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Rilassamento stocastico, distribuzioni di Gibbs e restauro bayesiano di immagini

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5 1.1 IMAGE REPRESENTATION AND MODELLING Nella rappresentazione di immagini si è interessati alla caratterizzazione della quantità che ogni pixel rappresenta. Un’immagine digitale potrebbe rappresentare luminosità di oggetti un una scena, l’assorbimento caratteristico del tessuto del corpo umano, la temperatura di una regione o il campo gravitazionale di un’area. In generale, ogni funzione bidimensionale che da informazioni può essere considerata un’immagine. Modelli di immagine danno una descrizione logica e quantitativa delle proprietà di questa funzione. + Il requisito fondamentale dei processi digitali è che l’immagine sia campionata e quantizzata. Modelli statistici descrivono un’immagine come un numero di un insieme, spesso caratterizzato dalla sua funzione media e covarianza. Questo permette sviluppi di algoritmi che sono utili per un’intera classe o un insieme di immagini, piuttosto che per una singola immagine. Inoltre, spesso tale insieme si assume stazionario così che la media e la covarianza possono essere facilmente stimate. 1.2 IMAGE ENHANCEMENT Lo scopo è accentuare alcuni lineamenti di immagini per successive analisi. Tale processo è utile in estrazione di dettagli, analisi di immagini e visualizzazione di informazioni, ma da solo non incrementa le informazioni contenute nei dati. Questa tecnica, che contrasta le dilatazioni, associa ad ogni livello grigio un altro livello grigio attraverso una predeterminata trasformazione.
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Rilassamento stocastico, distribuzioni di Gibbs e restauro bayesiano di immagini

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Informazioni tesi

  Autore: Maddalena Sacco
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2005-06
  Università: Seconda Università degli Studi di Napoli
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Scienze matematiche
  Relatore: Bruno Carbonaro
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 42

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Parole chiave

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distribuzioni di gibbs
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restauro di immagini
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