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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 14
Capitolo 1 – La Vettorializzazione 
Vettorializzazione a Pixel Sparsi - SPVector                                                         17 
le caratteristiche.da sottolineare che la sua analisi è sviluppata solo considerando 
applicazioni OCR. 
La scheletro prodotto da queste metodologie thinning rimane comunque mappato per bit 
quindi necessita di essere vettorializzato per applicazioni successive. Lo scheletro di 
larghezza unitaria (1 pixel) viene esaminato e connesso in una catena da un processo di 
riconoscimento delle linee. A questo punto può essere applicato un algoritmo di 
poligonalizzazione per convertire la catena di pixel trovati in una polilinea (o in una 
singola barra – una “monolinea”), che contenga solo i punti critici. I metodi di 
poligonalizzazione vengono affrontati nel paragrafo 1.2.7 . 
 
 
2.1.3 Contour based Methods 
Mirando a diminuire il carico computazionele dei metodi thinning, un altro gruppo di 
algoritmi di vettorializzazione tenta di ridurre il volume di dati prima di cercare i punti 
dell’ asse medio delle figure. L’idea generale è quella di trovare il contorno delle figure 
il loro bordo e poi calcolare i punti medi come i punti a metà strada tra due punti apposti 
nel contorno tramite linee parallele. Questo tipo di algoritmo ricava e semplifica 
simultaneamente i punti che si trovano sull’asse medio. Questa è la differenza dai 
metodi thinnig che cercano le linee dopo che tutti i punti medi sono stati analizzati. Le 
due principali operazioni computazionali di questi metodi sono il riconoscimento dei 
bordi e la successiva poligonalizzazione dei punti trovati. La complessità in termini di 
tempo nel trovare i confini delle figure è solamente lineare alla quantità dei pixel 
presenti, quadratica rispetto alla risoluzione dell’immagine. La poligonalizzazione è 
lineare ai pixel presenti al contorno, come discusso al paragrafo 2.1.2, quindi questo 
gruppo di metodologie presenta una complessità quadratica e risultano molto più veloci 
dei metodi thinning. Da sottolineare anche il fatto che gli spessori delle linee in questi 
cosi sono molto più semplici da ricavare ,cosa che risulta molto importante per 
interpretazioni di livello superiore delle immagini tecniche. Il rilevamento dei contorni è 
un’operazione che presenta una certa maturità nel campo della vettorializzazione e 
alcuni esempi di queste metodologie possono essere ritrovati nei volumi di Heralick and 
Shapiro o di Nalwa. 

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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
immagini bitmap
immagini raster

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