Τα τελευταία χρόνια, η δημοτικότητα του διαδικτύου αυξάνεται ολοένα και περισσότερο και σε συνδυασμό με την κινηματογραφική βιομηχανία που ανθίζει με γρήγορους ρυθμούς , έχει σαν αποτέλεσμα έναν τεράστιο αριθμό βίντεο κοινής χρήσης στο διαδίκτυο και μια πληθώρα κινηματογραφικών ταινιών, στα οποία έχει άμεση πρόσβαση μεγάλη μερίδα του πληθυσμού, συμπεριλαμβανομένων και διάφορων ευαίσθητων κοινωνικών ομάδων, παραδείγματος χάρη παιδιά και εφήβους. Η προστασία τέτοιων ατόμων αλλά και η επιθυμία γνώσης του περιεχομένου ενός βίντεο δημιούργησε την αναγκαιότητα ανάπτυξης αποτελεσματικών, αυτόματων ανιχνευτών βίας.Στην παρούσα διπλωματική παρουσιάζονται οι μέθοδοι που έχουν προταθεί στο συγκεκριμένο πεδίο. Στην συνέχεια, υιοθετείται μια εκ των μεθόδων και αναπτύσσεται αλγόριθμος, με σκοπό τη μελέτη της απόδοσης του. / In recent years, the popularity of the internet growing more and more.This results a huge number of video sharing on the internet and a plethora of films. A large portion of population has direct access in such videos,including sensitive and different social groups , for example children and adolescents . The protection of such persons and the desire knowing the content of a video, created the necessity to develop efficient , automated violence detectors.In this dissertation we present methods that have been proposed in this field . Then , we have adopted one of the methods and we have developed an algorithm in order to study its accuracy.

Στην παρούσα εργασία υλοποιούμε ένα σύστημα δημιουργίας περιλήψεων από ακολουθίες βίντεο. Υλοποιούνται όλα τα βήματα που θα πρέπει να ακολουθηθούν (εξαγωγή χαρακτηριστικών-ανίχνευση πλάνων-εξαγωγή χαρακτηριστικών καρέ) έτσι ώστε να εξαχθεί ένα σύνολο καρέ (χαρακτηριστικά καρέ) τα οποία να συνοψίζουν νοηματικά το περιεχόμενο μιας ακολουθίας βίντεο. Η επεξεργασία του βίντεο γίνεται απευθείας στο συμπιεσμένο πεδίο και συγκεκριμένα σε συμπιεσμένα αρχεία MPEG-1-2, έτσι ώστε τα αποτελέσματα να εξάγονται σε σχετικά μικρό χρόνο και με σχετικά χαμηλές απαιτήσεις σε αποθηκευτικό χώρο και επεξεργαστική ισχύ. / In this paper a video summarization system is being constructed. We acomplish all the needed steps (feature extraction -shot detection-keyframe extraction) in order to extract a set of frames (keyframes) that capture the semantic content of the video sequence. The processing of the video takes place directly at the compressed domain (at MPEG-1-2 video files). Thus we obtain results at relatively little time and with relatively low storage and computer power demands.

Η αυτόματη επεξεργασία εικόνων του ενδομητρίου αποτελεί ένα δύσκολο και πολυδιάστατο πρόβλημα, το οποίο έχει απασχολήσει πλήθος ερευνητών και για το οποίο έχει αναπτυχθεί μεγάλος αριθμός τεχνικών. Στην παρούσα διατριβή, παρουσιάζεται μια μεθοδολογική προσέγγιση, η οποία βασίζεται στη χρήση αλγορίθμων ψηφιακής επεξεργασίας και ανάλυσης εικόνων, για την αυτόματη εκτίμηση χαρακτηριστικών που περιγράφουν την αγγείωση και την υφή εικόνων του ενδομητρίου. Αφορμή της μελέτης αποτελεί ο ρόλος που διαπιστώνεται ότι διαδραματίζει η μεταβολή των τιμών των εν λόγω χαρακτηριστικών στην έγκαιρη διάγνωση των παθήσεων του ενδομητρίου. Στα πλαίσια της διατριβής, υλοποιήθηκε κατάλληλη μεθοδολογία για τον υπολογισμό ενός συνόλου χαρακτηριστικών τόσο για υστεροσκοπικές εικόνες, όσο και για ιστολογικές εικόνες του ενδομητρίου. Ιδιαίτερη βαρύτητα δόθηκε στην προ – επεξεργασία των εικόνων προκειμένου να προκύψει βελτίωση της ποιότητας καθώς και ενίσχυση της αντίθεσης αυτών. Στη συνέχεια, ανιχνεύτηκαν τα σημεία που αποτελούν τους κεντρικούς άξονες των υπό εξέταση αγγείων με χρήση διαφορικού λογισμού για τις υστεροσκοπικές εικόνες και υπολογίστηκε ένα σύνολο χαρακτηριστικών μεγεθών που περιγράφουν την αγγείωση και την υφή των εικόνων τόσο για τις υστεροσκοπικές όσο και για τις ιστολογικές εικόνες. Τέλος, εφαρμόστηκαν κατάλληλοι αλγόριθμοι με σκοπό την κατηγοριοποίηση των υστεροσκοπικών και των ιστολογικών εικόνων και συγκεκριμένα τον διαχωρισμό των παθολογικών και των φυσιολογικών εικόνων του ενδομητρίου. Παράλληλα, χρησιμοποιήθηκε η ROC ανάλυση στην απεικόνιση και ανάλυση της συμπεριφοράς των εν λόγω κατηγοριοποιητών. / Automatic analysis of the endometrial images is a difficult and multidimensional problem. For this reason, the number of papers and techniques regarding this issue is numerous. In this Thesis, a methodology is presented, based on advance image processing techniques in order to automatically estimate texture and vessel’s features in endometrial images. Motivation for the Thesis is the fact that the variation of the measurements of the specific features plays significant role in the seasonable diagnosis of endometrial disorders. Throughout this Thesis, an appropriate methodology is developed in order to estimate the features for the hysteroscopical and histological images of the endometrium. An important step is the pre – processing of the images in order to enhance the image quality and the image contrast. Then, the pixels that constitute the centerlines of vessels are detected by using differential calculus for the hysteroscopical images, only. Furthermore, the texture and vessel’s features in hysteroscopical and histological images are estimated. Finally, appropriate algorithms are applied in order to classify the hysteroscopical and histological images and distinguish pathological and normal endometrial images. ROC analysis is used in order to evaluate the discrimination power of the features that were estimated.