464 resultados para Elaborazione delle immagini, UAV, traffico aereo, opencv


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Il progetto di ricerca che ho svolto in questi mesi si è focalizzato sull'integrazione dei risultati raggiunti grazie all'elaborazione di nuovi dati sperimentali. Questi sono stati prelevati dalla corteccia visiva di macachi, attraverso l'utilizzo di tecniche di registrazione elettro-fisiologiche mediante array di micro-elettrodi[25], durante la presentazionedi alcuni filmati (sequenze di immagini o frames). Attraverso la tecnica del clustering, dalle registrazioni degli esperimenti sono stati raggruppati gli spike appartenenti ad uno stesso neurone, sfruttando alcune caratteristiche come la forma del potenziale d'azione. Da questa elaborazione e stato possibile risalire a quali stimoli hanno prodotto una risposta neurale. I dati messi a disposizione da Ringach non potevano essere trattati direttamente con le tecniche della spike-triggered average e della spike-triggered covariance a causa di alcune loro caratteristiche. Utilizzando filtri di Gabor bidimensionali e l'energia di orientazione e stato pero possibile modellare la risposta di cellule complesse in corteccia visiva primaria. Applicare questi modelli su dati ad alta dimensionalita immagini molto grandi), sfruttando la tecnica di standardizzazione (Z-score), ha permesso di individuare la regione, la scala e l'orientazione all'interno del piano immagine dei profili recettivi delle cellule di cui era stata registrata l'attività neurale. Ritagliare tale regione e applicare la spike-triggered covariance su dati della giusta dimensionalita, permetterebbe di risalire ai profili recettivi delle cellule eccitate in un preciso momento, da una specifica immagine e ad una precisa scala e orientazione. Se queste ipotesi venissero confermate si potrebbe marcare e rafforzare la bontà del modello utilizzato per le cellule complesse in V1 e comprendere al meglio come avviene l'elaborazione delle immagini.

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Il presente lavoro è stato svolto presso il Servizio di Fisica Sanitaria dell’Azienda USL della Romagna, Presidio Ospedaliero di Ravenna e consiste nella validazione del dato dosimetrico visualizzato su due apparecchiature per mammografia digitale e nel confronto tra qualità immagine di diverse curve di acquisizione in funzione della dose e della post-elaborazione. Presupposto per l’acquisizione delle immagini è stata la validazione del dato dosimetrico visualizzato sui mammografi, tramite misura diretta della dose in ingresso con strumentazione idonea, secondo protocolli standard e linee guida europee. A seguire, sono state effettuate prove di acquisizione delle immagini radiografiche su due diversi fantocci, contenenti inserti a diverso contrasto e risoluzione, ottenute in corrispondenza di tre curve dosimetriche e in funzione dei due livelli di post-elaborazione delle immagini grezze. Una volta verificati i vari passaggi si è proceduto con l’analisi qualitativa e quantitativa sulle immagini prodotte: la prima valutazione è stata eseguita su monitor di refertazione mammografica, mentre la seconda è stata effettuata calcolando il contrasto in relazione alla dose ghiandolare media. In particolare è stato studiato l’andamento del contrasto cambiando le modalità del software Premium View e lo spessore interposto tra la sorgente di raggi X ed il fantoccio, in modo da simulare mammelle con grandezze differenti.

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Lo scopo di IDCardOCR è quello di permettere all'utente di acquisire i dati di una persona in formato strutturato eseguendo una semplice foto del suo documento di identità. I dati salvati saranno così a disposizione dell’utente in formato digitale. Permette, a differenze di altre applicazioni, la creazione di una maschera personalizzata dove è l’utente a decidere i dati da digitalizzare. Il riconoscimento ottico dei caratteri è implementato dal tool Tesseract-OCR Obiettivo della tesi è quello di approfondire lo studio dei sistemi di OCR e del loro funzionamento in ambiente Android, applicare tecniche di ritaglio e elaborazione delle immagini, approfondimento delle piattaforma di sviluppo. La tesi è cosi strutturata. Il primo capitolo contiene l’introduzione al problema, una panoramica sulle applicazioni esistenti e i motivi che ci hanno spinto ha scegliere la piattaforma di sviluppo Andriod. Il capitolo due tratta delle progettazione dell’applicazione attraverso diagrammi UML e introduce l’architettura del sistema. Il capitolo tre è incentrato sulla parte di sviluppo, infine nel quarto capitolo, si conclude la tesi con i risultati dei test effettuati e i possibili sviluppi futuri.

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In campo medico ha un ruolo fondamentale il monitoraggio dei parametri vitali, importanti indicatori dello stato di salute del paziente, essenziali nella diagnosi e nella cura dellle patologie. La frequenza cardiaca occupa un ruolo fondamentale nella clinica, primo indice dell'attività cardio circolatoria del paziente. Il trattato analizza una metodica di monitoraggio del battito cardiaco per mezzo delle videocamere digitali, la ripresa diretta in video del volto del paziente e la presenza di un'adeguata illuminazione ambientale: la pulsazione cardiaca esercita variazioni di pressione a livello periferico generando un cambiamento del colore della pelle sulle zone più esposte, quali il viso. Analizzando l'andamento temporale del segnale RGB registra, per mezzo di algoritmi di elaborazione delle immagini, è possibile stimare accuratamente il battito cardiaco dell'utente. Nell'elaborato viene affrontata la metodica degl algoritmi di image-prcessing presentando un applicativo scritto in linguaggio Python, funzionante e testato su di un sistema Linux (Ubuntu 14.04). Tale metodo si basa sui concetti della fotopletismografia applicata in remoto denotando il non-contact-mode.

