This thesis investigates the problem of developing new computer vision techniques for early detection of skin cancer. The first part of this work presents a novel methodology to correct color reproduction in dermatological images when different cameras and/or dermoscopes are used. Next, the problem of automatic full body mapping is addressed by proposing a mosaicing method based on an on-the-shelf digital compact camera and a set of markers. This method increases the possibilities of total body photography by taking the low-resolution images of a whole body exploration and automatically combining them into a high-resolution photomosaic. The third contribution of this work consists of the development of a full body scanner for acquiring cutaneous images. On one hand, the scanner reduces the long time-consuming examinations done in dermoscopy explorations, and on the other hand, it increases the resolution of total body photography systems. / En aquesta tesi s'investiga el desenvolupament de noves tècniques de visió per computador per a la detecció del càncer de pell. La primera part del treball presenta una nova metodologia per a la correcció del color en imatges dermatològiques quan s'utilitzen diferents càmeres i/o els dermatoscops. A continuació és proposa una solució al problema del registre automàtic d'imatges de cos complert amb la proposta d’un mètode de mosaicing basat en l'ús de càmeres compactes i un conjunt de markers. Incrementant les possibilitats de la fotografia de cos complert mitjançant la combinació automàtica d’imatges de baixa resuloció per a l'obtenció d'un fotomosaic d’alta resolució. La tercera contribució d'aquest treball consisteix en el desenvolupament d'un escàner de cos complert per a l'adquisició d'imatges cutànies. D'una banda l'escàner redueix el llarg temps necessari per a les exploracions dermatoscòpiques, i de l'altre, incrementa la resolució de la fotografia de cos complet.

El modelat d'escenes és clau en un gran ventall d'aplicacions que van des de la generació mapes fins a la realitat augmentada. Aquesta tesis presenta una solució completa per a la creació de models 3D amb textura. En primer lloc es presenta un mètode de Structure from Motion seqüencial, a on el model 3D de l'entorn s'actualitza a mesura que s'adquireix nova informació visual. La proposta és més precisa i robusta que l'estat de l'art. També s'ha desenvolupat un mètode online, basat en visual bag-of-words, per a la detecció eficient de llaços. Essent una tècnica completament seqüencial i automàtica, permet la reducció de deriva, millorant la navegació i construcció de mapes. Per tal de construir mapes en àrees extenses, es proposa un algorisme de simplificació de models 3D, orientat a aplicacions online. L'eficiència de les propostes s'ha comparat amb altres mètodes utilitzant diversos conjunts de dades submarines i terrestres. / Scene modeling has a key role in applications ranging from visual mapping to augmented reality. This thesis presents an end-to-end solution for creating accurate, automatic 3D textured models, with contributions at different levels. First, we discuss a method developed within the framework of sequential Structure from Motion, where a 3D model of the environment is maintained and updated as visual information becomes available. The technique is more accurate and robust than state-of-the-art 3D modeling approaches. We also develop an online effcient loop-closure detection algorithm, allowing the reduction of drift and uncertainties for mapping and navigation. Inspired from visual bag-of-words, the technique is entirely sequential and automatic. Lastly, motivated by the need to map large areas, we propose a 3D model simplification oriented towards online applications. We discuss the efficiency of the proposals and compare them with state-of-the-art approaches, using a series of challenging datasets both in underwater and outdoor scenarios.

