Daniel Paternain Dallo
Daniel Paternain Dallo Nafarroako Unibertsitate Publikoko Informatika ingeniariak irudiak murriztu eta optimizatzeko algoritmoak garatu ditu bere doktoretza-tesian. Irudi murriztu baten bidez (jatorrizko irudiak daukan informazioaren % 1etik % 10era arteko bitartea edukitzen baitu) hasierako irudiaren pixelen % 100 berreskuratzen dituzte algoritmo horiek. "Algoritmo horien bidez kalitate handiko eta jatorrizkoaren oso antzeko irudiak lortzen dira. Egiaztatu dugu irudiaren pixelen % 100 galtzen badugu, galdutako irudia kalitate handiarekin berreskura dezakegula, eta soilik irudi murriztuaren informazioa erabiliz".
Daniel Paternainen ikerketa irudien prozesamendu digitalaren arlokoa dago. Diziplina hori era nabarmenean garatu da azken berrogei urteetan. Espazio bereizmena gero eta handiagoa dutelako (pixel kopuru handiagoa) dute, hein batean, egungo irudi digitalek kalitate handia; hau da, informazio kopuru askoz ere handiagoa erabil daiteke eszena bera irudikatzeko.
Bere doktoretza-tesiaren izenburua hau da: 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). Humberto Bustince eta Francisco Javier Fernández Nafarroako Unibertsitate Publikoko Automatika eta Konputazio Saileko doktoreek eta Gleb Beliakov Australiako Deakin Universityko doktoreak zuzendu dute doktoretza-tesia eta bikain cum laude kalifikazioa lortu du nazioarteko aipamenarekin.
Bideoa: Daniel Paternain bere tesiaren edukia azaltzen, Tesia 3 minututan izeneko lehiaketan
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 murrizteko algoritmo batzuk proposatzen ditu, bai koloredunak, bai grisen eskalakoak. “Irudiak daukan 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 modu indibidualean lantzen diren eremu txikietan banatzea irudia. "Eremu bakoitzerako balio bat bilatzen dugu, eremu hori osatzen duten pixeletatik aldi berean desberdintasunik txikiena duena. 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 murrizteko algoritmo bat garatu du. Horretarako, agregazio funtzioak erabiltzen dira, "aplikagarritasun handikoak direnak, hainbat informazio iturri, homogeneoak edo heterogeneoak, ordezkatuko dituen balio bakar batean konbinatzeko modua aztertzen baitute". Horrez gainera, koloredun irudietarako, zeinetan pixel bakoitzak informazio kopuru handiagoa baitu, penalty funtzioak izenekoak ikertu ditu. "Optimizazio algoritmoen bidez, irudi koloredun baten eremu bakoitzerako egokiena den agregazio funtzioa automatikoki aukeratzeko modua ematen du tresna matematiko horrek".
Irudiak berreskuratzea
Bere ikerketaren azken urratsa izan zen nola aplikatu behar diren txikiagotze algoritmoak irudien prozesamenduaren arazo zailenetako bati: irudi digitalak berreskuratzea. “Eman dezagun transmisio akats bat edo irudia tratatzean egin den akats bat dela-eta pixel kopuru handia galtzen dugula —azaldu du Paternainek—. Galdu ditugun pixelek jatorrizko balioa kalkulatzen eta jatorrizko irudiarekin ahal den antzekotasunik handiena duen irudi bat lortzen ahalegintzen da berrezarpen algoritmoa ".
Irudia berreskuratzeko, aurretiaz jatorrizko irudiaren bertsio murriztu bat eduki behar da, haren propietate gehienak bilduko dituena. Zenbat eta informazio gehiago gorde dugun irudi murriztu horretan, handiagoa izango da berreskuratutako irudiaren kalitatea. "Bertsio murriztu hori ezin da oso handia izan, ez baitugu igo nahi irudia gordetzeko kostua. Gure algoritmoekin lortzen ditugun irudi murriztuak jatorrizko irudiaren informazioaren % 1etik % 10era arteko bitartea edukitzen dute". Jarraian, optimizazio-algoritmo bat sortzen da, galdutako pixelen balioa kalkulatzeko gai dena, bai irudi kaltetuek, bai irudi murriztuek edukitzen duten informazioaren bidez.
"Egiaztatu dugu tesi honetan proposatutako algoritmoekin kalitate handia duten eta jatorrizkoaren oso antzekoak diren irudiak lortzen ditugula. Halaber, egiaztatu dugu irudiaren pixelen % 100 galtzen badugu, galdutako irudia kalitate handiarekin berreskura dezakegula eta soilik irudi murriztuaren informazioa erabiliz".
Daniel Paternanin Informatika ingeniaria da NUPen (2008), eta irakasle laguntzaile gisa lan egiten du bertan. Lan hauek egin ditu: nazioarteko aldizkarietan argitaratutako 8 artikulu, nazioarteko liburuen hiru kapitulu eta hogeita hamar ekarpen biltzarretarako, horietatik hogeita sei nazioartekoak. Entzute handiko nazioarteko aldizkarietako orraztailea da eta Mathware & Soft Computing aldizkariaren editore buruaren laguntzailea.
Ikerketa egonaldiak egin ditu Deakin Universityn (Australia), Slovak University of Technologyn (Eslovakia) eta Universidade de Tras-os-Montes e Alto Douron (Portugal) eta administrazioek edo erakunde publiko eta pribatuek finantzatutako bederatzi I+G+b proiektutan parte hartu du. Halaber, nazioarteko biltzarretako ekarpen onenari emandako bi sari jaso ditu: FLINS 2012 biltzarra (Estambul) eta EUSFLAT 2013 (Milan) eta finalista izan zen NUPek 2012an antolatutako Tesia 3 minututan lehiaketan.