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Algoritmo del taglio normalizzato per la segmentazione di immagini

Informazioni tesi

  Autore: Marco Introini
  Tipo: Diploma di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Milano
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Paola Campadelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 81

Scopo della tesi è lo studio e la sperimentazione del nuovo algoritmo di segmentazione di immagini del "taglio normalizzato", proposto da Shi e Malik. Dopo il necessario approfondimento teorico, si è realizzato un prototipo funzionante utilizzando il linguaggio di programmazione ad oggetti C++. L’implementazione ha richiesto l’ottimizzazione della memoria e del tempo utilizzati dall’algoritmo, necessaria per trattare le matrici di grande dimensione coinvolte nel problema.

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Introduzione Il termine “immagine” è comunemente utilizzato con significati così diversi tra loro da risultare difficile attribuirne una definizione semplice e soprattutto valida per tutti gli usi. Si pensi, solo per citarne alcuni, cosa possono avere in comune un disegno di un bambino, una foto, una risonanza magnetica, una tela impressionista, un manifesto, un graffito, un marchio, un’immagine mentale, il “parlare per immagini” e così di seguito. Tuttavia si è sempre in grado di comprendere a quale contesto questo termine si riferisca. Per spiegare più precisamente possibile cosa sia un’immagine Platone dichiara, in Repubblica, che “Chiamo immagini innanzi tutto le ombre, poi i riflessi che si vedono nell’acqua, o sulle superfici dei corpi opachi, levigati e brillanti e tutte le rappresentazioni di questo genere”. Immagine, quindi, come oggetto secondario in rapporto ad un altro, che essa esprime secondo leggi particolari. Nel presente testo verrà tuttavia sempre considerata una particolare sottocategoria di immagini: l’immagine “fisica”, visibile a tutti, creata usando mezzi fisici, sempre uguale a se stessa (tralasciando la naturale decomposizione dei mezzi), che possa essere rivista teoricamente infinite volte. Citando solo i principali, rientrano in questa categoria quadri, disegni, fotografie, filmati, e molti altri ancora. Il contenuto di un’immagine è sempre più importante della tecnologia con cui è stata acquisita, tuttavia è necessariamente indispensabile un qualche supporto fisico per la sua archiviazione e trasmissione. Anche in questa direzione si sono avuti sviluppi notevoli: le prime immagini ci sono arrivate incise su rocce, poi disegnate in caverne, su tela, e via via fino ad arrivare alle lastre fotografiche e, infine, come immagine digitale. In relazione al mondo digitale, in particolare, esistono entusiasti e detrattori, come per ogni “rivoluzione”. In effetti rivoluzione è stata: sia per la facilità di acquisizione e archiviazione, che per la velocità operativa e la possibilità di modifica in fase successiva (solo un appunto: si è sicuri che anche solo fra un secolo si potranno ancora visualizzare i file Jpeg, come oggi è possibile visionare incisioni di 5.000 anni fa?). E’ indubbio che uno dei settori che ha maggiormente beneficiato della citata “rivoluzione digitale” è quello delle immagini scientifiche (usate in quasi ogni ambito, dall’astronomia alla medicina, dalla matematica alla fisica, ecc…). In questi campi le immagini sono 5

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Parole chiave

autovettori
c++
normalized cut
segmentazione di immagini
elaborazione di immagini
elaborazione digitale delle immagini

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