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Algoritmo del taglio normalizzato per la segmentazione di immagini

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Per comprendere il funzionamento dell’algoritmo si consideri l’immagine come una funzione in due variabili che associa ad ogni punto dello spazio bidimensionale di coordinate (x,y) un valore f(x,y), il livello di grigio ad esso associato. Inoltre, bisogna definire cosa si intenda per contorno. Un contorno si può considerare tale quando esiste una certa discontinuità tra i livelli di grigio da una parte e quelli dall’altra della linea rappresentante il confine. Si vedrà anzitutto il problema della ricerca del contorno, per passare poi alla fase di tracing (unione). 1.5.1 Point Detection Inizialmente si pensi a come trovare un singolo punto di discontinuità. Molte tecniche per l’estrazione dei pixel di bordo si basano sull’utilizzo di filtri lineari. Un esempio di filtro con regione di supporto 3 x 3 è: -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1 Fig. 1.5 – Tabella di filtro di ricerca di punti Come avvenga la sua applicazione è abbastanza intuitivo: si seleziona una parte dell’immagine di dimensioni identiche a quelle del filtro (3 x 3) e i valori di grigio dei pixel corrispondenti vengono moltiplicati per i fattori moltiplicativi del filtro stesso. Formalmente un’immagine data da f(x,y) subisce durante il processo la seguente trasformazione: ƒ ƒ == + +−+−= 2 0 2 0 )3( )1,1(),( ij ij Aiyjxfyxg dove A i è l’iesimo valore della maschera del filtro (partendo da A 0 , valore alto sinistro). Considerando la funzione point(x,y) come il valore assoluto di g(x,y) (ossia point(x,y)=|g(x,y)|) è facile comprendere che esso è un livello di grigio direttamente proporzionale alla differenza di valore tra il pixel centrale e i suoi 8 vicini. Point(x,y) ritorna un livello di grigio, mentre nel determinare se un pixel ha una differenza “sufficiente” di valore ci si aspetterebbe un 13
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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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