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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 13
Capitolo 1 – La Vettorializzazione 
Vettorializzazione a Pixel Sparsi - SPVector                                                         16 
spessore che viene in un secondo momento assotigliato ad uno di spessore unitario. 
L’algoritmo ottiene degli scheletri più accurati rispetto ai metodi convenzionali di 
erosione dei contorni ma richiede più tempo  per elaborare i processi aggiuntivi. 
Generalmente, l’obiettivo delle metodologie thinning è quello di ridurre il volume dei 
dati da analizzare, fino a quando rimane solo la struttura topologica della forma la cui 
grandezza e il cui orientamento rimangono invariati. Il risultato di solito necessita di 
processi aggiuntivi. Molti degli algoritmi sono in grado di mantenere la connetività. 
Comunque lo svantaggio maggiore è la notevole complessità in termini di tempo, la 
perdita di informazioni sulla forma (come la perdita degli spessori), la distorsione alle 
giunture, e la creazione di falsi e imperfetti rami. Nonostante  tutto essi possono essere 
usati nella vettorializzazione di disegni, ma la loro principale applicazione è nel campo 
degli OCR, in cui le dimensione delle immagini sono di solito ridotte  e la dimensione 
delle linee non risulta un parametro critico. 
Valutazione sulle performance dei metodi thinning sono state studiate da Lee
23
, Lam
24
, 
Suen, Jaisimha
25
 e Cordella e Marcelli
26
. Differenti algoritmi possono essere adatti a 
differenti applicazioni, esempio OCR o riconoscimento di linee. Per esempio, Lee 
giudica l’algoritmo di Tamura buono dal punto di vista della velocità di elaborazione, 
discreto nel mantenimento delle connettività ma povero nella qualità dello scheletro, per 
l’algoritmo di Naccache e Shinghal invece ne fornisce buone impressioni per tutte e tre 
                                                 
23
 Lee L, Lam L,  Suen CY.Performance Evaluation of Skeletonization Algorithm for Document Image 
Processing. In Proceedings of the 1
st 
Inernational Conference on Document Analysis and Recognition, 
Saint-Malò, France, 1991, pp 260-271. 
24
 Lam L, Suen CY. Evaluation of Thinning Algorithm from an OCR Viewpoint. I Proceedings of the 
2
nd
 Internationale Conference on Document Analysisi and Recognition, Tsukuba, Japan, 1993, pp 287-
290. 
25
 Jaisimha MY, Haralick RM, Dori D, A Methodology for the Characterization of the Performance of 
thinning Alghorithms. In Proceedings of the 2
nd
 International Conference on Document Analysis and 
Recognition , Tsukuba, Japan, 1993, pp282-286.  
26
 Cordella LP, and Marcelli A. An Alternative Approach to the Performance Evaluation of Thinning 
Algorithms for Document Processing Application. In: Kasturi R, Tombe K (eds). Graphics recognition – 
Methods and Apllications (Lecture Notes in Computer Science, vol 1072). Springer, Berlin, 1996, pp 13-
22 

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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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Parole chiave

cad
vettorializzazione
elaborazione delle immagini
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