution operators, and therefore is very fast. We iteratively alternate the estimation of the unknown pixels and of the deconvolved image, using, e.g., an FFT-based deconvolution method. This framework is an efficient, high-quality alternative to existing methods of dealing with the image boundaries, such as edge tapering. It can be used with any fast deconvolution method. We give an example in which a state-of-the-art method that assumes periodic boundary conditions is extended, through the use of this framework, to unknown boundary conditions. Furthermore, we propose a specific implementation of this framework, based on the alternating direction method of multipliers (ADMM). We provide a proof of convergence for the resulting algorithm, which can be seen as a "partial" ADMM, in which not all variables are dualized. We report experimental comparisons with other primal-dual methods, where the proposed one performed at the level of the state of the art. Four different kinds of applications were tested in the experiments: deconvolution, deconvolution with inpainting, superresolution, and demosaicing, all with unknown boundaries.Comment: IEEE Trans. Image Process., to be published. 15 pages, 11 figures. MATLAB code available at https://github.com/alfaiate/DeconvolutionIncompleteOb

A convex formulation for hyperspectral image superresolution via subspace-based regularization

Hyperspectral remote sensing images (HSIs) usually have high spectral resolution and low spatial resolution. Conversely, multispectral images (MSIs) usually have low spectral and high spatial resolutions. The problem of inferring images which combine the high spectral and high spatial resolutions of HSIs and MSIs, respectively, is a data fusion problem that has been the focus of recent active research due to the increasing availability of HSIs and MSIs retrieved from the same geographical area. We formulate this problem as the minimization of a convex objective function containing two quadratic data-fitting terms and an edge-preserving regularizer. The data-fitting terms account for blur, different resolutions, and additive noise. The regularizer, a form of vector Total Variation, promotes piecewise-smooth solutions with discontinuities aligned across the hyperspectral bands. The downsampling operator accounting for the different spatial resolutions, the non-quadratic and non-smooth nature of the regularizer, and the very large size of the HSI to be estimated lead to a hard optimization problem. We deal with these difficulties by exploiting the fact that HSIs generally "live" in a low-dimensional subspace and by tailoring the Split Augmented Lagrangian Shrinkage Algorithm (SALSA), which is an instance of the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), to this optimization problem, by means of a convenient variable splitting. The spatial blur and the spectral linear operators linked, respectively, with the HSI and MSI acquisition processes are also estimated, and we obtain an effective algorithm that outperforms the state-of-the-art, as illustrated in a series of experiments with simulated and real-life data.Comment: IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., to be publishe

A control Lyapunov function approach to Adaptive Control of HIV-1 Infection

This paper presents an algorithm for nonlinear adaptive control of the viral load in HIV-1 infection. The infection model considered is a reduced complexity nonlinear state-space model with two state variables, that represent the plasma concentration of uninfected and infected CD4+ T-cells of the human immune system. The viral load is assumed to be proportional to the concentration of infected cells. First, a change of variables that exactly linearizes the system is obtained. For the resulting linear system the manipulated variable is obtained by state feedback. To compensate for the uncertainty in the infection parameter of the model an estimator based on a Control Lyapunov Function is designed

The social brain : how social stimuli are translated into neuroendocrine signals

Tese de doutoramento, Biologia (Ecofisiologia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014Animals continuously fine-tune the expression of social behaviors according to daily fluctuations on their social environment. But how does the social environment influence brain and behavior and what are the underlying physiologic, molecular and genetic mechanisms? Behavioral flexibility depends on neural plasticity of circuits underlying social behavior, which is achieved by social regulation of brain gene expression. Different neurogenomic states emerge in response to different external stimuli and switches between states are orchestrated by signaling pathways interfacing the social environment and the genotype. The goal of this thesis is to understand how social environment influences brain genomic transcription: (1) during a complex social interaction in zebrafish and (2) after stimulation with context-specific social olfactory stimuli in the Mozambique tilapia. Zebrafish, Danio rerio, has long been used as a model organism in developmental biology and genetics. Despite of their limited behavioral repertoire, the available genetic tools make it a promising model for the study of social behavior. In contrast, the Mozambique tilapia, Oreochromis mossambicus, has a rich behavioral repertoire in which visual and chemical information are conveyed to conspecifics, although having limited brain anatomy information and less genetic tools available. Our research suggests that the outcome of a single social interaction in zebrafish has consequences for subsequent behavior and significant impact on their brain transcriptome. These responses to social interactions seem to involve cognitive appraisal of stimuli, since the objective structure of the event does not trigger a genomic response but rather the appraisal the individual makes of the event. In tilapia, different chemical social cues not only affect neural activity of the olfactory epithelium but also elicit specific patterns of gene activation in brain areas related to olfactory processing. This reinforces the idea of an extensive transcriptional plasticity of teleost genomes, especially in response to rapid changes in social environment.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT, SFRH/BD/40976/2007, Programa Operacional Ciência e Inovação 2010 - POCI 2010

Capital humano, o supremo potenciador de sucesso empresarial. O direito laboral: encurralado entre o colaborador e o market friend

Defendemos que as pessoas são o ativo mais importante numa empresa. O Capital Humano pode e faz a diferença na vida empresarial. Mesmo num período cada vez mais automatizado e tecnológico, estamos em crer que não é possível postergar radicalmente os colaboradores das respetivas empresas. Sustentamos esta ideia porque consideramos que os colaboradores são um potenciador extraordinário do sucesso financeiro e social das organizações. Confiantes nesta ideia, é essencial que os líderes encontrem competências e capacidades para lidar com os seus colaboradores (tão diferentes e especiais) e com as dinâmicas relações laborais cada vez mais exigentes e complexas. Assim, a compreensão de fenómenos de gestão de Recursos Humanos (RH), o conhecimento das principais normas laborais e a utilização de políticas desenvolvidas no âmbito destas duas, serão decisivas no dia-a-dia da organização. Os tempos conturbados que Portugal viveu desde 2011 com a chegada da Troika e das reformas produzidas, particularmente pela mão da Lei 23/2012, de 25 de junho (3.ª alteração ao Código do Trabalho), autentica revolução laboral, provocaram novos desafios aos Gestores de RH. A flexibilização do mercado laboral, tendência deste período, acarreta em si méritos ora importantes, ora desconcertantes. E são, sobretudo os últimos, que exigem do planeamento do Capital Humano inteligências superiores atentas ao novo figurino jurídico-empresarial. As novas tendências concorrem, sem grande contestação, para um market friend onde o colaborador não deixa de ser parte débil na relação negocial, mas onde se procura mais movimentação e flutuação face ao emprego. Este pedido/exigência das entidades internacionais foi sendo absorvido pela lei laboral. Contestados por uns, consentidos por outros, não deixamos de antever necessidade de adaptação legal e social. Independentemente da lei, é nas empresas que residem as maiores provas de que o colaborador é a fundação, pilar e parte empresarial sine qua non. Estamos, esperamos, em plena recuperação da crise, caso contrário medidas como as tomadas no decorrer de 2016 (aumento do salário mínimo nacional, descongelamento de progressões e fim de cortes em salários, pensões, sobretaxas e impostos) não seriam possíveis em mentes racionais ancoradas na responsabilidade política. Em consequência, torna-se ainda mais fundamental estudar e analisar as reformas implementadas, antevendo o futuro próximo, apoiados no referencial de um gestor de RH que tem faca e queijo na mão para potenciar os seus colaboradores

Projeto SIGHEBIC: sistema de informação para gestão de existências baseado em imagens codificadas

Os Sistemas de Apoio à Decisão são fundamentais na gestão correta de uma organização. Mais concretamente no apoio à gestão de stock, este tipo de sistemas pode representar uma poupança significativa de fundos, facultando informação crucial sobre o estado e duração dos produtos em stock. Adicionalmente, a partilha de informação sobre aquisições por parte dos clientes pode gerar informação valiosa para a escolha dos produtos e fornecedores com melhores condições. Por outro lado, o caráter dinâmico da informação, assim como a alteração dos pressupostos que a sustentam, tornaram premente o recurso a plataformas que disponibilizem os dados corretos e atualizados, essenciais à tomada de decisão. A proliferação generalizada dos smartphones nas sociedades modernas a que temos assistido nos últimos anos pode ser, em parte, justificada por essa necessidade. De facto, esse tipo de sistemas móveis tem-se revelado muito apreciado e adequado pelos elevados índices de disponibilidade que proporcionam, acompanhando o decisor em todos os momentos e permitindo o acesso à informação atualizada em qualquer momento e em qualquer ponto do globo. Contudo, uma dificuldade associada a estes sistemas assenta na introdução de texto que, devido ao tamanho dos dispositivos, tende a ser mais demorada e a aumentar a dificuldade de utilização das aplicações. Neste sentido, as aplicações para smartphones devem simplificar o input de informação por parte do utilizador, compensando as limitações do hardware, com recurso a técnicas de software. No caso da tomada de decisão no apoio à gestão de stocks, e uma vez que essa informação se encontra toda relacionada através de produtos perfeitamente individualizados, é possível recorrer à utilização do código de barras, que funciona como identificador único e universal, facilitando assim as técnicas de input de dados e, simultaneamente, explorando os mecanismos de processamento de imagem existentes nesse tipo de equipamentos. Este trabalho apresenta o sistema SIGEBIC – Sistema Inteligente de Gestão de Existências Baseado em Imagens Codificadas, desde o seu desenho até à sua implementação e teste. O SIGEBIC consiste numa aplicação móvel, acoplada num sistema de informação web, que utiliza a câmara do smartphone para identificar um produto através do seu código de barras e fornecer informação ao cliente sobre o seu estado em stock, data prevista de rotura, custo das últimas aquisições, fornecedores habituais, entre outros. Adicionalmente, o sistema cruza a informação dos diferentes clientes para fornecer informação sobre os pontos de venda mais económicos e/ou mais próximos do local do cliente. Complementarmente, o módulo web do SIGEBIC é responsável pela gestão de stock e disponibilização da informação necessária e relevante para a aplicação móvel, mantendo um interface dinâmico com esta. Este sistema permite a manutenção de toda a informação agregada através de interfaces amigáveis e de fácil interação, facilitando assim a gestão de toda a informação disponibilizada pelo sistema. O sistema foi testado em dois cenários de utilização real, um empresarial e um doméstico. Os resultados evidenciaram as vantagens do sistema na melhoria do processo de gestão de inventários e no apoio à tomada de decisão logística