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La segmentazione delle immagini nell'ambito di applicazioni biologiche

Nella società moderna le immagini rivestono un ruolo sempre più importante, infatti, queste sono uno strumento cardine per un’efficace comunicazione ed anche un mezzo semplice e frequentemente utilizzato per la descrizione e l’analisi del mondo fisico. Per questo motivo, nel corso degli ultimi anni c’è stato un crescente interesse nei confronti di tecniche che consentano di rappresentare, migliorare ed estrarre informazioni dalle immagini. In questa tesi si affrontano varie tecniche di image processing, soffermandosi nello specifico sul processo della segmentazione, che consente di partizionare l’immagine in regioni o oggetti costituenti sulla base di criteri di uniformità. L’obiettivo della tesi consiste nell'osservazione e nell'analisi di un data set di immagini biologiche tramite un algoritmo di segmentazione, elaborato in ambiente MATLAB, il cui scopo è quello di estrarre dalle figure gli elementi significativi per ottenere una fenotipizzazione non distruttiva. Verranno mostrati i risultati ottenuti,che sono generalmente positivi, e le possibili linee guida per interventi futuri che consentano di migliorare l’algoritmo proposto.

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Introduzione Le piante sono sempre state una fonte cruciale di nutrimento, bre e combustibile. I ricercatori lottando per un’agricoltura pi u sostenibile, provano cos ad individua- re, migliorare e creare linee guida in grado di soddisfare la domanda crescente, di aumentare la resistenza ai parassiti e alle malattie e di ridurre al minimo l’impat- to ambientale (meno acqua, meno fertilizzanti). Un fattore chiave per il progresso nel settore agricolo e la comprensione dell’interazione tra l’informazione genetica e l’ambiente, e il modo in cui essi inuenzano il fenotipo dei vegetali, cio e l’insieme di tutte le caratteristiche osservabili di un organismo vivente, quindi la sua morfologia, il suo sviluppo, le sue propriet a biochimiche e siologiche. L’ Arabidopsis thaliana e uno degli esempi di organismi modello che sono stati ampiamente utilizzati per questo scopo. Si prevede che l’integrazione di questi risultati con la bioinformatica e con le scienze biologiche consentir a la creazione di una \pianta virtuale", con pro- priet a analoghe, che consentir a ai ricercatori di studiare l’attivit a dei geni in ogni fase dello sviluppo delle piante. Fino a poco tempo fa la gran parte dei fenotipi (ad esempio in relazione alla crescita delle piante) veniva acquisita in modo distruttivo, pesando la pianta o tagliando una foglia e misurandola, oppure, al ne di avere ef- fetti meno drastici, richiedevano il rilevamento diretto dell’uomo (e.g. misurando la foglia o il raggio della pianta). Tuttavia questi metodi sono caratterizzati da basso rendimento e alto costo di produttivit a. Conseguentemente vi e stato un crescente IV

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Lippiello
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria biomedica
  Relatore: Giuseppe Scarpa
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 77

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Parole chiave

immagini
elaborazione
clustering
segmentazione
thresholding
filtraggio
watershed
operazioni morfologiche
edge-based
region-based

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