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L’analisi istologica riveste un ruolo fondamentale per la pianificazione di eventuali terapie mediche o chirurgiche, fornendo diagnosi sulla base dell’analisi di tessuti, o cellule, prelevati con biopsie o durante operazioni. Se fino ad alcuni anni fa l’analisi veniva fatta direttamente al microscopio, la sempre maggiore diffusione di fotocamere digitali accoppiate consente di operare anche su immagini digitali. Il presente lavoro di tesi ha riguardato lo studio e l’implementazione di un opportuno metodo di segmentazione automatica di immagini istopatologiche, avendo come riferimento esclusivamente ciò che viene visivamente percepito dall’operatore. L’obiettivo è stato quello di costituire uno strumento software semplice da utilizzare ed in grado di assistere l’istopatologo nell’identificazione di regioni percettivamente simili, presenti all’interno dell’immagine istologica, al fine di considerarle per una successiva analisi, oppure di escluderle. Il metodo sviluppato permette di analizzare una ampia varietà di immagini istologiche e di classificarne le regioni esclusivamente in base alla percezione visiva e senza sfruttare alcuna conoscenza a priori riguardante il tessuto biologico analizzato. Nella Tesi viene spiegato il procedimento logico seguito per la progettazione e la realizzazione dell’algoritmo, che ha portato all’adozione dello spazio colore Lab come dominio su cu cui calcolare gli istogrammi. Inoltre, si descrive come un metodo di classificazione non supervisionata utilizzi questi istogrammi per pervenire alla segmentazione delle immagini in classi corrispondenti alla percezione visiva dell’utente. Al fine di valutare l’efficacia dell’algoritmo è stato messo a punto un protocollo ed un sistema di validazione, che ha coinvolto 7 utenti, basato su un data set di 39 immagini, che comprendono una ampia varietà di tessuti biologici acquisiti da diversi dispositivi e a diversi ingrandimenti. Gli esperimenti confermano l’efficacia dell’algoritmo nella maggior parte dei casi, mettendo altresì in evidenza quelle tipologie di immagini in cui le prestazioni risultano non pienamente soddisfacenti.

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A causa della limitata estensione del campo di vista del sistema, con un microscopio ottico tradizionale non è possibile acquisire una singola immagine completamente a fuoco se l’oggetto è caratterizzato da una profondità non trascurabile. Fin dagli anni ’70, il problema dell’estensione della profondità di fuoco è stato ampiamente trattato in letteratura e molti metodi sono stati proposti per superare questo limite. Tuttavia, è molto difficile riuscire a decretare quale metodo risulti essere il migliore in una specifica applicazione, a causa della mancanza di una metrica validata e adatta ad essere utilizzata anche in casi reali, dove generalmente non si ha a disposizione un’immagine di riferimento da considerare come “la verità” (ground truth). L’Universal Quality Index (UQI) è ampiamente utilizzato in letteratura per valutare la qualità dei risultati in processi di elaborazione di immagini. Tuttavia, per poter calcolare questo indice è necessaria una ground truth. In effetti, sono state proposte in letteratura alcune estensioni dell’UQI per valutare il risultato dei metodi di fusione anche senza immagine di riferimento, ma nessuna analisi esaustiva è stata proposta per dimostrare la loro equivalenza con l’UQI standard nel valutare la qualità di un’immagine. In questo lavoro di Tesi, partendo dai limiti dei metodi attualmente utilizzati per l'estensione della profondità di campo di un microscopio, ed esposti in letteratura, per prima cosa è stato proposto un nuovo metodo, basato su approccio spaziale e fondato su analisi locale del segnale appositamente filtrato. Attraverso l’uso di sequenze di immagini sintetiche, delle quali si conosce la ground truth, è stato dimostrato, utilizzando metriche comuni in image processing, che il metodo proposto è in grado di superare le performance dei metodi allo stato dell'arte. In seguito, attraverso una serie di esperimenti dedicati, è stato provato che metriche proposte e ampiamente utilizzate in letteratura come estensione dell'UQI per valutare la qualità delle immagini prodotte da processi di fusione, sebbene dichiarate essere sue estensioni, non sono in grado di effettuare una valutazione quale quella che farebbe l'UQI standard. E’ quindi stato proposto e validato un nuovo approccio di valutazione che si è dimostrato in grado di classificare i metodi di fusione testati così come farebbe l’UQI standard, ma senza richiedere un’immagine di riferimento. Infine, utilizzando sequenze di immagini reali acquisite a differenti profondità di fuoco e l’approccio di valutazione validato, è stato dimostrato che il metodo proposto per l’estensione della profondità di campo risulta sempre migliore, o almeno equivalente, ai metodi allo stato dell’arte.

