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

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13 affermato nel corso degli anni e che sta alla base di diversi risultati teorico- applicativi ottenuti nell'ambito dell'analisi/sintesi di tessiture, nella costruzione di mappe di salienza e nell'image restoration. 1. Introduzione Dopo ormai quasi cinquant'anni dalla sua prima apparizione in letteratura, il concetto di entropia è oggi universalmente accettato: diversi risultati vengono continuamente tirati fuori e proposti negli ambiti applicativi più svariati ma facenti comunque capo all'antica idea di misura dell'informazione. Come già accennato il concetto di entropia fu introdotto nel 1948 da Claude Shannon, in uno storico articolo che è alla base di tutta la moderna Teoria dell'Informazione. Non meno importante fu il contributo di E.T. Jaynes, che nel 1957, introducendo il Principio della Massima Entropia influenzò in maniera decisa, in un certo senso rivoluzionandolo del tutto, l'approccio fino ad allora seguito nella risoluzione di problematiche di inferenza statistica. L'entropia dell'informazione, come noto, misura l'incertezza di una distribuzione di probabilità; l'evidenza sperimentale ne ha messo in luce nel corso degli anni l'utilità pratica nella risoluzione dei cosiddetti problemi ill-conditioned, dove cioè la mancanza di informazioni e/o di dati specifici riguardo al problema in oggetto, richiede l'assunzione di ipotesi quanto più generali possibili in riferimento ai parametri del sistema oggetto di studio. Ecco spiegato il motivo per cui anche nell'Elaborazione delle Immagini, l'entropia è risultata essere utile, come vedremo, in svariate applicazioni il cui obiettivo specifico è la costruzione di modelli di probabilità basati su assunzioni di tipo statistico riguardanti in particolare la riproduzione stocastica di opportune
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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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entropy
image processing
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