En la presente tesis se realizó la elaboración de un programa de registro de imágenes, la cual hace uso de fotografías obtenidas desde un vehículo aéreo no tripulado (en este caso un hexacóptero), las imágenes son capturadas con dos tipos de lente que nos dan información de la imagen en espectro infrarrojo cercano y rojo visible, estas imágenes son parte de un gran área de cultivo y mediante una ráfaga continua y secuencial de capturas que poseen área en común, se intenta abarcar toda la superficie de interés, con el desarrollo de esta aplicación se busca realizar el mosaico de imágenes aéreas de campos de cultivo. El proyecto también abarca el uso de diferentes algoritmos de registro de imágenes los cuales serán comparados para observar sus características resultantes, tales como: robustez y velocidad de procesamiento. El resultado final nos facilitará información espacial que será crucial en la toma de decisiones y posterior ejecución de acciones para el mejoramiento del campo de cultivo. En el primer capítulo se dan alcances generales de la problemática así como una explicación de lo que supone la obtención de un mosaico de imágenes aéreas. En el segundo capítulo se detalla acerca de las tecnologías actuales para el registro de imágenes, así como un breve repaso de algunos conceptos que nos permitan encaminarnos en la solución del problema. En el tercer capítulo se expone una breve explicación de los algoritmos a usar en la comparativa propuesta para el registro de imágenes. Finalmente en el capítulo cuatro se realizan pruebas de rendimiento entre los algoritmos propuestos, además de mostrar los resultados de los mosaicos obtenidos. / Tesis

Natural vibrissae fulfill a lot of functions. Next to object distance detection and object shape recognition, the surface texture can be determined. Inspired by the natural process of surface texture detection, the goal is to adapt it by technical concepts. Modeling the vibrissa as an Euler­Bernoulli bending beam and the vibrissa-surface contact with respect to Coulomb's Law of Friction, the first approach is formed by the group of Steigenberger and Behn. Due to the surface contact, the vibrissa gets deformed. Initiating a linear movement of the beam support in the way that the bearn tip gets pushed, first the beam tip is sticking to the surface. The acting friction force prevents a movement of the beam tip until the static friction coeflicient is reached. The displacement of the support corresponds to changes in the acting forces and moment. Out of these changes the coeflicient of static friction can be determined. Advancing the present model, the effects of an elastic support, a conical shape of the considered beam, a natural pre-curved (stress free) beam and an inclined contact plane on the resulting forces and moments are analyzed in an analytical way, and then discussed by numerical simulations in performing parameter studies. All these special features of the beam as a tactile sensor are successfully studied. The results for the conical beam shape are only of theoretical relevance. In a next step, a quasi-static model is compared to experimental data to verify the concept. The displacement is represented by a linear, stepwise change of the support of the sensor. By image processing the deformations of the beam for every support position are analyzed. This information is compared to the simulation. The concept in principal is confirmed by the experiments. / Tesis

Natural vibrissae fulfill a lot of functions. Next to object distance detection and object shape recognition, the surface texture can be determined. Inspired by the natural process of surface texture detection, the goal is to adapt it by technical concepts. Modeling the vibrissa as an Euler­Bernoulli bending beam and the vibrissa-surface contact with respect to Coulomb's Law of Friction, the first approach is formed by the group of Steigenberger and Behn. Due to the surface contact, the vibrissa gets deformed. Initiating a linear movement of the beam support in the way that the bearn tip gets pushed, first the beam tip is sticking to the surface. The acting friction force prevents a movement of the beam tip until the static friction coeflicient is reached. The displacement of the support corresponds to changes in the acting forces and moment. Out of these changes the coeflicient of static friction can be determined. Advancing the present model, the effects of an elastic support, a conical shape of the considered beam, a natural pre-curved (stress free) beam and an inclined contact plane on the resulting forces and moments are analyzed in an analytical way, and then discussed by numerical simulations in performing parameter studies. All these special features of the beam as a tactile sensor are successfully studied. The results for the conical beam shape are only of theoretical relevance. In a next step, a quasi-static model is compared to experimental data to verify the concept. The displacement is represented by a linear, stepwise change of the support of the sensor. By image processing the deformations of the beam for every support position are analyzed. This information is compared to the simulation. The concept in principal is confirmed by the experiments. / Tesis

