Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:19:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 346667.pdf: 9358541 bytes, checksum: 033a82eaa1a2438bea3ff3c054363e4a (MD5) Previous issue date: 2017 / A introdução de sistemas de visão computacional em robôs móveis se traduz em um significativo aumento de suas habilidades sensoriais, o que implica em uma maior versatilidade e segurança nas operações do robô. Armazenar e manipular todas as imagens percebidas por um robô durante sua tarefa de localização e mapeamento visual é tipicamente intratável para cenários reais. A alternativa adotada por este trabalho é representar o ambiente de forma topológica, onde alguns quadros são selecionados, chamados keyframes, e representam locais visualmente distintos do ambiente. Assim, cada nó do mapa proposto corresponde a um quadro-chave, descrito por um conjuntos de características locais obtidas pelos descritores SIFT, SURF, ORB, BRIEF e BRISK. A seleção destes descritores baseou-se nas avaliações anteriores encontradas na literatura e em uma série de testes que verificaram habilidades importantes no contexto proposto. Ao navegar em determinado ambiente, adquirir modelos 3D, que proporcionam uma compreensão muito mais abrangente do que mapas 2D, são de particular interesse para usuários remotos interessados no interior do ambiente que o robô percorre. O sistema proposto é baseado em registro de nuvens de pontos. Um Kinect acoplado ao robô captura imagens RGB e de profundidade, usadas para gerar nuvens de pontos que posteriormente são alinhadas na forma de registro, utilizando o alinhamento inicial SAC-IA com os descritores PFH e FPFH, e alinhadas através do algoritmo ICP. As métricas de avaliação demonstraram que os sistemas propostos são capazes de localizar o robô com precisão, encontrando a localização global ao longo de toda a trajetória, sendo capaz de resolver os problemas do robô sequestrado e do robô despertado. O algoritmo de alinhamento mostrou bons resultados quanto a capacidade de criar modelos compreensíveis, porém demanda um alto custo computacional. Desta forma, o presente trabalho propõe uma solução para que um robô acoplado com um Kinect percorra sua trajetória de forma autônoma, localizando-se e coletando nuvens de pontos que são usadas para criar um modelo 3D de seu ambiente de trabalho.<br> / Abstract : The introduction of computer vision systems in mobile robots translates into a significant increase in their sensory habilities, which implies greater versatility and security in robot operations. Storing and manipulating all the images perceived by a robot during its visual localization and mapping task is typically intractable for real scenarios. The alternative adopted by this work is to represent the environment in a topological form, where some frames are selected, called keyframes, and represent visually distinct locations from the environment. Thus, each proposed map node corresponds to a keyframe, described by a set of local characteristics obtained by SIFT, SURF, ORB, BRIEF and BRISK descriptors. The selection of these descriptors was based on previous evaluations found in the literature and on a series of tests that verified important skills in the proposed context. When navigating through a particular environment, acquiring 3D models, which provide a much more comprehensive understanding than 2D maps, are of particular interest to remote users interested in the interior of the environment that the robot traverses. The proposed system is based on 3D point cloud registration. A Kinect is coupled to the robot and captures RGB and depth images, which are used to generate point clouds, aligned in the registration form, using the SAC-IA initial alignment with the descriptors PFH and FPFH, and fully aligned through the ICP algorithm. The evaluation metrics demonstrated that the proposed systems are able to locate the robot with precision, being able to cope with the global localization problem throughout the whole trajectory, including the classic kidnapped robot and wake-up problems. The alignment algorithm showed good results in respect of creating comprehensive models, although it demands a high computational cost. Therefore, the present work proposes a solution for a robot coupled with a Kinect to traverse its path autonomously, locating itself and collecting point clouds that are used to create a 3D model of its work environment.