La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura.Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional.La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen.Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen.La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos. / Image segmentation is an important research area in computer vision and many segmentation methods have been proposed. However, elemental segmentation techniques based on boundary or region approaches often fail to produce accurate segmentation results. Hence, in the last few years, there has been a tendency towards the integration of both techniques in order to improve the results by taking into account the complementary nature of such information. This thesis proposes a solution to the image segmentation integrating region and boundary information. Moreover, the method is extended to texture and colour texture segmentation.An exhaustive analysis of image segmentation techniques which integrate region and boundary information is carried out. Main strategies to perform the integration are identified and a classification of these approaches is proposed. Thus, the most relevant proposals are assorted and grouped in their corresponding approach. Moreover, characteristics of these strategies as well as the general lack of attention that is given to the texture is noted. The discussion of these aspects has been the origin of all the work evolved in this thesis, giving rise to two basic conclusions: first, the possibility of fusing several approaches to the integration of both information sources, and second, the necessity of a specific treatment for textured images.Next, an unsupervised segmentation strategy which integrates region and boundary information and incorporates three different approaches identified in the previous review is proposed. Specifically, the proposed image segmentation method combines the guidance of seed placement, the control of decision criterion and the boundary refinement approaches. The method is composed by two basic stages: initialisation and segmentation. Thus, in the first stage, the main contours of the image are used to identify the different regions present in the image and to adequately place a seed for each one in order to statistically model the region. Then, the segmentation stage is performed based on the active region model which allows us to take region and boundary information into account in order to segment the whole image. Specifically, regions start to shrink and expand guided by the optimisation of an energy function that ensures homogeneity properties inside regions and the presence of real edges at boundaries. Furthermore, with the aim of imitating the Human Vision System when a person is slowly approaching to a distant object, a pyramidal structure is considered. Hence, the method has been designed on a pyramidal representation which allows us to refine the region boundaries from a coarse to a fine resolution, and ensuring noise robustness as well as computation efficiency.The proposed segmentation strategy is then adapted to solve the problem of texture and colour texture segmentation. First, the proposed strategy is extended to texture segmentation which involves some considerations as the region modelling and the extraction of texture boundary information. Next, a method to integrate colour and textural properties is proposed, which is based on the use of texture descriptors and the estimation of colour behaviour by using non-parametric techniques of density estimation. Hence, the proposed strategy of segmentation is considered for the segmentation taking both colour and textural properties into account.Finally, the proposal of image segmentation strategy is objectively evaluated and then compared with some other relevant algorithms corresponding to the different strategies of region and boundary integration. Moreover, an evaluation of the segmentation results obtained on colour texture segmentation is performed. Furthermore, results on a wide set of real images are shown and discussed.

