Durant dècades s'ha observat i monitoritzat sistemàticament la Terra i el seu entorn des de l'espai o a partir de plataformes aerotransportades. Paral·lelament, s'ha tractat d'extreure el màxim d'informació qualitativa i quantitativa de les observacions realitzades. Les tècniques de fusió de dades donen un "ventall de procediments que ens permeten aprofitar les dades heterogènies obtingudes per diferents mitjans i instruments i integrar-les de manera que el resultat final sigui qualitativament superior". En aquesta tesi s'han desenvolupat noves tècniques que es poden aplicar a l'anàlisi de dades multiespectrals que provenen de sensors remots, adreçades a aplicacions oceanogràfiques. Bàsicament s'han treballat dos aspectes: les tècniques d'enregistrament o alineament d'imatges; i la interpolació de dades esparses i multiescalars, focalitzant els resultats als camps vectorials bidimensionals.En moltes aplicacions que utilitzen imatges derivades de satèl·lits és necessari mesclar o comparar imatges adquirides per diferents sensors, o bé comparar les dades d'un sòl sensor en diferents instants de temps, per exemple en: reconeixement, seguiment i classificació de patrons o en la monitorització mediambiental. Aquestes aplicacions necessiten una etapa prèvia d'enregistrament geomètric, que alinea els píxels d'una imatge, la imatge de treball, amb els píxels corresponents d'una altra imatge, la imatge de referència, de manera que estiguin referides a uns mateixos punts. En aquest treball es proposa una aproximació automàtica a l'enregistrament geomètric d'imatges amb els contorns de les imatges; a partir d'un mètode robust, vàlid per a imatges mutimodals, que a més poden estar afectades de distorsions, rotacions i de, fins i tot, oclusions severes. En síntesi, s'obté una correspondència punt a punt de la imatge de treball amb el mapa de referència, fent servir tècniques de processament multiresolució. El mètode fa servir les mesures de correlació creuada de les transformades wavelet de les seqüències que codifiquen els contorns de la línia de costa. Un cop s'estableix la correspondència punt a punt, es calculen els coeficients de la transformació global i finalment es poden aplicar a la imatge de treball per a enregistrar-la respecte la referència.A la tesi també es prova de resoldre la interpolació d'un camp vectorial espars mostrejat irregularment. Es proposa un algorisme que permet aproximar els valors intermitjos entre les mostres irregulars si es disposa de valors esparsos a escales de menys resolució. El procediment és òptim si tenim un model que caracteritzi l'esquema multiresolució de descomposició i reconstrucció del conjunt de dades. Es basa en la transformada wavelet discreta diàdica i en la seva inversa, realitzades a partir d'uns bancs de filtres d'anàlisi i síntesi. Encara que el problema està mal condicionat i té infinites solucions, la nostra aproximació, que primer treballarem amb senyals d'una dimensió, dóna una estratègia senzilla per a interpolar els valors d'un camp vectorial bidimensional, utilitzant tota la informació disponible a diferents resolucions. Aquest mètode de reconstrucció es pot utilitzar com a extensió de qualsevol interpolació inicial. També pot ser un mètode adequat si es disposa d'un conjunt de mesures esparses de diferents instruments que prenen dades d'una mateixa escena a diferents resolucions, sense cap restricció en les característiques de la distribució de mesures. Inicialment cal un model dels filtres d'anàlisi que generen les dades multiresolució i els filtres de síntesi corresponents, però aquest requeriment es pot relaxar parcialment, i és suficient tenir una aproximació raonable a la part passa baixes dels filtres. Els resultats de la tesi es podrien implementar fàcilment en el flux de processament d'una estació receptora de satèl·lits, i així es contribuiria a la millora d'aplicacions que utilitzessin tècniques de fusió de dades per a monitoritzar paràmetres mediambientals. / During the last decades a systematic survey of the Earth environment has been set up from many spatial and airborne platforms. At present, there is a continuous effort to extract and combine the maximum of quantitative information from these different data sets, often rather heterogeneous. Data fusion can be defined as "a set of means and tools for the alliance of data originating from different sources with the aims of a greater quality result". In this thesis we have developed new techniques and schemes that can be applied on multispectral data obtained from remote sensors, with particular interest in oceanographic applications. They are based on image and signal processing. We have worked mainly on two topics: image registration techniques or image alignment; and data interpolation of multiscale and sparse data sets, with focus on two dimensional vector fields. In many applications using satellite images, and specifically in those related to oceanographic studies, it is necessary to merge or compare multiple images of the same scene acquired from different captors or from one captor but at different times. Typical