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Metodi statistici ed entropici per l'apprendimento e l'analisi automatica di immagini digitali

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5 Introduzione Oggetto di studio della presente tesi è l'applicazione di Metodi Statistici ed Entropici all'Elaborazione delle Immagini e in Computer Vision; il tema ed argomento centrale della Tesi è quindi legato a problematiche di visione e grafica che verranno dettagliate nel seguito. Si è ritenuto però utile prevedere di aggiungere, in forma di appendice al corpo centrale di risultati della tesi, una dettagliata relazione anche sui risultati conseguiti nell'ambito della Teoria degli Algoritmi Probabilistici sotto la guida del Prof. M. Hofri della WPI University e del Prof. D. Cantone dell'Università di Catania. Nella Tesi vengono approfondite tematiche relative all'applicazione di metodi tipici della statistica teorico/applicativa all'Elaborazione delle Immagini. In particolare oggetto di studio e di analisi sono le distribuzioni di probabilità indotte da campionamenti o da una conoscenza a priori del fenomeno sotto osservazione, al fine di estrarre metodologie e tecniche di analisi da utilizzare ad esempio negli ambiti applicativi più classici quali Segmentazione, Pattern Recognition, Analisi/Sintesi di texture, edge finding, ecc.. Vengono inoltre brevemente presentati alcuni risultati ottenuti nell'ambito dell'information hiding di immagini digitali, tuttora oggetto di studio. Gli studi e le ricerche condotti in questi particolari ambiti applicativi sono stati realizzati insieme con il Prof. G. Gallo dell'Università di Catania.
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Metodi statistici ed entropici per l'apprendimento e l'analisi automatica di immagini digitali

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Informazioni tesi

  Autore: Sebastiano Battiato
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Matematica ed Applicata ed Informatica
Anno: 2000
Docente/Relatore: Giovanni Gallo
Istituito da: Università degli Studi di Napoli
Dipartimento: Dipartimento Matematica Applicata
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 137

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Parole chiave

entropy
image processing
immagini digitali
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