Existen diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging), imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas se encuentran afectadas en alguna medida por distintos tipos de ruido. Se han estudiado y desarrollado diversos métodos para eliminar el ruido presente, para así obtener una mejor estimación de la escena de interés. La mayoría de algoritmos de restauración de imágenes digitales asumen que la clase de ruido y sus parámetros característicos son conocidos (p.e: varianza, coeficiente de variación, etc.). En la presente tesis se desarrolla e implementa un algoritmo para la estimación automática de la varianza y discriminación de la distribución del ruido presente en una imagen digital. La metodología propuesta se encuentra dividida en dos bloques principales. El primer bloque estima la varianza del ruido presente en la imagen utilizando un método basado en el cálculo de la moda de las varianzas obtenidas a partir de ventanas locales (segmentos de la imagen). El segundo bloque transforma una distribución de ruido específica en una distribución Gaussiana con varianza unitaria utilizando transformaciones de estabilización de varianza. Estos dos bloques trabajan de manera conjunta y automática haciendo uso de diversas reglas de decisión para, finalmente, poder discriminar la distribución que presenta la imagen digital analizada. El algoritmo será implementado en el software MATLAB y será capaz de discriminar entre las siguientes cuatro tipos de ruido: aditivo Gaussiano, multiplicativo Gamma, multiplicativo Rayleigh y Poisson. Los resultados computacionales se obtendrán a partir de imágenes con ruido cuya distribución y magnitud son conocidas. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados luego para distintos tipos de pruebas. El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se cubren todos los aspectos teóricos necesarios, así como los diversos métodos, algoritmos o estudios realizados anteriormente sobre este tema. El diagrama de bloques y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Por último, se presentan los resultados en el capítulo cuatro seguido de las conclusiones y recomendaciones. / Tesis

La expresión facial es uno de los medios más comunes y naturales que tiene el ser humano, para transmitir información sobre sus emociones e intenciones. Su análisis es un área de investigación activa desde el trabajo realizado por Charles Darwin en 1872 y recientemente, su reconocimiento de forma automatizada, ha tenido un gran desarrollo gracias a los avances en áreas como visión computacional y aprendizaje de máquina. A pesar de lo mencionado anteriormente, uno de los principales retos que se tiene por resolver, para lograr un sistema robusto, radica en el modo en que se extraen las características faciales; es decir, el modo en que el computador representará el rostro, que facilite la distinción de las expresiones. Factores como la iluminación de la imagen, la cercanía o lejanía del rostro en la imagen, o incluso el ángulo del rostro (oclusión) pueden afectar la correcta extracción de las características por lo que deben ser abordados para lograr de forma ideal el reconocimiento de las expresiones faciales. Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio de la aplicación del descriptor LBP, como método basado en apariencia, para describir las expresiones en el rostro y así poder clasificarlas entre las emociones básicas mediante el uso de técnicas Boosting de aprendizaje de máquina. / Tesis

Actualmente, a nivel mundial el uso de aeromodelos y aeronaves con sistemas de cámaras incorporados tiene cada vez mayor demanda para diversas aplicaciones como en la industria cinematográfica, sistemas de vigilancia, detección de incendios, monitoreo de bosques, búsqueda y rescate de personas, etc. En todas estas aplicaciones, el uso de un sistema de estabilización para la cámara es de vital importancia para obtener una buena calidad de imagen y video. Un campo de aplicación de dichos sistemas es el monitoreo de cultivos. La Pontificia Universidad Católica del Perú en conjunto con el Centro Internacional de la Papa, desarrollaron un proyecto de Agricultura de Precisión, cuyo objetivo era adquirir información de terrenos agrícolas a partir de la interpretación de imágenes tomadas a baja altura desde aeromodelos. Para cumplir este objetivo se emplearon equipos aéreos radiocontrolados con cámaras incorporadas. Sin embargo, debido a la carencia de un sistema de estabilizador para las cámaras, se encontraron inconvenientes durante la captura de imágenes como vibraciones aéreas, que generaban movimientos bruscos en la cámara, dando como resultado imágenes con errores de rotación. Basándonos en la problemática encontrada en esta experiencia previa, el objetivo general de este trabajo de tesis es el diseño e implementación de un sistema de estabilización de dos ejes para una cámara instalada en un aeromodelo, que permita reducir los errores generados por las vibraciones durante la toma de imágenes. Luego de la etapa de implementación del sistema se obtuvieron dos resultados importantes. En primer lugar, se logró estimar correctamente la orientación de la plataforma para el movimiento de cabeceo y alabeo utilizando el filtro de Kalman. Finalmente, se consiguió la estabilización de la plataforma para una orientación deseada establecida por un dispositivo transmisor, dentro de un rango de trabajo de +30° a -30° para el cabeceo y +20° a -24° para el alabeo. El error promedio de cabeceo resultó de 2.8°, mientras que el alabeo tiene un error de 2.2°. / 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