applications include pattern classification, recognition and tracking, multisensor data fusion and environmental monitoring. Image registration is the process of aligning the remotely sensed images to the same ground truth and transforming them into a known geographic projection (map coordinates). This step is crucial to correctly merge complementary information from multisensor data. The proposed approach to automatic image registration is a robust method, valid for multimodal images affected by distortions, rotations and, to a reasonably extend, with severe data occlusion. We derived a point to point matching of one image to a georeferenced map applying multiresolution signal processing techniques. The method is based on the contours of images: it uses a maximum cross correlation measure on the biorthogonal undecimated discrete wavelet transforms of the codified coastline contours sequences. Once this point to point correspondence is established, the coefficients of a global transform could be calculated and finally applied on the working image to register it to the georeferenced map. The second topic of this thesis focus on the interpolation of sparse irregularly-sampled vector fields when these sparse data belong to different resolutions. It is proposed a new algorithm to iteratively approximate the intermediate values between irregularly sampled data when a set of sparse values at coarser scales is known. The procedure is optimal if there is a characterized model for the multiresolution decomposition / reconstruction scheme of the dataset. The scheme is based on a fast dyadic wavelet transform and on its inversion using a filter bank analysis/synthesis implementation for the wavelet transform model. Although the problem is ill-posed, and there are infinite solutions, our approach, firstly worked for one dimension signals, gives an easy strategy to interpolate the values of a vector field using all the information available at different scales. This reconstruction method could be used as an extension on any initial interpolation. It can also be suitable in cases where there are sparse measures from different instruments that are sensing the same scene simultaneously at several resolutions, without any restriction to the characteristics of the data distribution. Initially a filter model for the generation of multiresolution data and their synthesis counterpart is the main requisite but; this assumption can be partially relaxed with the only requirement of a reasonable approximation to the low pass counterpart. The thesis results can be easily implemented on the process stream of any satellite receiving station and therefore constitute a first contribution to potential applications on data fusion of environmental monitoring.

L'anàlisi de moviment i seguiment d'objectes ha estat un dels pricipals focus d'atenció en la comunitat de visió per computador durant les dues darreres dècades. L'interès per aquesta àrea de recerca resideix en el seu ample ventall d'aplicabilitat, que s'extén des de tasques de navegació de vehicles autònoms i robots, fins a aplications en la indústria de l'entreteniment i realitat virtual.Tot i que s'han aconseguit resultats espectaculars en problemes específics, el seguiment d'objectes continua essent un problema obert, ja que els mètodes disponibles són propensos a ser sensibles a diversos factors i condicions no estacionàries de l'entorn, com ara moviments impredictibles de l'objecte a seguir, canvis suaus o abruptes de la il·luminació, proximitat d'objectes similars o fons confusos. Enfront aquests factors de confusió la integració de múltiples característiques ha demostrat que permet millorar la robustesa dels algoritmes de seguiment. En els darrers anys, degut a la creixent capacitat de càlcul dels ordinadors, hi ha hagut un significatiu increment en el disseny de complexes sistemes de seguiment que consideren simultàniament múltiples característiques de l'objecte. No obstant, la majoria d'aquests algoritmes estan basats enheurístiques i regles ad-hoc formulades per aplications específiques, fent-ne impossible l'extrapolació a noves condicions de l'entorn.En aquesta tesi proposem un marc probabilístic general per integrar el nombre de característiques de l'objecte que siguin necessàries, permetent que interactuin mútuament per tal d'estimar-ne el seu estat amb precisió, i per tant, estimar amb precisió la posició de l'objecte que s'està seguint. Aquest marc, s'utilitza posteriorment per dissenyar un algoritme de seguiment, que es valida en diverses seqüències de vídeo que contenen canvis abruptes de posició i il·luminació, camuflament de l'objecte i deformacions no rígides. Entre les característiques que s'han utilitzat per representar l'objecte, cal destacar la paramatrització robusta del color en un espai de color dependent de l'objecte, que permet distingir-lo del fons més clarament que altres espais de color típicament ulitzats al llarg de la literatura.En la darrera part de la tesi dissenyem una tècnica per re-il·luminar tant escenes estàtiques com en moviment, de les que s'en desconeix la geometria. La