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Algoritmo del taglio normalizzato per la segmentazione di immagini

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Fig. 1.2 – Istogramma normalizzato dell’immagine di Fig. 1.1 L’importanza di avere una precisa conoscenza delle percentuali dei diversi livelli di grigio sarà maggiormente compresa in seguito. Tuttavia, prendendo come riferimento la Fig. 1.2, è già facilmente verificabile come sia possibile migliorare la qualità dell’immagine intervenendo sull’istogramma. In Fig. 1.2 è infatti presente una zona (nel nero) dove non sono presenti pixel (la parte con valore y a 0 sulla sinistra). E’ quindi possibile “normalizzare” l’immagine di partenza per fare in modo che i pixel siano distribuiti su tutta l’ampiezza dei valori della scala. Questa semplice operazione consente di migliorare notevolmente la leggibilità dei dettagli, seppur, ovviamente, non aggiungendo alcuna informazione. Una semplice procedura di normalizzazione sarà realizzata nel Capitolo 4. 1.4.2 Segmentazione tramite thresholding Il tipo più semplice di partizionamento utilizza la strategia del thresholding. Sia data un’immagine I di dimensioni N x M e G livelli di grigio. Si prenda un valore arbitrario K appartenente a G. Nel tresholding viene generata una nuova immagine T (sempre di dimensioni N x M) con pixel solo bianchi o neri. L’elemento T i sarà ad esempio bianco se il corrispondente I i è minore o uguale a K, altrimenti sarà nero. Questa semplice metodologia di segmentazione ha due grossi svantaggi: primo, non è possibile conoscere a priori in quanti sottoinsiemi verrà divisa l’immagine di partenza (è molto facile avere anche dei singoli punti “sparsi”); secondo, è in generale molto difficile individuare (se non per immagini molto semplici) un corretto valore soglia K. Un caso in cui risulta abbastanza semplice la scelta del valore soglia è dato dall’immagine di Fig. 1.1. Osservando il corrispondente istogramma normalizzato (Fig. 1.2) è possibile notare che esiste un punto di minimo posto nella parte sinistra della curva di distribuzione. 11
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Algoritmo del taglio normalizzato per la segmentazione di immagini

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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

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Parole chiave

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

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