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Analisi di sequenze di immagini basata sulla tessitura temporale

Informazioni tesi

  Autore: Alessandro Capra
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1997-98
  Università: Università degli Studi di Palermo
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Edoardo Ardizzone
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 56

Si analizzano, tramite leggi statistiche (modelli autoregressivi spazio-temporali, STAR) e reti neurali (modelli autoregressivi delle self organizing maps, ARSOM), i filmati caratterizzati dalla presenza di tessitura (dall'inglese texture). La tessitura è una mappatura che si trova sulle scene naturali. Si pensi ad esempio al prato: non è una distesa verde omogenea ma un continuo ripetersi di sfumature (variazioni di colore e luminosità) che ci permettono di identificare quella distesa verde come prato e non come, ad esempio, bosco. Dall'analisi della natura spazio-temporale della tessitura, presente nei filmati esaminati, si estraggono dei descrittori che vengono usati per gestire un data-base. Si pensi all'utilità, infatti, di poter gestire in automatico la ricerca di particolari filmati presenti in un archivio di grosse dimensioni, senza la necessità di dover catalogare ogni sequenza.

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2 1 TESSITURA TEMPORALE Da molti anni si ricorre al computer per le piø svariate applicazioni, dalla gestione del bilancio familiare alla progettazione automatica, al controllo automatico delle spedizioni spaziali. Con il diffondersi degli archivi multimediali (insiemi di immagini, suoni e testi) sempre piø grandi, Ł nata la necessit di doverli gestire automaticamente, in modo da poter effettuare la ricerca in base al contenuto dei filmati, evitando cos la fase manuale di archiviazione e catalogazione. Si rende cosi’ la ricerca piø flessibile poichØ non Ł limitata dalle informazioni che si sono associate ad ogni filmato ma Ł estesa a tutte le caratteristiche presenti. In particolare in questa tesi si cerca di caratterizzare i filmati in base alla tessitura temporale collocandosi all interno del piø ampio progetto di un archivio automatizzato che si sta sviluppando presso il laboratorio di Calcolatori Elettronici e Intelligenza Artificiale del Dipartimento di Ingegneria Elettrica di Palermo. Molte porzioni di scene naturali sono caratterizzate da ampie zone all’interno delle quali vi Ł una struttura ripetitiva. Questa struttura ripetitiva Ł chiamata tessitura (in inglese texture) e permette all’uomo di riconoscere i vari oggetti. Ad esempio noi non vediamo il prato come una regione verde omogenea ma come una regione verde caratterizzata da una struttura ripetitiva (variazione di colore, di luminosit ) che ci permette di riconoscerla come prato e non come, ad esempio, bosco. In Figura 1 sono riportati alcuni tipi di tessitura. L’elemento base della tessitura Ł il texel. Una tessitura naturale Ł caratterizzata da un insieme di texels uguali disposti, in genere, in modo casuale. Una caratteristica della tessitura Ł la grossolanit : ad esempio la sabbia ha una tessitura fine (e quindi il texel Ł piccolo), mentre un mucchio di pietre ha una tessitura granulata (il texel Ł piø grande). Quindi tessiture diverse hanno una struttura del texel diversa cos come diversa Ł la disposizione dei texels nello spazio (tridimensionale nel caso della tessitura temporale). In Figura 2 Ł riportata la struttura di alcune tessiture. Si osservi che la disposizione dei texels pu essere casuale o geometrica. La tessitura temporale in una immagine non Ł altro che tessitura in movimento: si pensi ad esempio alle onde del mare o al fumo che esce da una ciminiera e si disperde nell’aria o alle foglie mosse dal vento; sono tessiture che, pur mantenendo le stesse caratteristiche, si evolvono nel tempo mutando la disposizione del texels. Gli studi fatti sulla tessitura temporale hanno permesso di definirla in modo piø tecnico analizzando proprio il tipo di moto presente. Secondo Polana e Nelson [1] le scene naturali sono definite da modelli di moto di ampiezza spaziale e temporale

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Parole chiave

texture
image processing
elaborazione delle immagini
reti neurali
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