18th enero 2010

SVD lossy adaptive encoding of 3-D digital images for ROI progressive transmission

Publicado el artículo “SVD lossy adaptive encoding of 3-D digital images for ROI progressive transmission” (I. Baeza, J.A. Verdoy, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller), en el Image and Vision Computing nº 28, ISSN 0262-8859, pp. 449-457 (año 2010)

En este artículo presentamos un algoritmo para codificación adaptativa con pérdida de imágenes 3D que hace uso de la descomposición en valores singulares (DVS). Esta codificación permite diseñar algoritmos de transmisión y reconstrucción progresiva de imágenes 3D capaces de procesar una o más regiones de interés (RDI) evitando la redundancia en la transmisión de datos. La característica principal de los algoritmos propuestos aquí es que se pueden elegir las RDI sobre la marcha durante el mismo proceso de transmisión sin que implique recodificar la imagen para transmitir los datos correspondientes a la RDI. Mostramos un ejemplo práctico aplicado en un TAC de 93 cortes paralelos al que le hemos añadido un tumor (la RDI) y además comparamos los resultados con los proporcionados por el JPEG2000.

Palabras clave: Codificación de imagen digital 3D mediante descomposición en valores singulares, transmisión progresiva con pérdida, transmisión de regiones de interés (RDI)

posted in 3D, Investigación, JCR, Publicaciones, Reconstrucción de imagen, SVD - DVS, Transmisión progresiva | Comentarios desactivados en SVD lossy adaptive encoding of 3-D digital images for ROI progressive transmission

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

posted in 2D, 3D, Investigación, JCR, Publicaciones, Reconstrucción de imagen, SVD - DVS, Transmisión progresiva | Comentarios desactivados en ROI-based procedures for progressive transmission of digital images: A comparison

30th mayo 2006

SVD and matrix polynomial interpolation for lossy progressive transmission of 3D images

Publicado el capítulo “SVD and matrix polynomial interpolation for lossy progressive transmission of 3D images” (I. Baeza, J.A. Verdoy, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller, A.G. Law), en el libro Computer Vision and Robotics, ISBN 1-59454-357-7, pp. 27-47 (año 2006). Ed. Nova Science Publishers.

En este artículo presentamos un nuevo método de transmisión progresiva de imágenes 3D compuesto de 4 elemtos: (1) Descomposición de la imagen en regiones empleando DVS (Descomposición de Valores Singulares), (2) algoritmo de reconstrucción progresiva que emplea polinomios matriciales de interpolación y aproximaciones derivadas de DVS, (3) empleo de la norma matricial para analizar la bondad de la aproximación y (4) una estrategia adaptativa óptima para elegir la “siguiente región a transmitir”.

la DVS de matrices se usa en algunos campos del procesamiento de imagen, tales como la restauración, pero no es habitual su uso en transmisión. Dada una imagen (matriz) de tamaño m x n, su DVS produce una matriz de tamaño m x m, una matriz de tamaño n x n y un vector de tamaño min{m, n}. Esto quiere decir que la DVS genera más del doble de datos que la matriz original. A pesar de esto es posible diseñar una estrategia de transmisión adaptativa con pérdida, con los 4 elementos que hemos descrito antes, caracterizada por su excelente capacidad de reconstrucción y su eficiencia computacional cuando las cantidades de datos transmitidos son muy bajas.

Palabras clave: Descomposición de Valores Singulares, transmisión progresiva de imágenes, imágenes 3D, reconstrucción progresiva de imágenes

posted in 3D, Investigación, Polinomios matriciales, Publicaciones, Reconstrucción de imagen, SVD - DVS, Transmisión progresiva | Comentarios desactivados en SVD and matrix polynomial interpolation for lossy progressive transmission of 3D images