La visió és probablement el nostre sentit més dominant a partir del qual derivem la majoria d'informació del món que ens envolta. A través de la visió podem percebre com són les coses, on són i com es mouen. En les imatges que percebem amb el nostre sistema de visió podem extreure'n característiques com el color, la textura i la forma, i gràcies a aquesta informació som capaços de reconèixer objectes fins i tot quan s'observen sota unes condicions totalment diferents. Per exemple, som capaços de distingir un mateix objecte si l'observem des de diferents punts de vista, distància, condicions d'il·luminació, etc.La Visió per Computador intenta emular el sistema de visió humà mitjançant un sistema de captura d'imatges, un ordinador, i un conjunt de programes. L'objectiu desitjat no és altre que desenvolupar un sistema que pugui entendre una imatge d'una manera similar com ho realitzaria una persona. Aquesta tesi es centra en l'anàlisi de la textura per tal de realitzar el reconeixement de superfícies. La motivació principal és resoldre el problema de la classificació de superfícies texturades quan han estat capturades sota diferents condicions, com ara distància de la càmera o direcció de la il·luminació. D'aquesta forma s'aconsegueix reduir els errors de classificació provocats per aquests canvis en les condicions de captura.En aquest treball es presenta detalladament un sistema de reconeixement de textures que ens permet classificar imatges de diferents superfícies capturades en diferents condicions. El sistema proposat es basa en un model 3D de la superfície (que inclou informació de color i forma) obtingut mitjançant la tècnica coneguda com a 4-Source Colour Photometric Stereo (CPS). Aquesta informació és utilitzada posteriorment per un mètode de predicció de textures amb l'objectiu de generar noves imatges 2D de les textures sota unes noves condicions. Aquestes imatges virtuals que es generen seran la base del nostre sistema de reconeixement, ja que seran utilitzades com a models de referència per al nostre classificador de textures.El sistema de reconeixement proposat combina les Matrius de Co-ocurrència per a l'extracció de característiques de textura, amb la utilització del Classificador del veí més proper. Aquest classificador ens permet al mateix temps aproximar la direcció d'il·luminació present en les imatges que s'utilitzen per testejar el sistema de reconeixement. És a dir, serem capaços de predir l'angle d'il·luminació sota el qual han estat capturades les imatges de test. Els resultats obtinguts en els diferents experiments que s'han realitzat demostren la viabilitat del sistema de predicció de textures, així com del sistema de reconeixement. / This thesis is concerned with the application of texture analysis to discriminate between textured surfaces. The main motivation is the problem of classifying textured surfaces imaged under varying geometries, i.e. distance from the sensor and illumination direction, as well as the necessity of finding reliable methods of reducing classification errors caused by changes in the geometry's properties. In texture analysis one must distinguish between image texture and surface texture. Image texture is what appears in the 2D image of a physical object, while surface texture refers to the variation of the physical and geometric properties of the imaged surface which give rise to the image texture. Changes in the imaging geometry can significantly alter the appearance of the surface, implying significant variations in the image texture. And one still has to perform the task of recognition from the image texture. In this thesis, after analysing different strategies, we integrate the surface texture information derived by colour photometric stereo (CPS) into a complete model-based texture classification system. Photometric stereo is the technique which allows us to obtain surface texture information from a few images of the same surface imaged under various illumination directions. Basically, the main idea of our strategy consists of creating, by means of the surface texture information, a virtual' database of image textures against which we compare unknown test images in order to classify them. Note that we do not use the surface texture information directly to perform classification, but we use it to create new images which are the references for our training and classification process. Furthermore, the classification system allows us to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test images.The proposed prediction methods, as well as the model-based texture classification system, are tested and evaluated. A set of real surface textures containing a wide variety of relatively smooth and very rough surfaces are used in this thesis as our image database.

El treball desenvolupat en aquesta tesi aprofundeix i aporta solucions innovadores en el camp orientat a tractar el problema de la correspondència en imatges subaquàtiques. En aquests entorns, el que realment complica les tasques de processat és la falta de contorns ben definits per culpa d'imatges esborronades; un fet aquest que es deu fonamentalment a il·luminació deficient o a la manca d'uniformitat dels sistemes d'il·luminació artificials. Els objectius aconseguits en aquesta tesi es poden remarcar en dues grans direccions. Per millorar l'algorisme d'estimació de moviment es va proposar un nou mètode que introdueix paràmetres de textura per rebutjar falses correspondències entre parells d'imatges. Un seguit d'assaigs efectuats en imatges submarines reals han estat portats a terme per seleccionar les estratègies més adients. Amb la finalitat d'aconseguir resultats en temps real, es proposa una innovadora arquitectura VLSI per la implementació d'algunes parts de l'algorisme d'estimació de moviment amb alt cost computacional. / Underwater robotics was the motivation of this work, even though computer vision and parallel VLSI architectures played the most important role. Due to their low cost, high-rate and high-resolution, vision based systems represent a good option to provide information about a vehicle position. The apparent motion of a camera mounted on an underwater vehicle can be estimated by correlating two successive frames of an image sequence. Lack of well-defined contours, as well as non-uniform illumination makes underwater scenes much more difficult to be processed than normal images. Therefore, methods frequently used in standard image processing must be modified and adapted to these particular conditions. A method based on texture characterisation of points to reject outliers from the image correspondence problem is proposed. On the other hand, a parallel implementation was used to speed-up parts of the motion estimation algorithm which have a computationally high load. A new VLSI architecture is proposed with the aim of achieving frame-rate performance.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

