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dc.contributor.advisorTorres-Muñiz, Raúl E.
dc.contributor.authorDíaz-Santos, José A.
dc.date.accessioned2019-05-15T17:59:35Z
dc.date.available2019-05-15T17:59:35Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11801/2381
dc.description.abstractCoral Reefs ecosystems have been impacted by natural and anthropogenic effects resulting in a decline of coral communities worldwide. This decline in coral reefs has an ecological and an economical impact in tourist areas and marine ecosystems due to beach activities, scuba diving, and fishing. Monitoring of coral reefs is made by marine biologists using traditionally diving techniques. The main purpose of this work was to develop a classification algorithm for digital benthic images with applications in the monitoring of deep coral reefs in order to calculate the percent of living coral area on the sea bed. At depths beyond approximately 30 meters the absorption and scattering properties of the water do not allow the use of remote sensing. In these cases, other imaging platforms, such as, autonomous underwater vehicles (AUV) are needed. The AUV images present objects with greater spatial details. The classification challenges, however, arise from the common color statistics, non- uniform illumination, and the high concentration of noise introduced by the attenuation and scattering of the light by the water column. The Image-Spatial-Coefficients-Classification- Algorithm (ISCCA) developed during this research obtained constant overall classification accuracy over 87%. The classification algorithm combines segmentation, color and texture to perform the image discrimination. This automated classification system will replace many hours of manual photo interpretation by a marine biologist involved in corals studies.en_US
dc.description.abstractLos arrecifes de coral han sido impactados por efectos naturales y antropogénicos resultando en una disminución de estos alrededor del mundo. Este deceso de arrecifes de coral tiene un impacto ecológico y económico en áreas turísticas y los sistemas marinos, también actividades en la playa, buceo y la pesca. El monitoreo de los arrecifes de coral es llevado a cabo por biólogos marinos usando técnicas de buceo. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un algoritmo de clasificación con aplicaciones en el monitoreo de los arrecifes de coral de aguas profundas con el propósito de calcular el por ciento de coral vivo en el fondo marino. En estas profundidades las propiedades de absorción y dispersión del agua no permiten el uso de sensores remotos. En estos casos otras plataformas como los vehículos autónomos subacuaticos son necesarias. Las imágenes digitales de estos vehículos autónomos presentan objetos con mayores detalles espaciales. El reto de la clasificación se encuentra en las estadísticas comunes, iluminación no uniforme y la alta concentración de ruido debido a la atenuación y dispersión que sufre la luz en el agua. El algoritmo “Imagen- Coeficientes Espaciales-Color” (ISCCA) desarrollado en esta investigación obtuvo una clasificación total mayor de 87% a través de todas las imágenes. El algoritmo combina segmentación, textura y color. La clasificación automática de este sistema podría sustituir muchas horas de fotointerpretación por científicos que estudian los corales.en_US
dc.description.sponsorshipSupport in part by CenSSIS, the Center for Subsurface Sensing and Imaging Systems, under the Engineering Research Centers Program of the National Science Foundation (Award Number EEC-998621)en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.titleClassification of underwater color images with applications in the monitoring of deep corals reefsen_US
dc.typeThesisen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2006 José A. Díaz-Santosen_US
dc.contributor.committeeVelez-Reyes, Miguel
dc.contributor.committeeArmstrong, Roy A.
dc.contributor.representativeKubaryk, John M.
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineElectrical Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Electrical and Computer Engineeringen_US
dc.description.graduationYear2006en_US


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