El títol del projecte és Técnicas de Soft Computing para el Tratamiento de la Incertidumbre en el Procesamiento de Imágenes i tendrà una durada prevista de 4 anys
Localització: Palma
El Ministeri d'Economia, Indústria i Competitivitat ha concedit, dins la convocatòria de Projectes d'Excel·lència 2016, el projecte amb títol Técnicas de Soft Computing para el Tratamiento de la Incertidumbre en el Procesamiento de Imágenes i codi TIN2016-75404-P. Aquest projecte, sol·licitat pel grup SCOPIA, tendrà una durada de 4 anys (2017-2020) i disposarà d'una quantia econòmica de 125.235 €.
Els avaluadors han valorat positivament l'historial, la producció científica i la preparació dels membres del grup. S'han emfatitzat especialment els objectius relacionats amb el processament d'imatges biomèdiques i les col·laboracions dins del marc de l'IdISBa.
El resum del projecte és el següent:
El desarrollo de modelos computacionales con capacidad de extraer información valiosa a partir del procesamiento y análisis de imágenes es imprescindible a la hora de procesar grandes cantidades de datos, en tareas donde se requiere una computación compleja o extraer información cuantitativa. En este contexto las técnicas basadas en Soft Computing, y en especial en Lógica Borrosa, han demostrado ser capaces de manejar la imprecisión y la incertidumbre presente en las imágenes de forma más eficiente que otros paradigmas clásicos, constituyendo una teoría capaz de realizar razonamientos similares al sistema de procesamiento visual humano. En este proyecto se pretende profundizar en este enfoque, desarrollando e implementando técnicas basadas en Soft Computing para, por una parte, la restauración y mejora de imágenes, y por otra, para la segmentación, clasificación y detección de patrones en imágenes, especialmente naturales y biomédicas.
La restauración y mejora de imágenes es un paso previo a otras operaciones de mayor nivel que incrementa el rendimiento de éstas al eliminar de la imagen artefactos o efectos no deseados introducidos en su adquisición. En este campo se pretende introducir y aplicar a imágenes naturales y biomédicas, nuevos filtros basados en Soft Computing para la reducción o eliminación de distintos tipos de ruido y del efecto vignetting, y el desarrollo de nuevos algoritmos de inpainting. Por otra parte, la detección de patrones, segmentación y clasificación de imágenes son procesos considerados en muchas aplicaciones biomédicas y que se pretenden también abordar en este proyecto. Concretamente, uno de los objetivos del proyecto es la introducción de una extensión de la morfología matemática borrosa desarrollada por el equipo del proyecto a imágenes en color y su transformación todo-nada, útil en la detección de formas y patrones, a este tipo de imágenes. Además del objetivo anterior, se introducirán algoritmos de segmentación y clasificación basados en técnicas de Soft Computing aplicándolos a la detección de melanomas. Finalmente, se desarrollarán algoritmos de corregistro y fusión de imágenes de la misma zona anatómica provenientes de distintos equipos médicos de captación para ayudar en el diagnóstico médico.
Todas las técnicas de Soft Computing que se desarrollarán estarán basadas en el uso de operadores lógicos como las funciones de agregación y las implicaciones borrosas. El comportamiento y posterior rendimiento de estas técnicas está determinado por la elección de sus operadores subyacentes y por lo tanto, se requerirá un estudio en profundidad de diversas propiedades de las funciones de agregación y las implicaciones borrosas. Como las propiedades de las técnicas generadas están directamente relacionadas con las de los operadores utilizados, el estudio teórico de estos operadores estará siempre supeditado a las necesidades que surjan del estudio aplicado. Concretamente, a partir de los objetivos anteriormente expuestos, se prevé que se estudien nuevas familias de operadores y sus métodos de construcción, se caractericen algunas de estas familias y se analicen sus propiedades, muchas de las cuales derivarán en el estudio de ecuaciones funcionales. Estos objetivos serán abordados tanto en el campo de las funciones de agregación como en el de las implicaciones borrosas, tanto en dominios continuos como en dominios discretos o reticulares.
Fecha del evento: 27/09/2016
Fecha de publicación: Mon Feb 27 10:38:00 CET 2017