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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 Antonio
We 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.
Sistema de control de la cinemática de una plataforma Stewart-Gough para la rehabilitación de la movilidad del tobillo
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013-04-29) Paredes Zevallos, Daniel Leoncio; Callupe Pérez, Rocío Liliana
En la medicina de rehabilitación, los mecanismos paralelos del tipo plataforma de Stewart-Gough están siendo usados para la rehabilitación de tobillo de pacientes con discapacidad. El movimiento de la plataforma debe simular o seguir, de manera precisa, a los movimientos de un tobillo al querer caminar o ponerse de pie. Por lo tanto, como parte de un proyecto que tiene como finalidad recrear la trayectoria recorrida por el conjunto tobillo-pie durante la marcha, este trabajo de tesis se enfoca en el diseño e implementación del sistema de control de la cinemática de una plataforma Stewart-Gough. Para lograr posicionar de manera exacta y precisa la plataforma en una posición y orientación dada, primero, fue necesario hallar un modelo aproximando de los actuadores de la plataforma. Con los modelos hallados se simuló el comportamiento de los actuadores, y al comparar los resultados de estas simulaciones con los datos reales se obtuvieron errores menores al 1%. El control diseñado para cada actuador se basa en una topología de lazo con retroalimentación negativa, cuyo algoritmo de control es un PID (proporcional – integral - derivativo). Sin embargo, dado que los modelos obtenidos no eran lineales, no era posible usar técnicas de sintonización para algoritmos PID convencionales. Por lo cual fue necesario derivar una ecuación que relaciona los parámetros del algoritmo con el tiempo de establecimiento deseado y el modelo de los actuadores. Finalmente, con el sistema de control implementado el microprocesador XS1-L1, de procesamiento multi-hilo, se logró obtener errores dentro del rango de movimiento de un tobillo (3% en una marcha normal, y tiempos de establecimiento para cada actuador con error ± 0.5 segundos con respecto al tiempo deseado.