Understanding the spatial distribution of prostate cancer and how it changes according to prostate specific antigen (PSA) values, Gleason score, and other clinical parameters may help comprehend the disease and increase the overall success rate of biopsies. This work aims to build 3D spatial distributions of prostate cancer and examine the extent and location of cancer as a function of independent clinical parameters. The border of the gland and cancerous regions from whole-mount histopathological images are used to reconstruct 3D models showing the localization of tumor. This process utilizes color segmentation and interpolation based on mathematical morphological distance. 58 glands are deformed into one prostate atlas using a combination of rigid, a ne, and b-spline deformable registration techniques. Spatial distribution is developed by counting the number of occurrences in a given position in 3D space from each registered prostate cancer. Finally a di erence between proportions is used to compare di erent spatial distributions. Results show that prostate cancer has a significant di erence (SD) in the right zone of the prostate between populations with PSA greater and less than 5 ng=ml. Age does not have any impact in the spatial distribution of the disease. Positive and negative capsule-penetrated cases show a SD in the right posterior zone. There is SD in almost all the glands between cases with tumors larger and smaller than 10% of the whole prostate. A larger database is needed to improve the statistical validity of the test. Finally, information from whole-mount histopathological images could provide better insight into prostate cancer. / Tesis

Object recognition in videos is one of the main challenges in computer vision. Several methods have been proposed to achieve this task, such as background subtraction, temporal differencing, optical flow, particle filtering among others. Since the introduction of Convolutonal Neural Networks (CNN) for object detection in the Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC), its use for image detection and classification has increased, becoming the state-of-the-art for such task, being Faster R-CNN the preferred model in the latest ILSVRC challenges. Moreover, the Faster R-CNN model, with minimum modifications, has been succesfully used to detect and classify objects (either static or dynamic) in video sequences; in such setup, the frames of the video are input “as is” i.e. without any pre-processing. In this thesis work we propose to use Robust PCA (RPCA, a.k.a. Principal Component Pursuit, PCP), as a video background modeling pre-processing step, before using the Faster R-CNN model, in order to improve the overall performance of detection and classification of, specifically, the moving objects. We hypothesize that such pre-processing step, which segments the moving objects from the background, would reduce the amount of regions to be analyzed in a given frame and thus (i) improve the classification time and (ii) reduce the error in classification for the dynamic objects present in the video. In particular, we use a fully incremental RPCA / PCP algorithm that is suitable for real-time or on-line processing. Furthermore, we present extensive computational results that were carried out in three different platforms: A high-end server with a Tesla K40m GPU, a desktop with a Tesla K10m GPU and the embedded system Jetson TK1. Our classification results attain competitive or superior performance in terms of Fmeasure, achieving an improvement ranging from 3.7% to 97.2%, with a mean improvement of 22% when the sparse image was used to detect and classify the object with the neural network, while at the same time, reducing the classification time in all architectures by a factor raging between 2% and 25%. / Tesis

En la actualidad el uso de los satélites es variado y destacan las misiones comerciales, científicas y militares. Estos se utilizan en el campo de las telecomunicaciones, en los sistemas de posicionamiento global, en la teledetección, en el campo de la meteorología, en el estudio de la radiación, en la exploración del espacio y muchas más aplicaciones. Encontramos satélites cada vez más pequeños como los nano y pico-satélites que permiten, a pequeñas empresas y universidades de todo el mundo desarrollar tecnología espacial en los sistemas de energía, de control, de comunicación, diseño estructural, cargas útiles, entre otros como por ejemplo un sistema de adquisición de imágenes. La Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) desarrolla su propia tecnología espacial al elaborar el nano-satélite PUCP-SAT-1, el femto-satélite POCKET-PUCP y otros satélites futuros. La presente tesis tiene como objetivo principal el diseño e implementación de un prototipo de un sistema de adquisición de imágenes, cuyo volumen debe ser menor al de un octavo del volumen de un CubeSat. Para el desarrollo del sistema se llevará a cabo el análisis del hardware más adecuado para el satélite considerando el entorno de su órbita. Se diseñará e implementará el hardware y software necesarios para lograr la captura de imágenes y almacenarlas en una memoria flash. / Tesis