Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Implementación de unwarping de videos omnidireccionales en la plataforma Jetson TK1(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-11-27) Silva Obregón, Gustavo Manuel; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioEl unwarping es un método utilizado para transformar imágenes omnidireccionales en imágenes panorámicas, el cual es empleado en aplicaciones tales como seguridad, visión robótica, geolocalización, etc. El procesamiento de imágenes omnidireccionales de alta resolución y su aplicación en dispositivos móviles se ve limitado por el costo computacional y costo energético. Para ello, se plantea como herramienta principal utilizar la plataforma Jetson TK1, la cual es un system on chip (SoC) creada por Nvidia que se caracteriza por su alto rendimiento computacional y bajo costo energético al tener incorporado 192 núcleos en su procesador gráfico. En el presente trabajo se desarrolla e implementa un algoritmo para realizar el unwarping de videos omnidireccionales en la plataforma Jetson TK1, la cual permite optimizar las transferencias y procesamientos de datos realizados en su GPU. El algoritmo es implementado en el entorno de programación MATLAB y CUDA para evaluar error por cálculo y eficiencia computacional. Asimismo, se compara en rendimiento computacional con el método PMPA, el cual es una alternativa escrita en lenguaje C computacionalmente eficiente en comparación a otros métodos presentados en el Capítulo 1. Los resultados de la comparación muestran que la implementación propuesta es 1.35 a 8.12 veces más rápida que el algoritmo PMPA para los tipos de interpolación utilizados (interpolación vecino más cercano e interpolación bilineal). El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se realizara un breve estado del arte sobre los métodos para realizar el unwarping de imágenes omnidireccionales. En el segundo capítulo se cubren los aspectos teóricos del modelo de programación CUDA necesarios para el diseño del algoritmo paralelo. En el tercer capítulo se describe de forma detallada el método propuesto y su diseño paralelo. Por ´ultimo, en el cuarto capítulo se presentan los resultados computacionales seguido de las conclusiones y recomendaciones. Finalmente, cabe señalar que el trabajo de investigación realizado fue presentado en el GPU Technology Conference 2015.Ítem Texto completo enlazado Multi-scale image inpainting with label selection based on local statistics(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-09-09) Paredes Zevallos, Daniel Leoncio; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioWe proposed a novel inpainting method where we use a multi-scale approach to speed up the well-known Markov Random Field (MRF) based inpainting method. MRF based inpainting methods are slow when compared with other exemplar-based methods, because its computational complexity is O(jLj2) (L feasible solutions’ labels). Our multi-scale approach seeks to reduces the number of the L (feasible) labels by an appropiate selection of the labels using the information of the previous (low resolution) scale. For the initial label selection we use local statistics; moreover, to compensate the loss of information in low resolution levels we use features related to the original image gradient. Our computational results show that our approach is competitive, in terms reconstruction quality, when compare to the original MRF based inpainting, as well as other exemplarbased inpaiting algorithms, while being at least one order of magnitude faster than the original MRF based inpainting and competitive with exemplar-based inpaiting.Ítem Texto completo enlazado Detección y seguimiento de manos en videos digitales utilizando computadores y mini-computadores(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-05-12) Cisneros Velarde, Pedro Arturo; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioEl problema del seguimiento de manos o hand tracking puede definirse como la capacidad de un sistema computacional de poder reconocer las manos de un individuo (usuario) y hacerles un seguimiento en todo momento. El inter´es por el estudio del movimiento de las manos se debe a dos particularidades. En primer lugar, se debe a que las manos son protagonistas en la realizaci´on de varias tareas diarias del ser humano, pues las manos son un distintivo de las diferentes actividades humanas. Las manos permite la manipulaci ´on de objetos; de lo cual se basa una gran dimensi´on de la interactividad del hombre con sus diferentes herramientas de trabajo [1]. No es de sorprender que, con el reconocimiento del movimiento de las manos, se puedan reconocer varias actividades de las personas: comer, saludar, martillar, apu˜nar, se˜nalar, etc. En segundo lugar, las manos, junto con el rostro, son los dos mayores indicadores gestuales dentro de la comunicación no verbal; lo cual indica que en las manos hay un gran despliegue de diferentes gestos, seas y apariencias, y por tanto, tengan una gran riqueza de significado comunicativo.