30th noviembre 2009

ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison

Publicado el artículo “ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison” (I. Baeza, J.A. Verdoy, J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva), en el Mathematical and Computer Modelling nº 50, ISSN 0895-7177, pp. 849-859 (año 2009).

Hoy día surgen problemas a la hora de manejar imágenes de gran tamaño (por ejemplo, imágenes médicas como TAC o imágener por satélite), y con gran tamaño nos referimos a 10, 50, 100 o más Megabytes. El tamaño influye en la cantidad de tiempo que hace falta para transmitir y mostrar las imágenes, y se acentúa cuando se usa un medio de transmisión de poco ancho de banda como puede ser una conexión por modem o una red móvil, ya que el receptor tiene que esperar a recibir toda la imagen antes de poder observarla. Para solucionar este problema se usan los métodos de transmisión progresiva. Estos métodos permiten al emisor codificar la imagen de forma tal que permita al receptor reconstruir la imagen desde el mismo comienzo de la transmisión. A pesar de que una reconstrucción así será, evidentemente, parcial, es posible irla mejorando sobre la marcha a medida que llega más y más información. Hay varios métodos de transmisión progresiva disponibles, como los planos de bits, TSVQ, DPCM, y más recientemente la interpolación por polinomios matriciales, la Transformada Discreta del Coseno (TDC, usada en el JPEG) y las wavelets (usadas en el JPEG2000). Sin embargo ninguno de ellos permite adecuadamente manejar Regiones De Interés (RDI). Durante la transmisión progresiva de RDI queremos no solo reconstruir la imagen a medida que recibimos datos de la misma, sino que también queremos ser capaces de elegir qué parte de la imagen que estamos reconstruyendo consideramos como más relevante para que se reciba y reconstruya primero, e igualmente indicar qué partes de la imagen no son de nuestro interés. En este contexto presentamos un algoritmo para codificación adaptativa con pérdida basado en descomposición de valores singulares (DVS). Este algoritmo resulta ser muy adecuado para la transmisión progresiva de imágenes y de RDI en imágenes 2D y 3D, ya que es capaz de evitar la redundancia en la transmisión de datos y no requiere ninguna recodificación incluso cuando elegimos RDI arbitrarias al vuelo.

Palabras clave: Transmisión progresiva adaptativa, RDI, regiones de interés, reconstrucción, descomposición en valores singulares

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18th octubre 2008

A comparison of ROI-based procedures for progressive transmission of digital images

Publicado el capítulo de libro “A comparison of ROI-based procedures for progressive transmission of digital images” (I. Baeza, J.A. Verdoy, J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva), Modelling for Engineering and Medicine 2008, ISBN 978-84-691-8345-8, pp. 146-161 (año 2008). Ed. Instituto de Matemática Multidisciplinar.

En este artículo hacemos un estudio comparativo de distintos métodos de transmisión progresiva capaces de manejar RDI (Regiones de Interés):

– Transformada Discreta del Coseno / JPEG
– Wavelets / JPEG2000
– Descomposición de Valores Singulares

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13th septiembre 2008

ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison

Presentada la conferencia “ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison” (I. Baeza, C. Mora, J.A. Verdoy, J. Villanueva Oller) en el congreso de

X Jornadas de Investigación y Fomento de la Multidisciplinariedad
Departamento de Matemática Aplicada, Universidad Politécnica de Valencia.
X JIFM, Valencia, España, 9-12/09/2008.

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15th octubre 2007

Cálculo exacto de una matriz de pesos para un aparato TAC de fan-beam. Reconstrucciones ART mediante el algoritmo de Kaczmarz

Publicado el capítulo de libro “Cálculo exacto de una matriz de pesos para un aparato TAC de fan-beam. Reconstrucciones ART mediante el algoritmo de Kaczmarz” (M.J. Rodríguez Álvarez, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Anales de Ingeniería Técnica Informática de Sistemas nº 1, ISBN 978-84-935511-2-4, pp. 119-164 (año 2007). Ed. Felipe II Libros.

En este trabajo presentamos un algoritmo para la reconstrucción de imágenes médicas 2D para Tomografía Axial Computerizada (TAC o CT) utilizando ART (Algebraic Reconstruction Technique). La novedad del método es la exactitud con la que se reconstruye la matriz de pesos que define el sistema. Esta matriz una vez almacenada permite reconstruir imágenes médicas en cuestión de segundos con un PC de una potencia media. Presentamos los resultados obtenidos con el algoritmo de Kaczmarz en el caso concreto del phantom de Shepp-Logan y para una imagen real de un CT aportada por un hospital.

Palabras clave: Técnica de Reconstrucción Algebraica, Algoritmo de Kaczmarz, Reconstrucción 2D

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14th mayo 2007

CASANDRA: A prototype implementation of a system of network progressive transmission of medical digital images

Nos han publicado el artículo “CASANDRA: A prototype implementation of a system of network progressive transmission of medical digital images” (J. Villanueva-Oller, R.J. Villanueva, S. Díez), en el Computer Methods and Programs in Biomedicine nº 85, ISSN 0169-2607, pp. 152-164, (año 2007). Ed. Elsevier Ireland.

En este artículo presentamos un prototipo de sistema de transmisión progresiva de imágenes 2D a través de Internet al que hemos bautizado como CASANDRA. Este prototipo consiste en un servidor de imágenes y un cliente. En el servidor se adquieren, se calcula su transformada wavelet y se almacenan para su posterior transmisión progresiva por TCP al cliente. En el cliente se usan los coeficientes de la transformada wavelet para invertir el proceso y reconstruir la imagen, mejorando en la reconstrucción a medida que estos se reciben. Este prototipo ha sido implementado y se está probando en el Servicio de Radioterapia del Hospital Universitario de Valencia (Valencia, España).

Palabras clave: Imagen médica, transmisión progresiva a través de Internet, radio diagnóstico

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30th julio 2004

Progressive imaging: S-transform order

Publicado el artículo “Progressive imaging: S-transform order” (H. Zhu, R.A. Brown, R.J. Villanueva, J. Villanueva Oller, M.L. Lauzon, J.R. Mitchell, A.G. Law), en la revista Australian & New Zealand Industrial and Applied Mathematics Journal (ANZIAM J), vol. 45 (E), ISSN 1446-1811, pp. C1002-1016 (año 2004). Ed. Australian Mathematical Society.

En este artículo nos centramos en la transmisión progresiva de tomografías y resonancias magnéticas, y presentamos dos métodos generales basados en el dominio de la S-transformada de la imagen. Después los llevamos a la práctica en un TAC compuesto por 93 cortes paralelos, de los que elegimos distintas alternativas de ordenación: primero según su orden natural y después según el orden dado por su nivel de energía. Curiosamente este último método no parece ser una alternativa viable, por lo menos desde un punto de vista estrictamente visual. Proponemos entonces dos técnicas que no interfieren con los detalles internos de la imagen, y los ponemos a prueba de manera práctica con un corte 2D I(x,y) de 128 × 128 puntos de la resonancia magnética de una cabeza. La primera técnica usa como método de selección del siguiente corte el valor en orden decreciente del módulo de los elementos de la transformada de Fourier F(kx, ky) de I(x,y). El segundo método, que es una generalización de un solo parámetro, hace uso de la S-transformada y su capacidad para localizar detalles, así como de elegir regiones de interés dentro de la imagen en mitad del proceso de transmisión. Vemos que ambos métodos son efectivos, y sobre todo el último método nos obliga a plantearnos futuras investigaciones respecto a su uso en análisis, manipulación e interpretación de datos dentro del campo de las resonancias magnéticas.

Palabras clave: S-transformada, transmisión progresiva, interpolación, transformada de Fourier.

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6th mayo 2004

Progressive Imaging: a Transform Space Approach

Presentada la conferencia “Progressive Imaging: a Transform Space Approach” (Robert A. Brown, Javier Villanueva Oller) en el

SIAM Conference on Imaging Science 2004
SIAM Activity Group on Imaging Science (SIAG/IS) (Sponsor)
Marriot Coty Center, Salt Lake City, Utah, EEUU, 3-5/05/2004.

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12th julio 2003

Progressive transmission of MR images, through energy-ordering in S-transform space

Presentada la conferencia “Progressive transmission of MR images, through energy-ordering in S-transform space” (H. Zhu, R.A. Brown, R..J. Villanueva, J. Villanueva Oller, M.L. Lauzon, J.R. Mitchell, A.G. Law) en el

5th International Congress on Industrial and Applied Mathematics
Ross. R. Moore (Editor),
ICIAM, Sydney, Australia, 7-11/07/2003.