re-il·luminació es realitza amb un mètode 'basat en imatges', on la generació de les images de l'escena sota noves condicions d'il·luminació s'aconsegueix a partir de combinacions lineals d'un conjunt d'imatges de referència pre-capturades, i que han estat generades il·luminant l'escena amb patrons de llum coneguts. Com que la posició i intensitat de les fonts d'il.luminació que formen aquests patrons de llum es pot controlar, és natural preguntar-nos: quina és la manera més òptima d'il·luminar una escena per tal de reduir el nombre d'imatges de referència? Demostrem que la millor manera d'il·luminar l'escena (és a dir, la que minimitza el nombre d'imatges de referència) no és utilitzant una seqüència de fonts d'il·luminació puntuals, com es fa generalment, sinó a través d'una seqüència de patrons de llum d'una base d'il·luminació depenent de l'objecte. És important destacar que quan es re-il·luminen seqüències de vídeo, les imatges successives s'han d'alinear respecte a un sistema de coordenades comú. Com que cada imatge ha estat generada per un patró de llum diferent il·uminant l'escena, es produiran canvis d'il·luminació bruscos entre imatges de referència consecutives. Sota aquestes circumstàncies, el mètode de seguiment proposat en aquesta tesi juga un paper fonamental. Finalment, presentem diversos resultats on re-il·luminem seqüències de vídeo reals d'objectes i cares d'actors en moviment. En cada cas, tot i que s'adquireix un únic vídeo, som capaços de re-il·luminar una i altra vegada, controlant la direcció de la llum, la seva intensitat, i el color. / Motion analysis and object tracking has been one of the principal focus of attention over the past two decades within the computer vision community. The interest of this research area lies in its wide range of applicability, extending from autonomous vehicle and robot navigation tasks, to entertainment and virtual reality applications.Even though impressive results have been obtained in specific problems, object tracking is still an open problem, since available methods are prone to be sensitive to several artifacts and non-stationary environment conditions, such as unpredictable target movements, gradual or abrupt changes of illumination, proximity of similar objects or cluttered backgrounds. Multiple cue integration has been proved to enhance the robustness of the tracking algorithms in front of such disturbances. In recent years, due to the increasing power of the computers, there has been a significant interest in building complex tracking systems which simultaneously consider multiple cues. However, most of these algorithms are based on heuristics and ad-hoc rules formulated for specific applications, making impossible to extrapolate them to new environment conditions.In this dissertation we propose a general probabilistic framework to integrate as many object features as necessary, permitting them to mutually interact in order to obtain a precise estimation of its state, and thus, a precise estimate of the target position. This framework is utilized to design a tracking algorithm, which is validated on several video sequences involving abrupt position and illumination changes, target camouflaging and non-rigid deformations. Among the utilized features to represent the target, it is important to point out the use of a robust parameterization of the target color in an object dependent colorspace which allows to distinguish the object from the background more clearly than other colorspaces commonly used in the literature.In the last part of the dissertation, we design an approach for relighting static and moving scenes with unknown geometry. The relighting is performed through an -image-based' methodology, where the rendering under new lighting conditions is achieved by linear combinations of a set of pre-acquired reference images of the scene illuminated by known light patterns. Since the placement and brightness of the light sources composing such light patterns can be controlled, it is natural to ask: what is the optimal way to illuminate the scene to reduce the number of reference images that are needed? We show that the best way to light the scene (i.e., the way that minimizes the number of reference images) is not using a sequence of single, compact light sources as is most commonly done, but rather to use a sequence of lighting patterns as given by an object-dependent lighting basis. It is important to note that when relighting video sequences, consecutive images need to be aligned with respect to a common coordinate frame. However, since each frame is generated by a different light pattern illuminating the scene, abrupt illumination changes between consecutive reference images are produced. Under these circumstances, the tracking framework designed in this dissertation plays a central role. Finally, we present several relighting results on real video sequences of moving objects, moving faces, and scenes containing both. In each case, although a single video clip was captured, we are able to relight again and again, controlling the lighting direction, extent, and color.

