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Algoritmo del taglio normalizzato per la segmentazione di immagini

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Utilizzando tale valore minimo come soglia K l’immagine viene suddivisa in due regioni, che corrispondono a cielo e terra (Fig. 1.4). Fig. 1.3 – Scelta del valore di soglia Fig. 1.4 – Risultato del threshold applicato all’immagine di Fig. 1.1 E’ stato un caso fortunato, infatti è stata sostanzialmente mantenuta la linea dell’orizzonte, dividendo correttamente il cielo dalla terra. Se, invece, si fossero voluti altri particolari (quali gli alberi) la scelta del valore di soglia sarebbe stata molto più complicata. Per questo, nel corso degli anni, sono stati ideati moltissimi algoritmi di ricerca automatici, nessuno dei quali, tuttavia, risulta definitivo [WE96]. 1.4.3 Threshold multilivello Il treshold multilivello si basa sullo stesso principio del tresholding semplice. Esso usa tuttavia più valori soglia (K 1 , K 2 , ecc…) generando quindi, come segmentata T, un’immagine in scala di grigio (con |G| = numero livelli). Si noti che il treshold multilivello non risolve nessuno dei problemi visti in precedenza, e non è quindi da considerarsi una buona strategia risolutiva del problema della segmentazione. 1.5 Segmentazione basata sul contorno E’ possibile realizzare una segmentazione basandosi sulle figure presenti nell’immagine: dapprima si trovano i contorni “probabili” degli oggetti rappresentati, poi essi vengono “uniti” a formare una linea chiusa, che delimiterà una regione. I pixel che alla fine del processo (ripetuto per ogni singolo contorno) non saranno stati ancora inclusi in un’area verranno considerati facenti parte al sottoinsieme dello sfondo. 12

Anteprima della Tesi di Marco Introini

Anteprima della tesi: Algoritmo del taglio normalizzato per la segmentazione di immagini, Pagina 8

Diploma di Laurea

Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali

Autore: Marco Introini Contatta »

Composta da 81 pagine.

 

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