#GaiNagusiak

Irudien % 100 berreskuratu ditu, originalaren informazioaren % 1-10 duen bertsio batetik abiatuta

Noiz argitaratua: 13/10/24 | Kategoria: Ikerketa | Gaiak: #Orokorrak #Fisika, Kimika eta Matematika #Teknologia
 Daniel Paternain

Daniel Paternain Dallo Nafarroako Unibertsitate Publikoko Informatika-ingeniariak irudiak murriztu eta optimizatzeko algoritmoak garatu ditu bere doktoretza-tesian. Irudi murriztu batetik abiatuta (jatorrizko irudiaren informazioaren % 1etik % 10era duena), hasierako irudiaren pixelen % 100 berreskuratzen dituzte algoritmo horiek. "Algoritmo horien bidez, kalitate handiko irudiak lortzen dira, jatorrizkoen oso antzekoak. Egiaztatu dugu, halaber, irudiaren pixelen % 100 galduta ere, galdutako irudia kalitate handiarekin berrosatu dezakegula, irudi murriztuaren informazioa bakarrik erabiliz". Optimization of image reduction and restoration algorithms based on penalty functions and aggregation techniques (Irudiak murrizteko eta berreskuratzeko algoritmoen optimizazioa, agregazio-teknikak eta penalty funtzioak erabiliz) izan da doktoretza-tesiaren izenburua.

Daniel Paternainen ikerketa irudien prozesamendu digitalaren arloari dagokio. Nabarmen garatu da diziplina hori azken berrogei urteetan. Hain zuzen, espazio-bereizmena gero eta handiagoa dutelako (pixel-kopuru handiagoa) dute egungo irudi digitalek kalitate handia; hau da, askoz informazio gehiago erabil daiteke eszena jakin bat irudikatzeko.

Ikertzaileak aipatu duenez, bereizmen handiko irudien arazo nagusiak dira irudiak gordetzeko edo bidaltzeko kostuak (Interneten bidez, esaterako) eta ordenagailuek irudiak prozesatzeko behar duten denbora luzea. Arazo horiek aldi berean konpontzeko, Daniel Paternainen tesiak irudiak txikitzeko algoritmo batzuk proposatzen ditu, bai koloredunak, bai grisen eskalakoak. “Irudien pixel-kopurua murriztea da helburua —azaldu du—, baina, ahal den heinean, jatorrizko irudiak zituen informazio eta propietate gehienak galdu gabe”.

Garatutako algoritmoen ideia nagusia da irudia eremu txikietan banatzea, eta horiek banaka lantzea. "Eremu bakoitzerako balio bat bilatzen dugu, eremu hori osatzen duten pixel guztiekiko antzekoena dena. Metodologia horri jarraituz, exekuzio-denboran oso eraginkorrak diren eta irudiaren eremu bakoitzaren propietate lokaletara egokitzeko gai diren algoritmoak diseinatzeko gai gara".

Lehenik eta behin, grisen eskalako irudiak txikitzeko algoritmo bat garatu du. Horretarako, agregazio-funtzioak erabili ditu; "erabilgarritasun handikoak dira, zenbait informazio-iturri, homogeneoak edo heterogeneoak, konbinatzeko modua aztertzen baitute, eta haiek ordezkatuko dituen balio bakar bat ematen baitu". Horrez gainera, koloredun irudietarako, zeintzuetan pixel bakoitzak informazio-kantitate handiagoa baitu, penalty deritzen funtzioak ikertu ditu. "Optimizazio-algoritmoen bidez, irudi koloredun baten eremu bakoitzerako agregazio-funtzio egokiena automatikoki aukeratzeko modua ematen du tresna matematiko horrek".

Irudiak berreskuratzea

Paternainen ikerketaren azken urratsean, txikiagotze-algoritmoak nola aplikatu behar diren aztertu zuen irudien prozesamenduaren arazo zailenetako batean: irudi digitalak berreskuratzen. “Eman dezagun transmisio-akats batengatik, edo irudia tratatzean egin den akats batengatik, pixel-kopuru handia galtzen dugula —azaldu du Paternainek—. Galdu ditugun pixelen jatorrizko balioa kalkulatzen du berrezarpen-algoritmoak, eta jatorrizko irudiarekiko ahalik eta antzekoena den irudi bat lortzen ahalegintzen da ".

Irudia berreskuratu ahal izateko, aurretiaz jatorrizko irudiaren bertsio murriztu bat eduki behar da, haren propietate gehienak dituena. Zenbat eta informazio gehiago gorde irudi murriztu horretan, handiagoa izango da berreskuratutako irudiaren kalitatea. "Bertsio murriztu hori ezin da oso handia izan, ez baitugu asko handitu nahi irudia gordetzeko kostua. Gure algoritmoekin lortzen ditugun irudi murriztuek jatorrizko irudiaren informazioaren % 1etik % 10era izaten dute". Jarraian, optimizazio-algoritmo bat sortzen da, galdutako pixelen balioa kalkulatzeko gai dena, irudi kaltetuen nahiz irudi murriztuen informaziotik abiatuta.

"Egiaztatu dugu tesi honetan proposatutako algoritmoekin kalitate handiko irudiak lortzen ditugula, bai eta jatorrizkoekiko oso antzekoak direla ere. Halaber, egiaztatu dugu irudiaren pixelen % 100 galduta ere, kalitate handiarekin berreskura dezakegula galdutako irudia, irudi murriztuaren informazioa bakarrik erabiliz".

Daniel Paternanin Informatika ingeniaria da NUPen (2008), eta irakasle laguntzaile gisa lan egiten du ahn. 8 artikulu argitaratu ditu nazioarteko aldizkarietan, nazioarteko liburuen hiru kapitulu idatzi ditu, eta hogeita hamar ekarpen egin ditu biltzarretan (haietatik, hogeita sei, nazioartekoak). Entzute handiko nazioarteko aldizkarietako orraztailea da eta Mathware & Soft Computing aldizkariaren edizio-buruaren laguntzailea.

Erreferentziak:

M. Galar, A. Jurio, C. Lopez-Molina, D. Paternain, J. Sanz and H. Bustince. Aggregation functions to combine RGB color channels in stereo matching. 2013. Optics Express 21, 1247-1257.

Daniel Paternainek bere tesiaren edukia azaltzen, Tesia 3 Minutuan lehiaketan

Informazio osagarria

  • Daniel Paternain, Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Victoria Alfonso Seminario

Egilea: Victoria Alfonso Seminario (Universidad Pública de Navarra)

Laguntzailea: