Cuando se adquieren imágenes aéreas, estas están propensas a tener una distorsión, el cual puede deberse a motivos como a la inclinación de la cámara al momento de adquirir la imagen, el relieve del terreno, etc. Estas distorsiones son corregidas por la ortorectificación. Cuando el relieve del terreno es bastante acentuada, como el caso de ciudades, se necesitan modelos de elevación digital para poder realizar una correcta rectificación de la imagen. La presente tesis está orientada a la rectificación de imágenes obtenidas de campos agrícolas, los cuales presentan un relieve plano, por lo que los modelos de elevación digital no son necesarios para realizar una correcta rectificación. En la adquisición de imágenes la cámara estará alineada en sus 3 ejes de rotación con una unidad de medición inercial, un sistema electrónico que incorpora acelerómetros y giroscopios, los que permiten medir la posición y la orientación. De este sistema se obtendrán los ángulos de rotación de la cámara. El algoritmo a diseñarse consiste en obtener una relación entre la imagen adquirida y la posición de la cámara al adquirir la imagen, de esa relación se obtiene una matriz de transformación, a la imagen obtenida se le aplica una transformación de proyección, empleando la matriz obtenida y por último se obtiene la imagen rectificada. En la verificación de los resultados se hará uso del algoritmo SURF, con la cual se obtendrán puntos de interés de una imagen de referencia y de la imagen rectificada, luego se procederá a hacer una comparación entre la distancia euclidiana de los puntos característicos de cada imagen, para finalmente realizar una evaluación de la relación geométrica entre ambas comparaciones. La efectividad del algoritmo estará determinada por el grado de dispersión de las comparaciones realizadas. / Tesis

La hidrofobicidad es la propiedad que tienen algunos elementos para repeler el agua. Esta juega un rol importante en el desarrollo de nuevos productos dentro del comercio de pinturas, insecticidas, tintes, alimentos en polvo disolventes, remedios, combustibles, vidrios automotrices, entre otros. Estudios actuales, indican que el nivel de hidrofobicidad se puede determinar al analizar el ángulo que se forma entre una superficie y la recta tangente que pasa por el punto de intersección entre la gota y la superficie. Actualmente, existen diferentes equipos comerciales para laboratorio que se utilizan para calcular el ángulo. De este modo, se determina si una superficie es impermeable o no y en qué magnitud. Usualmente, estos equipos realizan la dosificación de la gota y el análisis de forma automática. Para ello, capturan una imagen que evidencia el comportamiento de la gota en la superficie a evaluar y la analizan digitalmente de forma manual. En el presente trabajo de tesis se diseñó un sistema mecatrónico que permite realizar pruebas de hidrofobicidad utilizando un algoritmo de procesamiento de imágenes digitales a nivel laboratorio. El primer capítulo comprende el análisis del estado del arte y la definición de los conceptos necesarios para la implementación del diseño mecatrónico. El segundo capítulo, comprende el diseño conceptual de la tesis, así como los requerimientos del diseño. El tercer capítulo, presenta la realización de los cálculos mecánicos, la elaboración de planos mecánicos de ensamble y despiece de las piezas diseñadas. Así mismo, contiene el esquema electrónico y la selección de los componentes electrónicos, finalmente, el capítulo presenta el desarrollo del algoritmo del funcionamiento del sistema. El cuarto capítulo, explica el funcionamiento de la interfaz de usuario, así como las pruebas y resultados realizados por el algoritmo codificado. Finalmente, el quinto capítulo, comenta los costos finales estimados de todo el diseño mecatrónico. Como conclusiones del presente trabajo, se logró diseñar un sistema mecatrónico que permita el cálculo de hidrofobicidad de un material. Así mismo, se logró elaborar una interfaz gráfica que permita seleccionar una imagen y se logró evaluarla con un algoritmo de procesamiento de imágenes en diferentes materiales obteniendo un error máximo de 1.3% de exactitud. Finalmente, se logró proponer un diseño cuyo costo total representa el 47.6% del precio final de productos comerciales existentes en el mercado. / Tesis