La conservació i protecció del medi ambient estan adquirint cada cop més importància. Un dels factors que influeixen més en la seva degradació és la contaminació. Aquesta tesi es centra en la contaminació del subsòl. com a conseqüència de fuites de productes contaminants provinents de tuberies i dipòsits soterrats a poca profunditat. D'igual forma és interessant la detecció de fuites d'aigua, doncs cada vegada més s'està convertint en un bé escàs que cal preservar.Aquestes fuites poden ser detectades des de la superfície per mitjà de l'aplicació dels mètodes resistius, derivats dels de prospecció geoelèctrica. L'anàlisi de les corbes de resistivitat aparent obtingudes a la superfície del sòl i la visualització en plans verticals i horitzontals dels canvis de conductivitat elèctrica del subsòl són uns mètodes adients per poder-ne realitzar una monitorització.La tesi es desenvolupa en tres vessants: estudi del problema directe, estudi de la instrumentació per realitzar mesures i estudi del problema invers amb la conseqüent obtenció d'imatges.L'estudi del problema directe és el primer pas cap a la detecció de l'anomalia, ja que ens permet obtenir la distribució de potencials a la superfície del terreny tot i coneixent les resistivitats del terreny i de l'objecte que es vol detectar.Una forma de modelar els objectes és suposar que presenten la forma esfèrica o cilíndrica. La fuita, que es pot associar a una anomalia extensa, ja que es va estenent en el terreny, la suposarem concèntrica amb la canonada o dipòsit. Resolem l'equació de Laplace en un medi homogeni en el que hi ha un elèctrode puntual de corrent i N+1 cilindres concèntrics o N+1 esferes concèntriques de diferents conductivitats. Aquest estudi permet dissenyar una sèrie d'algorismes que generen diferents configuracions electròdiques.La particularització del problema directe a la configuració Schlumberger permet caracteritzar les anomalies per un moment bipolar normalitzat que respon a una fórmula de recurrència on es fa l'aproximació que es troba sotmesa a l'acció d'un camp elèctric uniforme. A partir de la resistivitat aparent corresponent a la configuració Schlumberger es pot discernir la grandària de la fuita i la seva profunditat.S'ha de tenir present que quasevol error a les tensions mesurades a la superficie poden afectar la resistivitat aparent, i per tant a la correcta detecció de la fuita. Alguns d'aquests errors són ocasionats pel posicionament dels elèctrodes, el soroll tel·lúric (sobretot en corrent continu) i l'acoblament electromagnètic en mesures en alterna. Per reduir aquest acoblament electromagnètic, els cables injectors i detectors haurien d'estar molt allunyats entre si, la qual cosa no és possible en totes les configuracions electròdiques d'interès i sobretot en les mesures de camp. Per aquesta raó hem considerat la possibilitat d'injectar un senyal quadrat de 1 kHz i una amplitud de pic a pic entre 20 V i 100 V.El sistema portàtil que hem contribuït a dissenyar, es basa en la injecció de senyals quadrats. La detecció es basa en un desmodulador síncron totalment diferencial. Es realitza un mostreig síncron en la part plana del senyal, de forma que es redueixen considerablement les interferències.Els algorismes dissenyats per reconstruir en forma d'imatges els canvis de conductivitat del subsòl són d'un sol pas. El mal condicionament de la matriu de sensibilitat requereix aplicar tècniques de regularització per realitzar la seva inversió. S'han estudiat els algorismes de retroprojecció i Marquardt-Levenberg, els quals s'han aplicat a dades sintètiques i a dades experimentals de laboratori i de camp. / La conservación y la protección del medio ambiente están adquiriendo cada vez más importancia. Uno de los factores que más influyen en su degradación es la contaminación. Esta tesis se centra en la detección de la contaminación del subsuelo como consecuencia de fugas de productos contaminantes provenientes de tuberías y depósitos enterrados a poca profundidad. También resulta muy importante la detección de fugas de agua, pues es un bien escaso que es necesario preservar. Estas fugas pueden ser detectadas desde la superficie por medio de la aplicación de los métodos resistivos. El análisis de las curvas de resistividad aparente y la visualización en planos verticales y horizontales de los cambios de conductividad eléctrica del subsuelo son unos métodos idóneos para poder realizar su monitorización. La tesis se desarrolla en tres vertientes: estudio del problema directo, estudio de la instrumentación para poder realizar las medidas y estudio del problema inverso para la obtención de imágenes. El modelo propuesto para la anomalía extensa ha consistido en solucionar la ecuación de Laplace en un medio homogéneo e isotrópico en el que se encuentra un electródo puntual de corriente y N+1 cilindros concéntricos o N+1 esferas concéntricas de diferentes conductividades. Este estudio permite diseñar una serie de algoritmos para generar diferentes configuraciones electródicas. La particularización del problema directo a la configuración Schlumberger permite caracterizar la anomalía por