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Applicazione per la vettorializzazione di immagini a pixel sparsi: SPVector

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Anteprima della tesi: Applicazione per la vettorializzazione di immagini a pixel sparsi: SPVector, Pagina 11
Capitolo 1 – La Vettorializzazione 
Vettorializzazione a Pixel Sparsi - SPVector                                                         14 
Le distanze tra due punti è definito dal 
numero di pixel nelle più piccole 4 connesse 
catene tra i punti.Questa trasformazione è 
calcolata valutando la funzione in 
successione con una ricerca sull’immagine 
seguita da una secondo passaggio di ricerca 
in senso inverso. 
Una volta che le distanze sono calcolate un’ 
operazione di ricerca dei massimi relativi 
viene usata per la ricerca dello scheletro. 
E’ stato dimostrato che risulta essere il 
minimo numero di punti necessario per ricostruire esattamente l’immagine di partenza. 
La trasformazione delle distanze e lo scheletro ottenuto sono rappresentate nella figura 
3. Anche Haralick e Shapiro hanno presentato un’approfondita analisi 
dell’implementazione del metodo con la trasformazione delle distanze tenendo in 
considerazione sia operazione ricorsive che non-ricorsive. 
Il principale problema di questi algoritmi, come si vede nella figura 3(c), è che lo 
scheletro risulta spesso non connesso, specialmente in caso di giunzioni. Comunque il 
tempo di elaborazione è direttamente proporzionale al numero di pixel presenti 
nell’immagine, quindi la velocità risulta solo di ordine quadratico rispetto alla 
risoluzione. Questo metodo , risulta quindi più veloce dei metodi iterattivi che avevano 
una relazione cubica di complessità in termini di tempo. 
In modo similare alla trasformazione delle distanza per immagine binarie, Peleg and 
Rosenfeld definiscono la “Max Medial Axis Transform” o MMMAT in breve, per le 
immagini a toni di grigio . La connettività dello scheletro ricavato non è ancora 
garantita, nonostante che la complessità venga incrementata al livello dei metodi 
iterattivi . 
Un differente ma veloce algoritmo per il riconoscimento di linee in immagini in bianco 
e nero viene proposto da Watson
22
. Viene usato un filtro Gaussiano per modificare 
                                                 
22
 Watson LT, Arvid K, Ehrich RW,Haralick RM, Extraction of line and region from greytone line 
drawing images. Pattern Tecognition 1984; 17: 493-507. 
 
 
Figura 2 Distorsioni alle giunzioni 

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Informazioni tesi

  Autore: Alessandro Case
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1999-00
  Università: Università degli Studi di Udine
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Clemente Livio Piccinini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 232

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cad
vettorializzazione
elaborazione delle immagini
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