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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 6
Capitolo 1 – La Vettorializzazione 
Vettorializzazione a Pixel Sparsi - SPVector                                                         9 
questi segmenti. Anche la larghezza della linea viene ricavata durante la ricerca 
analizzando la larghezza in corrispondenza di ogni pixel. 
Per il riconoscimento di linee diritte il metodo HT visita una volta tutti i pixel che 
compongono l’immagine. Quindi la sua complessità in termini di tempo è lineare con il 
numero totale dei pixel, che risulta il prodotto dell’altezza e della larghezza 
dell’immagine. Poichè ogni lato dell’immagine è lineare alla risoluzione della stessa, è 
plausibile usare la risoluzione dell’immagine come unità per analizzare la complessità 
temporale di analisi dei metodi di vettorializzazione. Quindi, la complessità in ordine di 
tempo del metodo HT per la vettorializzazione di base è di ordine quadrato rispetto alla 
risoluzione dell’immagine. 
Siccome i picchi vengono ricercati nel piano (m,c) anche per punti i cui valori m  e c 
derivano da spezzate o distorsioni delle linee nell’immagine originale, HT può essere 
usato per determinare le linee in immagini disturbate. Poiché, le pendenze e le intercette 
sono ricavate in modo sparso, esse non possono essere precise come nelle linee 
originali. Quindi, la qualità delle linee ricavate è molto meno precisa per le linee 
pendenti. Questo può essere osservato nella figura 8 che rappresenta una 
implementazione del metodo HT. Inoltre i metodi basati sul sistema HT possono 
produrre soltanto barre e non possono generare polilinee. 
 
 
1.2.2 Thinning based methods. 
Tamura
2
, Smith
3
 and Lam
4
 forniscono convincenti implementazioni ed analisi di metodi 
Thinning (o metodi che snelliscono l’immagine). I metodi Thinning-based sono stati 
largamente utilizzati in molti dei primi sistemi di vettorializzazione (Fahn 
5
, Kasturi
6
 
                                                 
2
 Tamura H. A Comparison of line thinning alghoritms from digital geometry viewpoint. In Proceedings 
of the 4
th
 International Conference on Pattern Recognition , Kyoto, Japan, 1978, pp 715-719. 
3
 Smith RW. Computer processing of line images : A survey. Pattern Recognition 1987; ,20(1):7-15. 
4
 Lam L, Lee SW and Suen CY. Thinning methodologies – A comprehensive survey. IEEE Transaction 
on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1992; 14(9):869.887. 
5
 Fahn CS, Wang JF, and Lee JY. A Topology-Based Component Extractor for Understanding 
Electrical Circuit Diagram. Computer Vision,Graphic and Image Processing 1988; 44:119-138. 

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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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