un momento dipolar normalizado, que responde a una fórmula de recurrencia, donde se ha considerado que se encuentra sometida a la influencia de un campo eléctrico uniforme. El estudio de los puntos característicos de las curvas de resistividad aparente permite obtener la profundidad y el tamaño de los objetos enterrados. Se ha contribuido a diseñar la instrumentación necesaria para realizar las medidas de campo de forma automática, la cual se basa en la inyección de una señal cuadrada de 1 kHz y una amplitud de pico a pico entre 20 V y 100 V. El muestreo síncrono de la parte plana de la señal reduce las interferencias por acoplamiento electromagnético entre el circuito inyector y el circuito detector, el cual realiza una demodulación síncrona totalmente diferencial de la señal detectada. Los algoritmos diseñados para reconstruir en forma de imágenes los cambios de conductividad del subsuelo son de un sólo paso. El mal condicionamiento de la matriz de sensibilidad requiere el uso de técnicas de regularización para realizar su inversión. Se han estudiado los algoritmos de retroproyección y de Marquardt-Levenberg, los cuales se han aplicado a datos sintéticos y a datos experimentales de laboratorio y de campo. / Electrical resistivity surveying is a versatile prospection method aplicable to groundwater location, archeological evaluation and contaminant monitoring.In this thesis we propose a methodology to detect leaks from buried pipes and underground storage tanks by means of resistive methods. The study consists on the analysis of the apparent resistivity curves and subsurface resistivity imaging. The main aspects are: resolution of the direct problem, design of the instrumentation needed to obtain experimental measurements and resolution of the inverse problem.We have performed a theoretical analysis of the electromagnetic problem where extensive anomalies are characterized by N+1 concentric cylinders or N+1 concentric spheres of different conductivities. This analysis allows us to design several algorithms to generate synthetic data.In order to obtain field measurements we have designed an instrumentation system. A portable personal computer controls current injection, electrode switching and voltage detection, which enables us to easily test different electrode arrays. The system injects 1 kHz, 20 V peak to peak square waveforms. Synchronously sampling the flat zone of square signals reduces electromagnetic coupling and electrode polarisation effects.We have developed several single step algorithms to image vertical and horizontal cross sections of the subsoil. Because the corresponding sensivity matrices are ill posed, we have applied several regularization techniques. The reconstruction algorithms that we have applied have been: retroprojection and Marquardt- Levenberg.First, the reconstruction algorithms have been applied to image synthetic data coming from an approximate analytical solution for a concentric spherical object embedded in a homogenous medium. This procedure has revealed as a powerful method to study the influence in the reconstructed image of the number of electrodes, number of pixels, depth of the anomaly, etc.Experimental measurements involving spherical and cylindrical objects immersed in a water tank validate the algorithms. Field measurements have allowed us to detect a simulated conductive leak from an insulating tube when voltages measured before the leak are used as reference.

En la actualidad, los avances en los sistemas de captación y procesado de imágenes médicas, permiten dotar a los clínicos de herramientas muy potentes que les ayudan en el desarrollo de su actividad clínica e investigadora. Pero no todas las herramientas comerciales permiten obtener la información necesaria para llevar a cabo ciertas investigaciones. Por esta razón surge la necesidad de realizar un procesado avanzado de ciertas imágenes médicas. Este proyecto trata de desarrollar una serie de herramientas para el análisis computacional basado en imagen cardiaca orientado fundamentalmente al escenario clínico de la insuficiencia cardiaca y la Terapia de Resincronización Cardiaca (TRC). La hipótesis global del proyecto es que el análisis más preciso de la electromecánica a partir del postprocesado de técnicas de imagen cardiaca puede mejorar los resultados clínicos de la TRC.

La forta exigència de qualitat a que són sotmesos els productes actuals fa que els processos d'inspecció i control industrial ocupin, cada vegada més, un lloc destacat en la seva fabricació. La indústria relacionada amb els materials de superfície texturada i periòdica (malles metàl·liques, plàstics, paper, làmines, roba, etc.) no és aliena a aquest problema i, en l'actualitat, està esmerçant molts esforços en aquest camp. Un cas representatiu dels materials anteriors, que presenta una ampla problemàtica en quan a inspecció i control així com una elevada exigència de qualitat en l'acabat, és el teixit tèxtil.La majoria de defectes que es produeixen en el procés productiu d'un material tèxtil, com en tants altres materials i productes industrials, són detectats encara per