Ítem Texto completo enlazado Computationally inexpensive parallel parking supervisor based on video processing(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013-12-05) Espejo Pérez, Caterina María; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioParallel parking, in general, is a moderate difficulty maneuver. Moreover, for inexperienced drivers, it can be a stressful situation that can lead to errors such as stay far from the sidewalk or damage another vehicle resulting in traffic tickets that range from simple parking violation to crash-related violations. In this work, we propose a computationally effective approach to perform a collisionfree parallel parking. The method will calculate the minimum parking space needed and then the efficient path for the parallel parking. This method is computationally inexpensive in comparison with the current state of the art. Moreover, it could be used by any car because the parameters needed to perform all computations are taken from the specifications of real cars. Preliminary results of this work were summarized in [1] that was presented at the 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems. The simulation and experimental data show the effectiveness of the method. This effectiveness is specified when the path followed by the driver and the path calculated with the method are compared. The image capture of the vehicle is used to get the path made by the driver for the parallel parking. Furthermore, road surface marks were determined (in a parking lot) as a visual aid for the drivers in order to perform the parallel parking maneuver. After analyzing the paths, it is noted that the vehicles that properly followed the marks, parked correctly.Ítem Texto completo enlazado Estimación automática de la varianza y discriminación de distribuciones de ruido en imágenes digitales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013-05-13) Reátegui Woll, Jaime Cesar; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioExisten diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging), imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas se encuentran afectadas en alguna medida por distintos tipos de ruido. Se han estudiado y desarrollado diversos métodos para eliminar el ruido presente, para así obtener una mejor estimación de la escena de interés. La mayoría de algoritmos de restauración de imágenes digitales asumen que la clase de ruido y sus parámetros característicos son conocidos (p.e: varianza, coeficiente de variación, etc.). En la presente tesis se desarrolla e implementa un algoritmo para la estimación automática de la varianza y discriminación de la distribución del ruido presente en una imagen digital. La metodología propuesta se encuentra dividida en dos bloques principales. El primer bloque estima la varianza del ruido presente en la imagen utilizando un método basado en el cálculo de la moda de las varianzas obtenidas a partir de ventanas locales (segmentos de la imagen). El segundo bloque transforma una distribución de ruido específica en una distribución Gaussiana con varianza unitaria utilizando transformaciones de estabilización de varianza. Estos dos bloques trabajan de manera conjunta y automática haciendo uso de diversas reglas de decisión para, finalmente, poder discriminar la distribución que presenta la imagen digital analizada. El algoritmo será implementado en el software MATLAB y será capaz de discriminar entre las siguientes cuatro tipos de ruido: aditivo Gaussiano, multiplicativo Gamma, multiplicativo Rayleigh y Poisson. Los resultados computacionales se obtendrán a partir de imágenes con ruido cuya distribución y magnitud son conocidas. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados luego para distintos tipos de pruebas. El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se cubren todos los aspectos teóricos necesarios, así como los diversos métodos, algoritmos o estudios realizados anteriormente sobre este tema. El diagrama de bloques y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Por último, se presentan los resultados en el capítulo cuatro seguido de las conclusiones y recomendaciones.Ítem Texto completo enlazado Automatic regularization parameter selection for the total variation mixed noise image restoration framework(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013-03-27) Rojas Gómez, Renán Alfredo; Rodríguez Valderrama, Paúl AntonioImage restoration consists in recovering a high quality image estimate based only on observations. This is considered an ill-posed inverse problem, which implies non-unique unstable solutions. Regularization methods allow the introduction of constraints in such problems and assure a stable and unique solution. One of these methods is Total Variation, which has been broadly applied in signal processing tasks such as image denoising, image deconvolution, and image inpainting for multiple noise scenarios. Total Variation features a regularization parameter which defines the solution regularization impact, a crucial step towards its high quality level. Therefore, an optimal selection of the regularization parameter is required. Furthermore, while the classic Total Variation applies its constraint to the entire image, there are multiple scenarios in which this approach is not the most adequate. Defining different regularization levels to different image elements benefits such cases. In this work, an optimal regularization parameter selection framework for Total Variation image restoration is proposed. It covers two noise scenarios: Impulse noise and Impulse over Gaussian Additive noise. A broad study of the state of the art, which covers noise estimation algorithms, risk estimation methods, and Total Variation numerical solutions, is included. In order to approach the optimal parameter estimation problem, several adaptations are proposed in order to create a local-fashioned regularization which requires no a-priori information about the noise level. Quality and performance results, which include the work covered in two recently published articles, show the effectivity of the proposed regularization parameter selection and a great improvement over the global regularization framework, which attains a high quality reconstruction comparable with the state of the art algorithms.