19/06/2013 - Eine neue Methode zur Erweiterung digitaler Bilder, die die Zeit im Prozess um 700-fache reduziert

Menéame

Aránzazu Jurío Munárriz, Informatikingenieurin für die Universität von Navarra, hat in seiner Dissertation neue Methoden zur Verbesserung von zwei der häufigsten Prozesse in der Verarbeitung digitaler Bilder: Erweiterung und Segmentierung.

Ihr Bilderweiterungsalgorithmus zeichnet sich nicht nur durch die Qualität aus, sondern auch durch die Zeit, die es braucht, um zu laufen, was 700-mal niedriger als andere bestehende Methoden Sie erhalten die gleiche Qualität.

Die Bildverarbeitung besteht aus einer Reihe von Techniken, die auf Bildern angewendet werden, um zwei Probleme zu lösen: die visuelle Qualität zu verbessern und die im Bild enthaltenen Informationen so zu verarbeiten, dass ein Computer sie selbst verstehen kann.

Heutzutage wird die Segmentierung von Bildern verwendet, um viele Probleme zu lösen. Einige davon sind die Fernerkundung, bei der bestimmte Gegenstände wie Flüsse, Wälder oder Kulturen in Luftaufnahmen lokalisiert werden müssen; die Analyse medizinischer Tests, um unterschiedliche Strukturen (Organe, Tumoren usw.) zu ermitteln, Gewebevolumen zu messen oder sogar computergeführte Operationen durchzuführen; oder Mustererkennung, z. B. zur Identifizierung eines Kennzeichens am Eingang zu einem Parkplatz oder zur persönlichen Identifizierung durch Fingerabdrücke. "Durch die Segmentierung von Bildern wird jedes einzelne Objekt, das Teil des Bildes ist, getrennt," erklärt Aránzazu Jurio. Zu diesem Zweck wird jeder Pixel so analysiert, dass alle, die bestimmte Merkmale gemeinsam haben, als Teil desselben Objekts gelten."

These "Numerical measures for image processing. Magnification and Thresholding (Zahlliche Informationsmessungen für die Bildverarbeitung). Erweitern und Schwellen), wurde von Professor Humberto Bustince und Professor Miguel Pagola vom UPNA Automation and Computing Department geleitet und erhielt die höchste Qualifikation, Apto cum laude, mit internationaler Erwähnung für den Doktorgrad. Diese Dissertation hat sechs Artikel, die in den Zeitschriften, die am besten bewertet in ihrem Thema veröffentlicht wurden.

Überlappung

Das andere Problem, das Aránzazu Jurio in seiner Dissertation behandelt, ist die Erweiterung der Bilder. Es besteht darin, die räumliche Auflösung des Bildes zu erhöhen (ein größeres Bild mit mehr Pixeln zu erhalten, die dieselbe Szene darstellen), wobei Details und Schärfe gewahrt bleiben. "Erweiterungstechniken sind sehr nützlich, wenn wir Bilder von einem Gerät zum anderen senden oder auf das Web hochladen, da wir, um die Übertragung schneller zu machen, normalerweise eine reduzierte Version des Bildes senden, die beim Erreichen des Ziels erweitert werden muss, um es in seiner ursprünglichen Größe zu haben. Auch in Fällen, in denen das Bild wenig Auflösung hat, wie z.B. in Videoüberwachungskameras," wird die Erweiterung verwendet.

Im Laufe seiner Forschung hat er zwei neue Erweiterungsmethoden vorgestellt, eine für Graustufenbilder und eine für Farbbilder. Die Methoden wurden entwickelt, um ein Problem eines Infografikunternehmens zu lösen. Ausgehend von einem dreidimensionalen Modell produzierte das Unternehmen mehrere Bilder, um Kunden zu zeigen; diese Bilder sollten groß sein, um alle Details zu schätzen wissen zu können, aber sie zu erzeugen kostete mehr als 20 Stunden pro Bild. "Die Lösung, die wir gefunden haben, bestand darin, Bilder in geringerer Größe zu erzeugen und sie später zu erweitern, in sehr kurzer Zeit (weniger als eine Stunde pro Bild) und die Qualität zu bewahren. Das heißt, unser Bilderweiterungsalgorithmus zeichnet sich nicht nur durch die Qualität aus, sondern auch durch die Zeit bis zur Ausführung, die 700-mal niedriger ist als die vorhandenen Methoden, die dieselbe Qualität erreichen."

Fingerabdrücke und menschliches Gehirn

In ihrer Dissertation hat diese Forscherin auch zwei Segmentierungsalgorithmen vorgestellt. Die erste ist für die Arbeit mit Fingerabdrücken geeignet, die zweite ist auf Bilder des Gehirns ausgerichtet, die durch magnetische Resonanzen gewonnen werden.

Insbesondere arbeitet die UPNA-Forschungsgruppe, der sie angehört, an einem Projekt zur Einrichtung eines Identifizierungszentrums mit Fingerabdrücken mit 40 Millionen Fingerabdrücken. "Ein Schritt zur Identifizierung besteht darin, den Fußabdruck vom Hintergrund des Bildes effizient zu trennen. In der These haben wir vorgeschlagen, wie man die Homogenität in jedem Bereich eines Bildes messen kann, d. h. wie ähnlich alle Pixel einer Region sind. Auf dieser Grundlage haben wir einen Algorithmus entwickelt, der in der Lage ist, die Segmentierung der Fingerabdrücke korrekt durchzuführen."

Der zweite Algorithmus wurde im Rahmen eines Forschungsprojekts in Zusammenarbeit mit Ärzten des Krankenhauskomplexes Navarra entwickelt. Bei Patienten mit frühen psychotischen Ausbrüchen sollen unterschiedliche Formen oder Volumen bestimmter Gehirnbereiche untersucht werden. Forscher haben eine Methode vorgeschlagen, um den Bereich, der verschiedene Gehirnstrukturen umfasst, richtig im Bild zu trennen.

Aránzazu Jurío Munárriz studierte IT-Engineering an der UPNA (2008) und entwickelte einen Teil seiner Forschung an der University of Nottingham und der Universität von Tras-os-Montes e Alto Douro. Er hat einen Abschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften in Management- und Graduiertenwissenschaften absolviert. Sie hat zwei Abschlussprojekte durchgeführt und an neun FuE+i-Projekten teilgenommen, die von Behörden oder öffentlichen und privaten Einrichtungen finanziert werden. Außerdem hat er sieben Veröffentlichungen in Zeitschriften mit höchster internationaler Qualität, hat in zehn Kapiteln wissenschaftlicher Bücher mitgearbeitet und hat etwa 30 Präsentationen von Arbeiten auf nationalen und internationalen Kongressen durchgeführt, auf denen er den Preis für die beste Arbeit erhalten hat.

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UPNA

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