inspectors humans. La seva feina és, en general, molt repetitiva i rutinària i, moltes vegades, el consum de temps que hi dediquen és molt elevat. A més cal fixar l'atenció en petits detalls situats en un camp extens, que sovint es troba en moviment, el que acaba produint fatiga visual en l'operari.En les últimes dècades, gràcies al gran desenvolupament tecnològic que hi ha hagut, estem assistint a una sèrie d'avenços, molt ràpids i de gran abast, en el món dels processos d'automatització i control. A conseqüència d'això, cada vegada el procés de producció és més ràpid, el que requereix que el control de qualitat també ho sigui.L'interès industrial en automatitzar les operacions d'inspecció és cada vegada més gran. A tall d'exemple la fira tèxtil internacional que reuneix més interès i expectació a nivell mundial, ITMA-99, celebrada aquest any a París, mostrava en els seus stands diferents productes dedicats a l'automatització dels processos d'inspecció i control de qualitat. Entre les ofertes d'aquesta fira cal citar una gran varietat d'instruments i dispositius: sensors òptics per inspeccionar la qualitat del fil en temps real en processos de filatura, espectrecolorímetres acoblats a l'estampadora i a la màquina de tintar per determinar amb més precisió el color, cameres lineals i cameres 2-D ultraràpides per detectar fils trencats en ordidors. En el camp del tissatge s'ha començat a veure en aquesta fira un sistema d'inspecció format per un conjunt (10 o 12) de cameres 2-D, situades damunt del teler, que detecta defectes locals que es poden produir en la roba durant el procés de producció. Des de la penúltima fira (ITMA-94) ha sigut novetat una màquina de repassar automàtica, on un sistema digital de processat format per 4 cameres i un potent ordinador, permet detectar una més ampla varietat de defectes locals i amb una velocitat nominal que pot arribar fins a 300 metres de roba per minut. Malgrat tot, les novetats aportades per la fira presenten grans limitacions: preu elevat, infrastructura complexa en la captació i processat de la imatge i, els resultats que s'obtenen només han estat validats per casos limitats (teixit de plana i d'un sol color). A més, si es té en compte que molts processos de producció són de tirada curta, canviant constantment el tipus d'article del teler, es necessita un sistema que sigui robust i versàtil, capaç de treballar amb diferents lligaments i colors i que el seu cost sigui més baix que el dels productes actuals.Revisant la última dècada, la més rellevant en el desenvolupament d'aquestes tecnologies, s'observa un clar increment en l'aplicació de tècniques de processat digital de la imatge a l'anàlisi de mostres texturades [Brzakovic-1992]. En el cas de la inspecció de materials tèxtils Chetverikov [Chetverikov-1988] desenvolupà un procés d'inspecció automàtica en teixits tèxtils que combina l'anàlisi de textures i la segmentació d'imatges. Neubauer [Neubauer-1992] segmentà defectes en mostres reals amb l'ajut d'una camera lineal i una xarxa neuronal. Siew et al. [Siew-1988] mesuraren les característiques texturals en catifes a partir d'estadístiques de primer i segon ordre aplicades als nivells de grisos de la imatge. Zhang i Bresse [Zhang-1995] detectaren i classificaren nusos, carreres i trencades mitjançant l'autocorrelació i operacions de morfologia matemàtica. Tsai et al. [Tsai-1995] detectaren i classificaren exactament quatre classes de defectes en teixits tèxtils utilitzant matrius de co-ocurrència i xarxes neuronals. Xu [Xu-1997] mesurà la rugositat en les superfícies de catifes a partir de la dimensió fractal de la imatge. Mitjançant tècniques combinades de filtrat Gaussià, umbralització, equalització de l'histograma i autocorrelació Kang et al. [Kang-1999] determinaren densitats lineals de fils en els direccions de trama i ordit per teixits de plana.La inspecció de materials texturats quasiperiòdics i, en particular els tèxtils, mitjançant tècniques de processat òptic-digital de la imatge és un camp d'investigació relativament poc treballat i que presenta un interès renovat. En aquest apartat es troben poques contribucions entre les que cal destacar Kang et al. [Kang-1999] que trobaven directament, a partir de la llum transmesa pel teixit, el punt de creuament dels fils en teixits de plana i Ciamberlini [Ciamberlini-1996] que operava amb la TF òptica de la llum transmesa pel teixit.Les eines que actualment estan al mercat són insuficients i es centren principalment en la resolució d'un aspecte: la detecció de defectes locals. En la literatura no és troben plantejaments generals que abastin des de models i procediments per caracteritzar les estructures fins a mecanismes que determinin la seva evolució o resistència davant d'agressions, la detecció de defectes globals en l'estructura i la detecció de defectes locals. Creiem que aquest plantejament general, que pot ser vàlid per a una gran varietat de materials, és també necessari. En aquest treball s'han aplicat, principalment a materials tèxtils, un conjunt d'eines inspirades en aquest plantejament.

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.