Autonomous systems are one interesting topic recently investigated; for land and aerial vehicles; however, the main limitation of aerial vehicles is the weight to carry on-board, since the power consumed depends on this and hardware like sensors and processor is limited. The present thesis develops an application of digital image processing to detect obstacles using only a monocamera, there are some approaches but the present report wants to focus on the distance estimation approach that, in future works, can be combined with other methods since this approach is more general. The distance estimation approach uses feature detection algorithms in two consecutive images, matching them and thus estimate the obstacle position. The estimation is computed through a mathematical model of the camera and projections between those two images. There are many parameters to improve final results and the best parameters are found and tested with consecutive images, which were captured every 0.5m along a straight path of 5m. Fraunhofer position modules are tested with the entire algorithm. Finally, in order to establish the new path without obstacles, an optimal binary integer programming problem is proposed, adapting the approach using results obtained from the distance estimation and obstacle detection. Resulting data is suitable for combining them with information obtained from conventional sensors, such as ultrasonic sensors. The obtained mean error is between 1% and 12% in short distances (less than 2.5 m) and greater with longer distances. The complexity of this study lies in the use of a single camera for the capture of frontal images and obtaining 3D information of the environment, the computation of the obstacle detection algorithm is tested off-line and the path-planning algorithm is proposed with detected keypoints in the background. / Autonome Systeme sind ein interessantes Thema vor kurzem untersucht; für Land- und Luftfahrzeuge; Allerdings ist die Hauptbegrenzung von Luftfahrzeugen das Gewicht, um an Bord zu tragen, da die verbrauchte Energie davon abhängt und Hardware wie Sensoren und Prozessor begrenzt ist. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine Anwendung der digitalen Bildverarbeitung zur Erkennung von Hindernissen, die nur eine Monokamera verwenden, es gibt einige Ansätze, aber der vorliegende Bericht will sich auf den Abstandsschätzungsansatz konzentrieren, der in Zukunft mit anderen Methoden kombiniert werden kann, da dieser Ansatz ist allgemeiner. Der Abstandsschätzungsansatz verwendet Merkmalserkennungsalgorithmen in zwei aufeinanderfolgenden Bildern, passt sie an und schätzt somit die Hindernisposition ab. Die Schätzung wird durch ein mathematisches Modell der Kamera und Projektionen zwischen diesen beiden Bildern berechnet. Es gibt viele Parameter, um die endgültigen Ergebnisse zu verbessern, und die besten Parameter werden mit aufeinanderfolgenden Bildern gefunden und getestet, die alle 0,5 m auf einem geraden Weg von 5 m erfasst wurden. Fraunhofer-Positionsmodule werden mit dem gesamten Algorithmus getestet. Schließlich wird, um den neuen Weg ohne Hindernisse zu etablieren, ein optimales Binär-Integer-Programmierproblem vorgeschlagen, das den Ansatz unter Verwendung von Ergebnissen, die aus der Abstandsschätzung und der Hinderniserkennung erhalten wurden, anpasst. Die daraus resultierenden Daten eignen sich zur Kombination mit Informationen aus konventionellen Sensoren wie Ultraschallsensoren. Der erhaltene mittlere Fehler liegt zwischen 1 % und 12 % in kurzen Abständen (weniger als 2,5 m) und größer mit längeren Abständen. Die Komplexität dieser Studie liegt in der Verwendung einer einzigen Kamera für die Erfassung von Frontalbildern und dem Erhalten von 3D-Informationen der Umgebung, wird die Berechnung des Hinderniserfassungsalgorithmus off-line getestet und derWegplanungsalgorithmus wird mit erkannten Keypoints vorgeschlagen im Hintergrund. / Tesis