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30th julio 2002

Matrix Cubic Splines for Progressive 3D Imaging

Publicado el artículo “Matrix Cubic Splines for Progressive 3D Imaging” (E. Defez, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva), en la revista Journal of Mathematical Imaging and Vision, nº 17, ISSN 0924-9907, pp. 41-53 (año 2002). Ed. Springer.

Aquí damos una introducción a la teoría de las splines matriciales cúbicas, y luego adaptamos el concepto de spline para llevar a cabo reconstrucción progresiva de imágenes. Para ello transmitimos paso a paso subconjuntos 2D de una imagen 3D y utilizamos un algoritmo de reconstrucción para generar en cada paso una mejor aproximación a la imagen original. Esta técnica es interesante como herramienta de visualización rápida de objetos 3D, y mostramos su efectividad de manera práctica con un TAC de prueba de una cabeza humana en 3D compuesta de 93 cortes. Otro aspecto interesante es que todo el proceso se lleva a cabo en un PC normal, que se basta para proporcionarnos la plataforma de experimentación que necesitamos. Hablamos también sobre ésto y sobre las prestaciones del sistema en general. Al final del artículo damos una dirección donde descargarse el código en Mathematica que hemos usado para el experimento.

Palabras clave: reconstrucción progresiva 3D, transmisión progresiva de imágenes, splines cúbicas matriciales, reconstrucción por poliomios ortogonales.

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30th mayo 2002

Matrix Newton interpolation and progressive 3D imaging: PC-based computation

Publicado el artículo “Matrix Newton interpolation and progressive 3D imaging: PC-based computation” (E. Defez, A. Law, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva), en la revista Mathematical And Computer Modelling, nº 35, ISSN 0895-7177, pp. 303-322 (año 2002). Ed. Pergamon-Elsevier.

Aquí desarrollamos un método para efectuar interpolaciones de Newton por diferencias divididas para polinomios matriciales de la forma P(x) = Anxn + An-1xn-1 + … + A1x + A0 con x escalares reales y coeficientes Aj que son matrices rectangulares. Si asimilamos luego cada matriz a una sección 2D de una imagen 3D podemos emplear de manera efectiva la interpolación de Newton para llevar a cabo la reconstrucción progresiva de la imagen 3D. Extendemos luego esta técnica al caso en el que tenemos polinomios a trozos, y proporcionamos para ello el pertinente código en Mathematica aplicado a un caso real, teniendo en consideración aspectos tales como preparar la imagen 3D para su transmisión, y elegir el orden de transmisión de los elementos 2D de la imagen acorde al efecto que tiene sobre la calidad final de la reconstrucción. Al final discutimos brevemente el potencial de este método en el tratamiento de objetos 4D, como pueden ser las resonancias magnéticas funcionales.

Palabras clave: Transmisión progresiva de imágenes, interpolación matricial de Newton, reconstrucción mediante polinomios matriciales, reconstrucción progresiva mediante PC.

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30th abril 2000

Progressive transmission of images: PC-based computations using orthogonal matrix polynomials

Publicado el artículo “Progressive Transmission of Images: PC-Based Computations, Using Orthogonal Matrix Polynomials” (E. Defez, A. Law, J. Villanueva Oller, R.J. Villanueva) en la revista Mathematical And Computer Modelling, nº 32, ISSN 0895-7177, pp. 1125-1140 (año 2000).

En él presentamos y analizamos dos métodos para reconstruir una imagen 3D a partir de la transmisión, en un orden concreto, de sus cortes paralelos 2D. Muchas de las imágenes 3D ya se encuentran segmentadas de esta forma de manera natural, como por ejemplo las TAC (Tomografía Axial Computerizada) o las RM (Resonancia Magnética), y por ello resulta sencillo arbitrar el envío, corte a corte, de la imagen 3D al completo. Sin embargo el interés de dicha transmisión no es tanto hacerlo así como usar dichos cortes 2D para efectuar una transmisión y reconstrucción progresiva, es decir, reconstruyendo con la recepción de cada corte una aproximación lo más fiel posible a la imagen 3D original. Como algoritmo de reconstrucción usamos interpolación por polinomios matriciales ortogonales, con una variante de interpolación a trozos que permite ahorrar tiempo de cálculo.

Palabras clave: Transmisión progresiva de imágenes, polinomios matriciales ortogonales, interpolación matricial a trozos, reconstrucción con polinomios matriciales, reconstrucción.

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