The fusion of several images of the same scene into a single and larger composite is known as photo-mosaic. Unfortunately, the seams along image boundaries are often noticeable, due to photometrical and geometrical registration inaccuracies. Image blending is the merging step in which those artefacts are minimized. Processing bottlenecks and the lack of medium-specific processing tools have restricted underwater photo-mosaics to small areas despite the hundreds of thousands of square meters that modern surveys can cover. Producing these mosaics is difficult due to the challenging nature of the underwater environment and the image acquisition conditions. This thesis proposes strategies and solutions to tackle the problems of very large underwater optical surveys (Giga-mosaics), presenting contributions in the image preprocessing, enhancing and blending steps, resulting in an improved visual quality in the final photo-mosaic / La unió de diverses imatges d’una mateixa escena en una d’única i més gran és coneguda com a foto-mosaic. Malauradament, els límits de les imatges són habitualment perceptibles, degut a imprecisions en els registres fotomètric i geomètric. La fusió d'imatges és l'etapa del procés d'unió a la qual aquests artefactes són minimitzats. Els colls d'ampolla en el processament i la manca d'eines específiques pel tractament del medi han restringint els foto-mosaics submarins a àrees reduïdes, malgrat que els estudis actuals poden cobrir centenars de milers de m2. . La producció d'aquests mosaics és complexa donada la naturalesa del medi subaquàtic i les condicions d'adquisició de les imatges. Aquesta tesi proposa estratègies i solucions per afrontar el problema de la generació de foto-mosaics submarins de grans dimensions (Giga-mosaics), i presenta contribucions en les etapes de preprocessament, realçat i fusió d’imatges, donant lloc a una qualitat visual millorada del foto-mosaic final

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges. / The release of challenging data sets with ever increasing numbers of object categories isforcing the development of image representations that can cope with multiple classes andof algorithms that are efficient in training and testing. This thesis explores the problem ofclassifying images by the object they contain in the case of a large number of categories. We first investigate weather the hybrid combination of a latent generative model with a discriminative classifier is beneficial for the task of weakly supervised image classification.We introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors, and then investigate classification performances by optimizing different parameters. A new way to incorporate spatial information within the hybrid system is also proposed showing that contextual information provides a strong support for image classification. We then introduce a new shape descriptor that represents local image shape and its spatial layout, together with a spatial pyramid kernel. Shape is represented as a compactvector descriptor suitable for use in standard learning algorithms with kernels. Experimentalresults show that shape information has similar classification performances and sometimes outperforms those methods using only appearance information. We also investigate how different cues of image information can be used together. Wewill see that shape and appearance kernels may be combined and that additional informationcues increase classification performance. Finally we provide an algorithm to automatically select the regions of interest in training. This provides a method of inhibiting background clutter and adding invariance to the object instance's position. We show that shape and appearance representation over the regions of interest together with a random forest classifier which automatically selects the best cues increases on performance and speed. We compare our classification performance to that of previous methods using the authors'own datasets and testing protocols. We will see that the set of innovations introduced here lead for an impressive increase on performance.

Large scale image mosaicing methods are in great demand among scientists who study different aspects of the seabed, and have been fostered by impressive advances in the capabilities of underwater robots in gathering optical data from the seafloor. Cost and weight constraints mean that lowcost Remotely operated vehicles (ROVs) usually have a very limited number of sensors. When a low-cost robot carries out a seafloor survey using a down-looking camera, it usually follows a predetermined trajectory that provides several non time-consecutive overlapping image pairs. Finding these pairs (a process known as topology estimation) is indispensable to obtaining globally consistent mosaics and accurate trajectory estimates, which are necessary for a global view of the surveyed area, especially when optical sensors are the only data source. This thesis presents a set of consistent methods aimed at creating large area image mosaics from optical data obtained during surveys with low-cost underwater vehicles. First, a global alignment method developed within a Feature-based image mosaicing (FIM) framework, where nonlinear minimisation is substituted by two linear steps, is discussed. Then, a simple four-point mosaic rectifying method is proposed to reduce distortions that might occur due to lens distortions, error accumulation and the difficulties of optical imaging in an underwater medium. The topology estimation problem is addressed by means of an augmented state and extended Kalman filter combined framework, aimed at minimising the total number of matching attempts and simultaneously obtaining the best possible trajectory. Potential image pairs are predicted by taking into account the uncertainty in the trajectory. The contribution of matching an image pair is investigated using information theory principles. Lastly, a different solution to the topology estimation problem is proposed in a bundle adjustment framework. Innovative aspects include the use of fast image similarity criterion combined with a Minimum spanning tree (MST) solution, to obtain a tentative topology. This topology is improved by attempting image matching with the pairs for which there is the most overlap evidence. Unlike previous approaches for large-area mosaicing, our framework is able to deal naturally with cases where time-consecutive images cannot be matched successfully, such as completely unordered