We proposed a novel inpainting method where we use a multi-scale approach to speed up the well-known Markov Random Field (MRF) based inpainting method. MRF based inpainting methods are slow when compared with other exemplar-based methods, because its computational complexity is O(jLj2) (L feasible solutions’ labels). Our multi-scale approach seeks to reduces the number of the L (feasible) labels by an appropiate selection of the labels using the information of the previous (low resolution) scale. For the initial label selection we use local statistics; moreover, to compensate the loss of information in low resolution levels we use features related to the original image gradient. Our computational results show that our approach is competitive, in terms reconstruction quality, when compare to the original MRF based inpainting, as well as other exemplarbased inpaiting algorithms, while being at least one order of magnitude faster than the original MRF based inpainting and competitive with exemplar-based inpaiting. / Tesis

Image restoration consists in recovering a high quality image estimate based only on observations. This is considered an ill-posed inverse problem, which implies non-unique unstable solutions. Regularization methods allow the introduction of constraints in such problems and assure a stable and unique solution. One of these methods is Total Variation, which has been broadly applied in signal processing tasks such as image denoising, image deconvolution, and image inpainting for multiple noise scenarios. Total Variation features a regularization parameter which defines the solution regularization impact, a crucial step towards its high quality level. Therefore, an optimal selection of the regularization parameter is required. Furthermore, while the classic Total Variation applies its constraint to the entire image, there are multiple scenarios in which this approach is not the most adequate. Defining different regularization levels to different image elements benefits such cases. In this work, an optimal regularization parameter selection framework for Total Variation image restoration is proposed. It covers two noise scenarios: Impulse noise and Impulse over Gaussian Additive noise. A broad study of the state of the art, which covers noise estimation algorithms, risk estimation methods, and Total Variation numerical solutions, is included. In order to approach the optimal parameter estimation problem, several adaptations are proposed in order to create a local-fashioned regularization which requires no a-priori information about the noise level. Quality and performance results, which include the work covered in two recently published articles, show the effectivity of the proposed regularization parameter selection and a great improvement over the global regularization framework, which attains a high quality reconstruction comparable with the state of the art algorithms. / Tesis

Parallel parking, in general, is a moderate difficulty maneuver. Moreover, for inexperienced drivers, it can be a stressful situation that can lead to errors such as stay far from the sidewalk or damage another vehicle resulting in traffic tickets that range from simple parking violation to crash-related violations. In this work, we propose a computationally effective approach to perform a collisionfree parallel parking. The method will calculate the minimum parking space needed and then the efficient path for the parallel parking. This method is computationally inexpensive in comparison with the current state of the art. Moreover, it could be used by any car because the parameters needed to perform all computations are taken from the specifications of real cars. Preliminary results of this work were summarized in [1] that was presented at the 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. The simulation and experimental data show the effectiveness of the method. This effectiveness is specified when the path followed by the driver and the path calculated with the method are compared. The image capture of the vehicle is used to get the path made by the driver for the parallel parking. Furthermore, road surface marks were determined (in a parking lot) as a visual aid for the drivers in order to perform the parallel parking maneuver. After analyzing the paths, it is noted that the vehicles that properly followed the marks, parked correctly. / Tesis