As tarefas de visão computacional incentivam uma significativa parte da pesquisa em todas as áreas científicas e industriais, entre as quais, cita-se a área voltada para o desenvolvimento de arquiteturas de computadores. A visão computacional é considerada um dos problemas mais desafiadores para a computação de alto desempenho, pois esta requer um grande desempenho, bem como um alto grau de flexibilidade. A flexibilidade é necessária pois a visão computacional abrange aplicações em que há diferentes tarefas a serem realizadas com diferentes necessidades de desempenho. Esta flexibilidade é particularmente importante em sistemas destinados a atuar como ambientes experimentais para novas técnicas de processamento visual ou para a prototipação de novas aplicações. Computação configurável tem demonstrado, por meio de exemplos implementados pela comunidade científica, fornecer uma boa relação entre alto desempenho e flexibilidade necessária para a implementação de diferentes técnicas utilizadas na área de visão computacional. Contudo, poucos esforços de pesquisa têm sido realizados na concepção de sistemas completos visando a solução de um problema de visão computacional, incluindo ambos os requisitos de software e de hardware. O principal objetivo deste trabalho é mostrar que as técnicas e tecnologias disponíveis na área de computação configurável podem ser empregadas para a concepção de um sistema capaz de implementar um grande número de aplicações da área de visão computacional na pesquisa e no ambiente industrial. Entretanto, não é escopo deste trabalho implementar um sistema de computação que seja suficiente para abordar os requerimentos necessários para todas as aplicações em visão computacional, mas os métodos aqui introduzidos podem ser utilizados como uma base geral de implementação de várias tarefas de visão computacional. Este trabalho utiliza ambientes que permitem implementações conjuntas de hardware e software, pois os mesmos facilitam a validação das técnicas aqui apresentadas, por meio da implementação de um estudo de caso, sendo parte deste estudo de caso implementado em software e outra parte em hardware.

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Astronomical data sets are growing ever larger, and the area of high contrast imaging of exoplanets is no exception. With the advent of fast, low-noise detectors operating at 10 to 1000 Hz, huge numbers of images can be taken during a single hours-long observation. High frame rates offer several advantages, such as improved registration, frame selection, and improved speckle calibration. However, advanced image processing algorithms are computationally challenging to apply. Here we describe a parallelized, cloud-based data reduction system developed for the Magellan Adaptive Optics VisAO camera, which is capable of rapidly exploring tens of thousands of parameter sets affecting the Karhunen-Loeve image processing (KLIP) algorithm to produce high-quality direct images of exoplanets. We demonstrate these capabilities with a visible-wavelength high contrast data set of a hydrogen-accreting brown dwarf companion.

[pt] Muitos sistemas biológicos utilizam visão como forma primária de sensoriamento. Ao longo de milhões de anos de evolução,as diferentes espécies vêm demonstrando o potencial associado à capacidade de visão.A partir da década de 60,foram iniciados os primeiros estudos no sentido de proporcionar às máquinas esta forma de sensoriamento. A esta nova forma de sensoriamento dá-se o nome de Visão Computacional. Em Visão Computacional,muitos casos requerem a determinação de um campo vetorial que descreva os deslocamentos ocorridos entre dois quadros consecutivos de uma sequência genérica de vídeo.A este campo vetorial dá-se o nome de Optical Flow(Fluxo Ótico). A determinação do Optical Flow é ainda um problema sem solução.No presente trabalho,propõ-se um novo estimador estatístico para a determinação do Fluxo Ótico. Este estimador possui complexidade O(n) e associa um grau de confiabilidade a cada estimativa realizada.É aplicável a qualquer sinal digital(não apenas imagens ou vídeo, mas também a som,volume,etc) e vem demonstrando resultados muito promissores. / [en] Many biological systems make use of vision as its primary sensory mechanism. During million years,different species have been showing the great potencial associated with vison.From the early sixties onwards,studies have been done to provide machines with this important sense.The research area involved in this task is called Computer Vision. In Computer Visiom there are many situations where it is necessary to evaluate a vector field which describes existing displacements between two consecutive frames of a generic video sequence.This vector field is called Optical Flow. The Optical Flow determination is still a problem with unknown solution.This work proposes a new statistic algorithm to estimate the Optical Flow.The proposed algorithm has O(n) complexity and associates a degree of rebeliabity to each estimation. The algorithm can be applied to any digital signal(not only images or videos,but also sound,volume etc)and is achieving promising results.

