Τμηματοποίηση υφής ονομάζεται η διαδικασία του διαμερισμού μίας εικόνας σε πολλαπλά τμήματα-περιοχές, με κριτήριο την υφή κάθε περιοχής. Η διαδικασία αυτή βρίσκει πολλές εφαρμογές στους τομείς της υπολογιστικής όρασης, της ανάκτησης εικόνων, της ρομποτικής, της ανάλυσης δορυφορικών εικόνων κλπ. Αντικείμενο της παρούσης εργασίας είναι να διερευνηθεί η ικανότητα των αλγορίθμων μη γραμμικής ελάττωσης διάστασης, και ιδιαίτερα του αλγορίθμου Laplacian Eigenmaps, να παράγει μία αποδοτική αναπαράσταση των δεδομένων που προέρχονται από πολυφασματική ανάλυση εικόνων με χρήση φίλτρων Gabor, για την επίλυση του προβλήματος της τμηματοποίησης εικόνων υφής. Για το σκοπό αυτό προτείνεται μία νέα μέθοδος επιβλεπόμενης τμηματοποίησης υφής, που αξιοποιεί μία χαμηλής διάστασης αναπαράσταση των χαρακτηριστικών διανυσμάτων, και γνωστούς αλγόριθμους ομαδοποίησης δεδομένων όπως οι Fuzzy C-means και K-means, για την παραγωγή της τελικής τμηματοποίησης. Η αποτελεσματικότητα της μεθόδου συγκρίνεται με παρόμοιες μεθόδους που έχουν προταθεί στη βιβλιογραφία, και χρησιμοποιούν την αρχική , υψηλών διαστάσεων, αναπαράσταση των χαρακτηριστικών διανυσμάτων. Τα πειράματα διενεργήθηκαν χρησιμοποιώντας την βάση εικόνων υφής Brodatz. Κατά το στάδιο αξιολόγησης της μεθόδου, χρησιμοποιήθηκε ο δείκτης Rand index σαν μέτρο ομοιότητας ανάμεσα σε κάθε παραγόμενη τμηματοποίηση και την αντίστοιχη ground-truth τμηματοποίηση. / Texture segmentation is the process of partitioning an image into multiple segments (regions) based on their texture, with many applications in the area of computer vision, image retrieval, robotics, satellite imagery etc. The objective of this thesis is to investigate the ability of non-linear dimensionality reduction algorithms, and especially of LE algorithm, to produce an efficient representation for data derived from multi-spectral image analysis using Gabor filters, in solving the texture segmentation problem. For this purpose, we introduce a new supervised texture segmentation algorithm, which exploits a low-dimensional representation of feature vectors and well known clustering methods, such as Fuzzy C-means and K-means, to produce the final segmentation. The effectiveness of this method was compared to that of similar methods proposed in the literature, which use the initial high-dimensional representation of feature vectors. Experiments were performed on Brodatz texture database. During evaluation stage, Rand index has been used as a similarity measure between each segmentation and the corresponding ground-truth segmentation.

Στη συγκεκριμένη μεταπτυχιακή εργασία γίνεται ανάλυση των ηλεκτροεγκεφαλογραφικών καταγραφών επιληπτικών ασθενών με βάση την κλασματική διάσταση για τον εντοπισμό της έναρξης των επιληπτικών κρίσεων καθώς και για την ανίχνευση των επερχόμενων επιληπτικών κρίσεων. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιούνται τέσσερις μέθοδοι υπολογισμού της κλασματικής διάστασης στο πεδίο του χρόνου. Πραγματοποιείται μία συγκριτική μελέτη των συγκεκριμένων μεθόδων χρησιμοποιώντας δύο συνθετικά σήματα γνωστής κλασματικής διάστασης και στη συνέχεια οι μέθοδοι εφαρμόζονται σε ηλεκτροεγκεφαλογραφικές καταγραφές ασθενών που πάσχουν από επιληψία. Η συγκεκριμένη εργασία αποδεικνύει ότι όλες οι μέθοδοι μπορούν και εντοπίζουν την έναρξη των επιληπτικών κρίσεων ενώ η στατιστική ανάλυση δείχνει ότι κάποιες από αυτές τις μεθόδους μπορούν να χρησιμοποιηθούν και ως δείκτες πρόβλεψης των επερχόμενων επιληπτικών κρίσεων. Επίσης, διαπιστώνεται ότι ανάλογα με το είδος των ηλεκτροεγκεφαλογραφικών καταγραφών, το μέγεθος του παραθύρου και τη ζώνη διέλευσης του φίλτρου τα αποτελέσματα της κλασματικής διάστασης που προκύπτουν επηρεάζονται. / Τhe fractal dimension is a powerful tool in the analysis of electroencephalograms. In this work, four methods of estimating the fractal dimension of electroencephaolographic recordings of epileptic patients directly in the time domain are analyzed and compared. The analysis is performed over both synthetic data and real recordings of epileptic patients. The effects of the type of recordings, the window size and the frequencies in the passband filter are examined. This study shows that the four methods detect the beginning of the epileptic seizures, while the statistic analysis proves that some of these methods can be used for the prediction of the next seizures.