En la actualidad las personas demandan constantemente información que les ayude a realizar todo tipo de acciones. Ante esta necesidad surgieron los buscadores web y durante un tiempo permitieron la obtención de información de forma óptima. No obstante, ante la creciente generación de contenido multimedia como imágenes y videos, estos buscadores vieron afectados en gran medida sus funcionalidades al ser incapaces de describir a través de palabras el contenido de objetos abstractos presentes en dichas imágenes. Como alternativas de solución surgen los sistemas de recuperación de imágenes por contenido, cuyo uso se extiende inclusive a la realización de búsquedas más complejas como la recuperación de información en videos. Estos sistemas de recuperación de información visual comprenden dos conocidas áreas: similitud de imágenes y dibujos a mano alzada. En el caso de la búsqueda por similitud de imágenes se permite una mayor aproximación a las imágenes que el usuario desea obtener como resultado de su búsqueda, pero implica que el usuario disponga de una imagen previa de la que desea buscar; por lo que no tiene mucho sentido buscar una imagen si ya se cuenta con otra. Por otro lado, el uso de dibujos hechos a mano es un medio innato de representación del conocimiento utilizado desde tiempos antiguos y que las personas emplean desde edad temprana. Entonces, ¿por qué no utilizar los dibujos a mano alzada como un parámetro de entrada del motor de búsqueda de imágenes? Es lógico pensar que, mediante el uso de trazos, muchos de los problemas presentes en los buscadores tradicionales serían resueltos. No obstante, el desarrollo de esta alternativa de solución trae consigo nuevas e interesantes dificultades a enfrentar. En el presente proyecto de fin de carrera se desarrollará un framework de recuperación de imágenes mediante la especificación de dibujos a mano alzada como parámetro de entrada. Para ello se creará un algoritmo que priorice la obtención de resultados eficaces a partir del uso de técnicas de inteligencia artificial, visión computacional y sistemas de indexación de imágenes. El presente documento se encuentra dividido en 7 capítulos, los cuales abarcan lo siguiente: el primer capítulo presenta el contexto sobre el cual actúa el proyecto de tesis, sus objetivos, los resultados y las herramientas utilizadas para la obtención de estos; el segundo capítulo define los conceptos básicos y técnicos necesarios para un mayor entendimiento durante el desarrollo del framework; el tercer capítulo presenta una muestra de los trabajos más importantes aplicados hasta la fecha en el campo de recuperación de imágenes; el cuarto capítulo describe en detalle cómo se ideó la representación de las imágenes según la metodología de bolsa de características; el quinto capítulo hace hincapié en el diseño e implementación del proceso de comparación y recuperación de imágenes a partir del ingreso de trazos a mano alzada por parte del usuario; el sexto capítulo realiza un análisis de los resultados obtenidos y la validación de estos; finalmente, el séptimo capítulo presenta las conclusiones y recomendaciones obtenidas a lo largo del proyecto de tesis. / Tesis

En el presente documento se explicarán las consideraciones realizadas para implementar la convolución bidimensional en la arquitectura CUDA. En general se discutirá la metodología seguida y se mostrarán y analizarán los resultados obtenidos. Inicialmente en el Capítulo 1, a manera de introducción, se discutirá la programación en paralelo y los diferentes aspectos a tener en cuenta al desarrollar programas para arquitecturas concurrentes. De esta forma se pretende explicar conceptos importantes que servirán para poner la presente investigación en contexto y comprender mejor los siguientes capítulos. En el Capítulo 2 se describirá a profundidad los aspectos más importantes de la arquitectura CUDA así como la operación de convolución bidimensional. De esta manera se espera dejar claros los conceptos pertinentes. Posteriormente en el Capítulo 3 se explicará la metodología para el desarrollo de los programas realizados, detallándose las diferentes consideraciones para optimizar el desempeño y reducir el tiempo de ejecución de los mismos. Finalmente en el capítulo 4 se mostrarán los tiempos de ejecución obtenidos con los diferentes programas desarrollados. Estos se obtendrán al tomar en cuenta cada una de las optimizaciones mencionadas en el tercer capítulo con lo que se apreciará la mejora de desempeño en cada caso. A continuación se tomará la mejor de las implementaciones realizadas y se comparará con otras existentes para poner los resultados obtenidos en contexto. Por último se presentarán las conclusiones y recomendaciones pertinentes. / Tesis

En esta tesis se estudian distintos aspectos que influyen en la calidad de la solución de los problemas directo e inverso de la electro/magnetoencefalografía, así como problemas de estimación relacionados a las imágenes de resonancia magnética por tensor de difusión. Se analizan los efectos de variaciones en el modelo de cabeza utilizado, en el posicionamiento de los electrodos y la modelización de la actividad cerebral de fondo. Se estudia también la influencia del ruido propio del sistema de adquisición en imágenes de tensor de difusión y mediciones derivadas de éste. Tales influencias se plasman en errores en la estimación de la conductividad eléctrica, necesaria para la adecuada modelización de la cabeza, así como en la estimación de la geometría estructural intracerebral, denominada tractografía.

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