sets. Finally, the efficiency of the proposed methods is discussed and a comparison made with other state-of-the-art approaches, using a series of challenging datasets in underwater scenarios / Els mètodes de generació de mosaics de gran escala gaudeixen d’una gran demanda entre els científcs que estudien els diferents aspectes del fons submarí, afavorida pels impressionants avenços en les capacitats dels robots submarins per a l’obtenció de dades ptiques del fons. El cost i el pes constitueixen restriccions que impliquen que els vehicles operats remotament disposin habitualment d’un nombre limitat de sensors. Quan un robot de baix cost duu a terme una exploració del fons submarí utilitzant una càmera apuntant cap al terreny, aquest segueix habitualment una trajectòria que dóna com a resultat diverses parelles d’imatges amb superposició de manera sequencial. Trobar aquestes parelles (estimació de la topologia) és una tasca indispensable per a l’obtenció de mosaics globalment consistents així com una estimació de trajectòria precisa, necessària per disposar d’una visió global de la regió explorada, especialment en el cas en què els sensors òptics constitueixen la única font de dades. Aquesta tesi presenta un conjunt de mètodes robustos destinats a la creació de mosaics d’àrees de grans dimensions a partir de dades òptiques (imatges) obtingudes durant exploracions realitzades amb vehicles submarins de baix cost. En primer lloc, es presenta un mètode d’alineament global desenvolupat en el context de la generació de mosaics basat en característiques 2D, substituint una minimització no lineal per dues etapes lineals. Així mateix, es proposa un mètode simple de rectificació de mosaics basat en quatre punts per tal de reduir les distorsions que poden aparèixer a causa de la distorsió de les lents, l’acumulació d’errors i les dificultats d’adquisició d’imatges en el medi submarí. El problema de l’estimació de la topologia s’aborda mitjanant la combinació d’un estat augmentat amb un altre de Kalman estès, amb l’objectiu de minimitzar el nombre total d’intents de cerca de correspondències i obtenir simultàniament la millor trajectòria possible. La predicció de les parelles d’imatges potencials té en compte la incertesa de la trajectòria, i la contribució de l’obtenció de correspondències per a un parell d’imatges s’estudia d’acord amb principis de la teoria de la informació. Així mateix, el problema de l’estimació de la topologia és abordat en el context d’un alineament global. Les innovacions inclouen l’ús d’un criteri ràpid per a determinació de la similitud entre imatges combinat amb una solució basada en arbres d’expansió mínima, per tal d’obtenir una topologia provisional. Aquesta topologia és millorada mitjançant l’intent de cerca de correspondències entre parelles d’imatges amb major probabilitat de superposició. Contràriament al que succeïa en solucions prèvies per a la construcció de mosaics de grans àrees, el nostre entorn de treball és capaç de tractar amb casos en què imatges consecutives en el temps no han pogut ser relacionades satisfactòriament, com és el cas de conjunts d’imatges totalment desordenats. Finalment, es discuteix l’eficiència del mètode proposat i es compara amb altres solucions de l’estat de l’art, utilitzant una sèrie de conjunts de dades complexos en escenaris subaquàtics.

La present tesi proposa una metodología per a la simulació probabilística de la fallada de la matriu en materials compòsits reforçats amb fibres de carboni, basant-se en l'anàlisi de la distribució aleatòria de les fibres. En els primers capítols es revisa l'estat de l'art sobre modelització matemàtica de materials aleatoris, càlcul de propietats efectives i criteris de fallada transversal en materials compòsits.El primer pas en la metodologia proposada és la definició de la determinació del tamany mínim d'un Element de Volum Representatiu Estadístic (SRVE) . Aquesta determinació es du a terme analitzant el volum de fibra, les propietats elàstiques efectives, la condició de Hill, els estadístics de les components de tensió i defromació, la funció de densitat de probabilitat i les funcions estadístiques de distància entre fibres de models d'elements de la microestructura, de diferent tamany. Un cop s'ha determinat aquest tamany mínim, es comparen un model periòdic i un model aleatori, per constatar la magnitud de les diferències que s'hi observen.Es defineix, també, una metodologia per a l'anàlisi estadístic de la distribució de la fibra en el compòsit, a partir d'imatges digitals de la secció transversal. Aquest anàlisi s'aplica a quatre materials diferents.Finalment, es proposa un mètode computacional de dues escales per a simular la fallada transversal de làmines unidireccionals, que permet obtenir funcions de densitat de probabilitat per a les variables mecàniques. Es descriuen algunes aplicacions i possibilitats d'aquest mètode i es comparen els resultats obtinguts de la simulació amb valors experimentals. / This thesis proposes a methodology for the probabilistic simulation of the transverse failure of Carbon Fibre Reinforced Polymers (CFRP) by analyzing the random distribution of the fibres within the composite. First chapters are devoted to the State-of-the-art review on the modelization of random materials, the computation of effective properties and the transverse failure of fibre reinforced polymers.The first step in the proposed methodology is the definition of a Statistical Representative Volume Element (SRVE). This SRVE has to satisfy criteria based on the analysis of the volume fraction, the effective properties, the Hill Condition, the statistics of the stress and strain components, the probability density function of the stress and strain components and the inter-fibre distance statistical distributions. Once this SRVE has been achieved, a comparison between a periodic model and a random model is performed to quantitatively analyze the differences between the results they provide.Also a methodology for the statistical analysis of the distribution of the fibre within the composite from digital images of the transverse section. This analysis is performed for four different materials.Finally, a two-scale computational method for the transverse failure of unidirectional laminae is proposed. This method is able to provide probability density functions of the mechanical variables in the composite. Some applications and possibilities of the method are given and the simulation results are compared with experimental tests.