El objetivo principal de este estudio es proponer la Plantación Estratégica del nivel del negocio de mantenimiento para el regimiento Logístico de Ejército Nº3 “Limache”, proponiendo la visión, la misión, la estrategia genérica a seguir y objetivos que permitan lograrlo. Lo anterior se hace necesario porque el proyecto de modernización, en que se encuentra el Ejército, ha traído como consecuencia la adquisición de nuevos materiales, cada vez más sofisticados y que necesitan ser mantenidos durante la duración de su ciclo de vida, con una gestión y ejecución eficiente. El estudio comienza con la revisión de la bibliografía necesaria para enfrentar el tema, para lo cual se analiza el concepto de estrategia de parte de varios autores, además dos herramientas que permiten el análisis interno y externo del regimiento. En segundo lugar se declara la visión y se realiza un análisis a la misión preexistente del regimiento y se propone una nueva de acuerdo a la nueva realidad que enfrenta esta unidad logística Posteriormente se procede al diseño de la estrategia del negocio, para lo cual se realiza un análisis del medio externo mediante la herramienta de las cinco fuerzas de Porter y un análisis interno mediante la utilización de la cadena de valor del regimiento. Las dos herramientas nos permitieron determinar las oportunidades y amenazas en el caso de la primera y las fortalezas y debilidades en caso de la segunda, lo que a su vez nos permitió seleccionar una estrategia genérica de diferenciación enfocada a la responsabilidad que el ejército definió para el regimiento. Una vez obtenida la estrategia genérica de diferenciación enfocada, se definieron tres tema estratégicos: gestión de la organización, contribución a la operacionalidad del material de guerra del ejército y diferenciación enfocada a la responsabilidad de material asignada; y dentro de cada uno de los temas se definieron objetivos estratégicos que permitan alcanzar en largo plazo la visión del regimiento. Finalmente se entregan las conclusiones que el memorista obtuvo con el desarrollo de este trabajo.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

The Regional Productive Development Agencies implemented in Chile in 2006, were developed as a way to answer the longing desire to territorially decentralize, and that the own Regions be whom define their future. The Agencies have the responsibility to develop innovation and productive development Agendas in participative processes, which means with public, academic and private actors. Also, the Agencies have the mission to implement Competitive Improvement Plans-PMC (clusters) in prioritized economic sectors by the own region. These PMC are leaded by private actors in each sector. / Las Agencias Regionales de Desarrollo Productivo (ARDP) implementadas en Chile a partir del año 2006, vienen a res­ponder a un anhelo mayoritario por la descentralización territorial para que sean las propias regiones quienes definan su futuro. Las ARDP tienen la responsabilidad de desarrollar agendas de fomento productivo e innovación participativas, es decir que, con el concurso del sector público, académico y principalmente privado, deben implementar planes de mejoramiento de la competitividad (PMC), (cluster) en sectores económicos priorizados por la propia región. Los PMC son liderados por los privados de cada sector.

Los incendios en recintos confinados son un tipo de emergencia que involucra a bomberos cuyas vidas a veces se ponen en peligro. En cualquier incendio confinado, el equipo de emergencia puede encontrar dos tipos de ambientes de combustión, ventilados o infra-ventilados. El comportamiento cambiante de este escenario depende de múltiples factores como el tamaño del recinto, la ventilación o el combustible involucrado, entre otros. Sin embargo, la dificultad de manejar este tipo de situaciones junto con el potencial error humano sigue siendo un desafío sin resolver para los bomberos en la actualidad. En ocasiones si se dan las condiciones adecuadas, pueden aparecer los fenómenos, extremadamente peligrosos, que son estudio de este trabajo (flashover y backdraft). Por lo tanto, existe una gran demanda de nuevas técnicas y tecnologías para abordar este tipo de emergencias que amenazan la vida y puede causar graves daños estructurales. A lo anterior hay que añadir que la incorporación de cámaras térmicas en los servicios de extinción de incendios y salvamentos, supone un gran avance que puede ayudar a prevenir estos tipos de fenómenos en tiempo real utilizando técnicas de inteligencia artificial.