Extrair informação de profundidade a partir de imagens bidimensionais é um importante problema na área de visão computacional. Diversas aplicações se beneficiam desta classe de algoritmos tais como: robótica, a indústria de entretenimento, aplicações médicas para diagnóstico e confecção de próteses e até mesmo exploração interplanetária. Esta aplicação pode ser dividida em duas etapas interdependentes: a estimação da posição e orientação da câmera no momento em que a imagem foi gerada, e a estimativa da estrutura tridimensional da cena. Este trabalho foca em técnicas de visão computacional usadas para estimar a trajetória de um veículo equipado com uma câmera, problema conhecido como odometria visual. Para obter medidas objetivas de eficiência e precisão, e poder comparar os resultados obtidos com o estado da arte, uma base de dados de alta precisão, bastante utilizada pela comunidade científica foi utilizada. No curso deste trabalho novas técnicas para rastreamento de detalhes, estimativa de posição de câmera, cálculo de posição 3D de pontos e recuperação de escala são propostos. Os resultados alcançados superam os mais bem ranqueados trabalhos na base de dados escolhida até o momento da publicação desta tese. / Recovering three-dimensional information from bi-dimensional images is an important problem in computer vision that finds several applications in our society. Robotics, entertainment industry, medical diagnose and prosthesis, and even interplanetary exploration benefit from vision based 3D estimation. The problem can be divided in two interdependent operations: estimating the camera position and orientation when each image was produced, and estimating the 3D scene structure. This work focuses on computer vision techniques, used to estimate the trajectory of a vehicle equipped camera, a problem known as visual odometry. In order to provide an objective measure of estimation efficiency and to compare the achieved results to the state-of-the-art works in visual odometry a high precision popular dataset was selected and used. In the course of this work new techniques for image feature tracking, camera pose estimation, point 3D position calculation and scale recovery are proposed. The achieved results outperform the best ranked results in the popular chosen dataset.

Em geral, um problema importante em um sistema de soldagem robotizado, ou com manipuladores automáticos, é a necessidade de uma trajetória ser reprogramada quando a forma ou a posição das peças mudam. Como solução a esse problema é proposto um método que utiliza técnicas de visão computacional, para assim detectar a trajetória de soldagem em juntas de topo. O método deve ser dinâmico permitindo a identificação de juntas de topo com cantos não próximos, linhas não retas e tamanhos diferentes entre as peças, assim como apresentar robustez contra variáveis desfavoráveis do ambiente industrial como riscos nas peças ou no fundo e mudanças de luminosidade. A trajetória é detectada baseando-se na linha de bordas da imagem global e adicionalmente trabalha-se sobre duas características da linha de solda: distância quase constante entre linhas paralelas e pixels de linha de solda com menor intensidade de luminosidade que as bordas. Uma etapa é proposta para robustez do método sobre linha de bordas descontinuas e possíveis erros em ponto inicial e final de solda. O trabalho proposto é validado com distintas configurações de junta de topo, como com cantos de peças não coincidentes, linha de solda não reta e diferentes orientações de peças. Os pontos da trajetória de solda obtidos são comparados com uma linha de solda considerada ideal, resultando em uma média e desvio padrão geral inferiores à um valor de 0,5 mm. Uma validação experimental é realizada com uma solda executada por um robô industrial seguindo os pontos de solda detectados, com os resultados demostrando que o método efetivamente pode definir uma trajetória de solda para aplicações industriais robotizadas. / In general, one of the most important problems in a robotic welding system, or in automatic manipulations, is the requirement of a path trajectory to be reprogramed when the shape or the position of the welding pieces are changed. In order to detect the welding seam in butt joints, a method that makes use of computational vision techniques is proposed. The method needs to be dynamic against variation in the configuration of the pieces, so as curved or not straight seam lines, not coincident corners; beside of that, it must to present robustness against unfavorable variables of the industrial environment, so as scratches in the pieces or illumination changes. Two features of the welding line are taken into account to develop the method: almost constant distance between parallel seam lines and darker pixels in the center of the seam than in the borders. Moreover a robustness step is proposed over two weaknesses of the method: discontinuities in the edges of the welding line and possible errors in the location of the start and end welding points. The validation step of the method involves different configuration of butt joints, as pieces without corner being coincident, not straight welding line and different orientations. The points of the welding seam detected by the method, are compared against a set of welding points considered as an ideal set of points, getting as results a mean and standard deviation lower than ± 0.5 mm. An experimental test is carried out by an industrial robot that welds two pieces following the welding line points, with the results showing that the method can effectively define a welding trajectory for industrial robotics applications.

