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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 4
Capitolo 1 – La Vettorializzazione 
Vettorializzazione a Pixel Sparsi - SPVector                                                         7 
metodologie ed i principi di base. Tutto questo lo ritengo utile per dare una carrellata 
generale delle tecniche ma soprattutto credo possa essere un valido appoggio 
decisionale per chi intenda sviluppare una propria metodologia o migliorarne una, 
potendo decidere quale ritiene più efficace o prendendo spunto per apportare migliorie 
alla propria. 
Tutte le tecniche sviluppate in questi anni partono da una vettorializzazione di base che 
raggruppa serie di pixel in linee primitive descritte da alcuni attributi come punti 
caratteristici e spessori delle linee. Una successiva vettorializzazione avanzata invece 
ricerca forme avanzate elaborando i risultati della vettorializzazione di base. E’ proprio 
alla vettorializzazione di base (detta anche cruda vettorializzazione) che si applicano 
tutte le diverse metodologie sviluppate, in cui da un’immagine raster (binaria) in entrata 
generano barre (segmenti con spessore di linea diverso da zero) o polilinee (catene di 
barre lincate tra loro alle estremità). 
Molti metodi di cruda vettorializzazione sono stati sviluppati e implementati fin da 
quando le tecniche di analisi delle immagini sono state introdotte più di trenta anni 
fa.Questi metodi possono essere grossolanamente divisi in sei categorie: Hough 
Trasform (HT), Thinning based mathods, contour based methods, run-graph based 
methods, mesh pattern based methods and sparse pixel based mathods. 
Con l’eccezione del metodo HT un tipico processo di vettorializzazione consiste nel 
seguente schema di base: 
1. Campionamento dei punti medi o ricerca dell’asse medio o delle linee.Questo è 
il cuore del processo per la riduzione delle informazioni, dopo il quale 
rimangono solo i punti significativi che rappresentano gli assi medi.  
2. Tracciamento delle linee, che segue il riconoscimento dei punti medi per avere 
una catena di punti per ogni vettore. 
3. Approssimazione o poligonalizzazione dei punti trovati che rimuove i punti non 
critici dalla catena trovata nel secondo step e linca i punti rimanenti in barre o 
polilinee. I punti critici rimanenti sono usati infine per rappresentare i vettori 
estratti dall’immagine raster. 

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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
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