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Elaborazione non lineare di immagini biomediche compresse mediante morfologia differenziale: studio dell'accuratezza e densità spettrale di potenza

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Anteprima della tesi: Elaborazione non lineare di immagini biomediche compresse mediante morfologia differenziale: studio dell'accuratezza e densità spettrale di potenza, Pagina 10
Questo tipo di codifica è adatta soprattutto ad immagini con due, o comunque 
pochi, livelli di grigio presenti e che quindi si ripetono consecutivamente. Immagini 
con alti livelli di dettaglio, strutture intricate, e molti livelli di grigio utilizzati non 
presentano runs di particolare lunghezza e tale codifica finirebbe per produrre un 
codice più lungo e non una compressione. 
 
Codifica aritmetica 
Questo tipo di codifica, come quella di Huffman, sfrutta le probabilità di 
occorrenza dei vari livelli di grigio, ma al contrario di questa non è limitata dal fatto 
che ogni simbolo debba avere una parola di codice unica almeno lunga 1 bit.  
Praticamente vengono prese in considerazione intere stringhe di pixel, che 
possono anche corrispondere ad una riga, e codificate per intero così da avere due 
valori che rappresentano univocamente l’intera stringa. Questi due valori sono il 
punto di codice C
k
 ed un intervallo A
k
, che ora andremo a definire. Ogni simbolo di 
cui è composta l’immagine viene rappresentato da una probabilità individuale di 
occorrenza p
l
 e da una probabilità cumulativa P
l
 che praticamente è uguale alla 
somma delle probabilità individuali dei simboli di valore inferiore. 
Per esempio, se consideriamo lo schema dell’immagine di figura 2.1, 
otteniamo i valori di probabilità riportati in tabella 2.1. 
 
simboli occorrenze p
l
P
l
0 7 0.07 0.00 
1 37 0.37 0.07 
2 24 0.24 0.44 
3 12 0.12 0.68 
4 5 0.05 0.80 
5 6 0.06 0.85 
6 2 0.02 0.91 
7 7 0.07 0.93 
Tabella 2.1 – Valori delle probabilità 
 
Supponiamo di voler codificare la stringa [4,3,1] composta dai primi tre pixel 
della settima riga. I valori iniziali di C
k
 e A
k
 sono posti a C
0
=0 e A
0
=1, e poi si 
calcolano itarativamente secondo le seguenti espressioni: 
 10
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Informazioni tesi

  Autore: Agostino Scardino
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Lecce
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'informazione
  Relatore: Aimè Lay-ekuakille
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 154

FAQ

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Parole chiave

blocking artifacts
compressione
deblocking
elaborazione morfologica
immagini
immagini biomediche
immagini compresse
morfologia

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