O avanço tecnológico atual está permitindo que as pessoas recebam cada vez mais informações visuais dos mais diferentes tipos, nas mais variadas mídias. Esse aumento fantástico está obrigando os pesquisadores e as indústrias a imaginar soluções para o armazenamento e recuperação deste tipo de informação, pois nossos computadores ainda utilizam, apesar dos grandes avanços nessa área, um sistema de arquivos imaginado há décadas, quando era natural trabalhar com informações meramente textuais. Agora, nos deparamos com novos problemas: Como encontrar uma paisagem específica em um banco de imagens, em que trecho de um filme aparece um cavalo sobre uma colina, em que parte da fotografia existe um gato, como fazer um robô localizar um objeto em uma cena, entre outras necessidades. O objetivo desse trabalho é propor uma arquitetura de rede neural artificial que permita o reconhecimento de objetos genéricos e de categorias em banco de imagens digitais, de forma que se possa recuperar imagens específicas a partir da descrição da cena fornecida pelo usuário. Para que esse objetivo fosse alcançado, foram utilizadas técnicas de Visão Computacional e Processamento de Imagens na etapa de extração de feições de baixo nível e de Redes Neurais(Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) na etapa de agrupamento de classes de objetos. O resultado final desse trabalho pretende ser um embrião para um sistema de reconhecimento de objetos mais genérico, que possa ser estendido para a criação de indices de forma automática ou semi-automática em grandes bancos de imagens. / The current technological progress allows people to receive more and more visual information of the most different types, in different medias. This huge augmentation of image availability forces researchers and industries to propose efficient solutions for image storage and recovery. Despite the extraordinary advances in computational power, the data files system remain the same for decades, when it was natural to deal only with textual information. Nowadays, new problems are in front of us in this field. For instance, how can we find an specific landscape in a image database, in which place of a movie there is a horse on a hill, in which part of a photographic picture there is a cat, how can a robot find an object in a scene, among other queries. The objective of this work is to propose an Artificial Neural Network (ANN) architecture that performs the recognition of generic objects and object’s categories in a digital image database. With this implementation, it becomes possible to do image retrieval through the user´s scene description. To achieve our goal, we have used Computer Vision and Image Processing techniques in low level features extraction and Neural Networks (namely Kohonen’s Self-Organizing Maps) in the phase of object classes clustering. The main result of this work aims to be a seed for a more generic object recognition system, which can be extended to the automatic or semi-automatic index creation in huge image databases.

[pt] Esta tese possui como objetivo investigar o mapeamento entre o conteúdo de sentenças e aquele apresentado em gráficos no processo de compreensão multimodal. Assume-se uma abordagem experimental, baseada nos aportes teórico-metodológicos da Psicologia Cognitiva e da Psicolinguística, aliada a discussões pertinentes à área de Educação Matemática e aos estudos sobre multimodalidade e letramento. Consideram-se duas propostas acerca da integração entre informação linguística e visual: uma vinculada à hipótese de modularidade representacional de Jackendoff (1996), em que se defende a ideia de módulos de interface, de natureza híbrida, e uma proposta alternativa, assumida no presente trabalho, segundo a qual tanto o processamento linguístico como o visual gerariam representações de natureza abstrata/proposicional, que seriam integradas em uma interface conceitual. Buscou-se verificar (i) se fatores top-down como conhecimento prévio do assunto afetam essa integração e (ii) em que medida informação linguística instaura expectativas acerca da informação expressa no gráfico. Foram conduzidos dois experimentos de comparação sentença-figura com gráficos de coluna e de linha, utilizando o programa psyscope, e um envolvendo gráficos de linha com a técnica de rastreamento ocular. Não foram encontradas evidências de efeitos top-down no experimento com gráfico de colunas. Foram obtidos, contudo, efeitos significativos para tempo de resposta associados a outros fatores, quais sejam correção do gráfico, expressão lexical usada para comparar itens do gráfico (maior vs menor, p. ex.) e número de itens referidos na sentença a serem localizados no gráfico. Nos dois experimentos com gráficos de linha, as variáveis independentes foram (i) congruência (linha congruente/incongruente em relação ao verbo – exemplo: linha inclinada para cima ou para baixo vs. verbo subir) e (ii) correção do gráfico em expressar o conteúdo da frase, manipulada com alterações na linha e na ordenação (ascendente/descendente) de informação temporal no eixo x. No experimento com psyscope, os resultados indicaram não haver dificuldade de julgar a compatibilidade frase/gráfico quando congruência e correção não divergiam. Para tempo de resposta, houve efeito principal de congruência e correção, com menores tempos associados, respectivamente, às condições em que a linha era congruente com o verbo e o gráfico correto. Também houve efeito de interação entre as variáveis. No experimento com rastreador ocular, foram analisados índice de acertos, número e tempo total de duração das fixações e trajetória do olhar nas áreas de interesse demarcadas. Em relação a índice de acerto, assim como no experimento com psycope, maior dificuldade de processamento estava associada à condição incongruente correta, em