Aránzazu Jurío Munárriz
Aránzazu Jurío Munárriz Nafarroako Unibertsitate Publikoko informatika ingeniariak irudi digitalen tratamenduan ohikoenetakoak diren bi prozesu hobetzeko metodo berriak aurkeztu ditu bere doktoretza-tesian: handiagotzea eta segmentazioa. Irudiak handiagotzeko bere algoritmoak lortu duen kalitateaz gain exekutatzeko behar duen denbora du ezaugarri nagusia, kalitate bera lortzen duten beste metodo batzuek baino 700 aldiz denbora gutxiago erabiltzen baitu.
Irudien prozesamendua teknika multzo bat da, irudiei aplikatzen zaiena bi arazo konpontzeko: ikusizko kalitatea hobetzea eta irudiaren informazioa prozesatzea, ordenagailu batek bere kabuz uler dezan.
Gaur egun arazo asko konpontzeko erabiltzen da irudien segmentazioa. Esaterako, teledetekzioa, aireko irudien bidez objektu batzuk, hala nola ibaia, oihanak edo laboreak lokalizatzen dituena; proba medikoen analisia, hainbat egitura lokalizatzeko (organoak, tumoreak, etab.), ehunen bolumenak neurtzeko edo ordenagailuaren bidez zuzendutako kirurgia bat egiteko; edo patroien azterketa, aparkaleku baten sarreran matrikula bat identifikatzeko edo hartz marken bidez identifikazio pertsonala egiteko. “Irudien segmentazioaren bidez irudia osatzen duen objektu bakoitza bereizten da —azaldu du Aránzazu Juríok—. Horretarako pixel bakoitza aztertzen da, eta ezaugarri komun batzuk dituzten pixel guztiak objektu beraren zatitzat jotzen ditugu".
Tesiaren izenburua hau da: “Numerical measures for image processing. Magnification and Thresholding (Irudiaren prozesamendurako zenbakizko informazio neurriak. Handiagotzea eta unbralizazioa). NUPeko Automatika eta Konputazio Saileko Humberto Bustince katedradunak eta Miguel Pagola irakasle titularrak zuzendu dute, eta Apto cum laude, kalifikazio gorena lortu du, doktore mailaren nazioarteko aipamenarekin. Tesi honen emaitza izan dira sei artikulu, dagokien gaian entzutetsuenak diren aldizkarietan argitaratu direnak.
Superbereizmena
Aránzazu Juríok bere tesian aztertu duen beste arazoa irudien handiagotzea da. Irudiaren espazio-bereizmena handiagotzea da (pixel gehiagoren bidez eszena bera irudikatuko duen irudi handiagoa lortzea), xehetasunak eta garbitasuna gordez. "Irudiak handiagotzeko teknikak oso erabilgarriak dira irudiak gailu batetik bestera bidaltzen ditugunean edo web-ean kargatzen ditugunean, transmisioa arinago egiteko irudiaren bertsio murriztua bidaltzen baitugu, eta hartzailearengana iristen denean handiagotu egin behar du bere jatorrizko tamainan edukitzeko. Irudiak bereizmen txikia duenean ere erabiltzen da handiagotzea, hala nola bideozaintza kameretan", esan du.
Bere ikerketan irudiak handiagotzeko bi metodo berri aurkeztu ditu: bat grisen eskalako irudientzat, eta beste bat koloretako irudientzat. Esan duenez, infografia enpresa baten arazo bat konpontzeko garatu ziren metodoak. Hiru dimentsioko modelo batetik abiatuta, enpresak irudi batzuk sortzen zituen bezeroei erakusteko; irudi horiek handiak izan behar ziren, xehetasun guztiak ikusteko, baina irudi bakoitza sortzeko hogei ordu behar ziren. "Arazoari eman genion konponbidea izan zen irudiak tamaina txikiagoan sortu ahal izatea eta gero handiagotzea, oso denbora-tarte txikian (ordu bat baino gutxiago irudi bakoitzeko) eta kalitate berarekin. Hau da, irudiak handiagotzeko gure algoritmoak lortutako kalitateaz gain exekutatzeko behar duen denbora du ezaugarri nagusia, kalitate bera lortzen duten beste metodo batzuek baino 700 aldiz denbora gutxiago erabiltzen baitu.
Hatz markak eta giza burmuina
Bi segmentazio-algoritmo ere aurkeztu ditu ikertzaile honek bere doktoretza-tesian. Lehen algoritmoa egokitua dago hatz marken irudiekin lan egiteko; bigarren algoritmoa erresonantzia magnetikoaren bidez lortutako burmuinaren irudietara zuzendua dago.
Zehazki, bera kide duen NUPeko ikerketa-taldea beste proiektu batean lankidetzan ari da, 40 milioi hatz-markekin lan egiteko gai izango den hatz-marken identifikazio zentro bat sortzeko. "Identifikaziorako urratsetako bat da irudiaren atzealdeko hatz marka eraginkortasunez bereiztea. Irudi baten alde bakoitzean homogeneotasuna nola neurtu behar den proposatu dugu tesian, hau da, nolako antzekotasuna duten eskualde bateko pixel guztiek. Neurri horretatik abiatuz, algoritmo bat garatu dugu, hatz marken segmentazioa behar bezala egiteko gauza dena".
Nafarroako Ospitaleguneko medikuekin lankidetzan egindako ikerketa-proiektu baten barnean garatu da bigarren algoritmoa. Lehen agerraldi psikotikoak dituzten gaixoen burmuinetako eremu batzuen forma edo bolumenen desberdintasunak aztertu nahi dira. Ikertzaileek metodo bat proposatu dute irudian behar bezala bereizteko burmuineko hainbat egitura hartzen dituen eremua.
Aránzazu Jurío Munárrizek informatika ingeniaritza ikasi zuen NUPen (2008), eta bere ikerketaren parte bat University of Nottingham-en eta Universidade de Tras-os-Montes e Alto Douro- egin du. Titulazio hauetan eman ditu eskolak: Informatika Ingeniaritza, Kudeaketa Informatikako Ingeniaritza Teknikoa eta Informatika Ingeniaritzako Gradua. Bi ikasketen amaierako proiektu zuzendu ditu eta administrazioek eta erakunde publiko eta pribatuek finantzatutako I+G+b-ko bederatzi proiektutan parte hartu du. Halaber, zazpi argitalpen ditu nazioarteko puntako aldizkarietan, liburu zientifikoen hamar kapitulutan parte hartu du eta hogeita hamar bat lanen aurkezpenak egin ditu nazioko eta nazioarteko biltzarretan, eta horietako batean aurkeztutako lan hoberenari emandako saria lortu zuen.