que há quebra de expectativa em relação à posição da linha (vs. verbo) e ao modo usual de organização dos gráficos no eixo x. Quanto aos movimentos oculares, na área do gráfico, observou-se maior número e tempo total de duração das fixações nas condições corretas; na área da frase, tais condições apresentaram resultados opostos. Quanto à trajetória do olhar, os dados sugerem ser a informação linguística acessada em primeiro lugar, orientando a leitura do gráfico. Considerando os resultados em conjunto, pode-se afirmar que o custo de integração é determinado pela compatibilidade (ou não) entre as proposições geradas pelos módulos linguístico e visual. / [en] This thesis aims at investigating the mapping between the sentential content and the content presented in graphs in a multimodal comprehension process. We assume an experimental approach, based on Cognitive Pyschology and Psycholinguistics methodological and theoretical contributions as well as literacy and multimodality studies. Two proposals concerning the integration between linguistic and visual information are considered: one linked to Jackendoff s (1996) representational modularity hypothesis, in which, the idea of interface modules, of hybrid nature, is defended; and an alternative one according to which linguistic and visual processing could generate propositional/abstract representations which could be integrated into a conceptual interface. We tried to check (i) if top-down aspects such as prior knowledge can affect this integration and (ii) in what extent linguistic information may bring expectations about the information expressed in the graph. Sentence-picture comparison experiments were conducted with line and columns graphs using the pyscope software, and another one concerning line graphs with eye tracking technique. Top-down effects were not found in columns graphs experiment. However, significant effects related to response time associated with other aspects such as graph accuracy, lexical expression used in order to compare graph elements (larger x smaller, for example) and the number of elements in the sentence that must be found in the graph. In both experiments with line graphs, the independent variables were (i) congruency (congruent/incongruent line in relation to the verb - line up or down vs verb increase) and (ii) accuracy of the graph in order to express the content of the sentence, manipulated with changes in the line and time information order (ascendant/descendent) in x axis. In psyscope experiment, there was no difficulty in judging the sentence-picture compatibility when congruency and correction were not different. Concerning the response time, there was effect of congruency and correction, with shorter times associated, respectively, to the conditions in which line was congruent to the verb and correct graph. There was also effect of interaction. In eye tracking experiment, accuracy rates, number of fixations, total fixation duration and the scanpath in areas of interest were analysed. In relation to accuracy rates, similar to psyscope experiment, more difficulty in processing was associated to incongruent/incorrect condition, in which there is a break in the expectation related to the line position (vs.verb) and the common organization of the elements displayed in x axis. Concerning eye movements, in the graph area, number of fixations and total fixation duration were higher in correct conditions; in the sentence area, these results were opposite. Analyzing the scanpath, data suggest that linguistic information is accessed first, guiding the graph reading. To conclude, it s possible to state that the cost of integration is determined by compatibility (or not) between the propositions from both linguistic and visual modules.

[pt] Muitos sistemas biológicos utilizam visão como forma primária de sensoriamento.Ao longo de milhões de anos de evolução, as diferentes espécies vêm demonstrando o potencial associado à capacidade de visão. A partir da década de 60, foram iniciados os primeiros estudos no sentido de proporcionar às máquinas esta forma de sensoriamento. A esta nova forma de sensoriamento dá-se o nome de Visão Computacional. Em Visão Computacional, muitos casos requerem a determinação de um campo vetorial que descreva os deslocamentos ocorridos entre dois quadros consecutivos de uma seqüência genérica de vídeo. A este campo vetorial dá-se o nome de Optical Flow (Fluxo Ótico). A determinação do Optical Flow é ainda um problema sem solução. No presente trabalho, propõe-se um novo estimador estatístico para a determinação do Fluxo Ótico. Este estimador possui complexidade O(n) e associa um grau de confiabilidade a cada estimativa realizada. É aplicável a qualquer sinal digital (não apenas imagens ou vídeo, mas também a som, volume, etc) e vem demonstrando esultados muito promissores. / [en] Many biological systems make use of vision as its primary sensory mechanism. During million years, different species have been showing the great potential associated with vision. From the early sixties onwards, studies have been done to provide machines with this important sense. The research area involved in this task is called Computer Vision. In Computer Vision there are many situations where it is necessary to evaluate a vector field which describes existing displacements between two consecutive frames of a generic video sequence. This vector field is called Optical Flow. The Optical Flow determination is still a problem with unknown solution. This work proposes a new statistic algorithm to estimate the Optical Flow. The proposed algorithm has O(n) complexity and associates a degree of reliability to each estimation.The algorithm can be applied to any digital signal (not only images or videos, but also sound, volume etc) and is achieving promising results.