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La Tomografia Computerizzata perfusionale (TCp) è una tecnica che permette di effettuare studi funzionali di natura emodinamica dei tessuti ispezionati, misurandone la perfusione attraverso l’analisi temporale della diffusione del mezzo di contrasto. Ricerche recenti indicano come alcuni parametri (ad esempio, il blood flow) della perfusione ematica dell’organo interessato rappresentino un valido strumento per la valutazione dell’efficacia delle terapie anti-angiogenetiche. Valutazione che, potendo avvenire già in fase precoce, senza attendere i più tardivi cambiamenti dimensionali, consente un eventuale adeguamento, altrettanto precoce, della terapia in caso di risultati parziali o di insuccesso. Tuttavia diversi problemi, tra cui la difficoltà ad ottenere misure riproducibili, dovuta alla estrema variabilità delle cause di errore, costituiscono un ostacolo alla standardizzazione e, conseguentemente, alla trasposizione in clinica della TCp. Il lavoro di tesi ha avuto come obiettivo quello di identificare le principali sorgenti di errore in tutto il processo di preparazione dell’esame, generazione e archiviazione dei dati TCp al fine di fornire a IRST-IRCCS un protocollo perfusionale che consente di tenere sotto controllo, innanzitutto, tutti i parametri relativi alla somministrazione del mezzo di contrasto e alla fase di acquisizione delle immagini. Successivamente, è stato creato un catalogo di esami perfusionali, facilmente consultabile sia dal personale medico sia da quello ingegneristico. Infine, è stato fornito il supporto, sia ai medici sia agli ingegneri, per la messa a punto di un metodo di validazione visiva dei risultati ottenuti. Contestualmente, uno dei principali risultati del lavoro di Tesi è stato quello di creare, all’interno di IRST-IRCCS, una figura che funga da “collettore” fra i radiologi e gli ingegneri dell’Università di Bologna. Proprio in questo modo è stato possibile standardizzare le procedure di esecuzione degli esami perfusionali e implementare, attraverso l’interfacciamento tra il personale medico ed i ricercatori dell’Università, i protocolli per la gestione ed il trattamento dei dati acquisiti.

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Il rumore causato dagli aeromobili nelle varie operazioni aeroportuali è uno dei problemi più sentiti dalle popolazioni che risiedono nelle aree adiacenti gli aeroporti.Nonostante i progressi fatti dal punto di vista tecnologico, che hanno portato a una notevole riduzione del fenomeno, il continuo aumento della domanda di traffico aereo ha ridotto l’efficacia di queste migliorie tecniche, anche a causa di una scarsa pianificazione territoriale nel corso degli anni. Ci sono numerosi interventi possibili per ridurre l'inquinamento acustico, in questa tesi vengono analizzate in special modo le NAP e la loro applicazione al caso dell'aeroporto di Bologna.

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Scopo della tesi è la descrizione di un metodo per il calcolo di minimi di funzionali, basato sulla steepest descent. L'idea principale è quella di considerare un flusso nella direzione opposta al gradiente come soluzione di un problema di Cauchy in spazi di Banach, che sotto l'ipotesi di Palais-Smale permette di determinare minimi. Il metodo viene applicato al problema di denoising e segmentazione in elaborazione di immagini: vengono presentati metodi classici basati sull'equazione del calore, il total variation ed il Perona Malik. Nell'ultimo capitolo il grafico di un'immagine viene considerato come varietà, che induce una metrica sul suo dominio, e viene nuovamente utilizzato il metodo di steepest descent per costruire algoritmi che tengano conto delle caratteristiche geometriche dell'immagine.

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Questo progetto di tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un algoritmo per la correzione e la calibrazione delle immagini in microscopia a fluorescenza e della sua implementazione come programma. Infatti, senza tale calibrazione le immagini di microscopia a fluorescenza sarebbero intrinsecamente affette da molteplici tipi di distorsioni ottiche. Questo limita fortemente la possibilità di effettuare analisi quantitative del livello di fluorescenza osservato. Il difetto sul quale ci siamo soffermati è la disomogeneità di campo, ossia una non uniforme fluorescenza causata dalla forma irregolare del fascio di eccitazione. Per conseguire l'obiettivo da noi proposto è necessaria l'acquisizione, in parallelo al campione in esame, di immagini di calibrazione contenenti sfere nanometriche a fluorescenza nota. A partire da queste, tramite procedure di image processing da noi implementate, abbiamo stimato la funzione di correzione della fluorescenza, localmente per ogni punto dell'immagine. Per la creazione di tale algoritmo abbiamo ipotizzato una possibile distribuzione dell'intensità dovuta alla non omogeneità del fascio ed abbiamo quindi stimato i parametri tramite un'apposita procedura di maximum likelihood. Tale stima è stata eseguita tenendo conto di possibili effetti dovuti alla luminosità di background, alla sovrapposizione di più nanosfere e ad effetti di bordo nel corso dell'elaborazione. Questa procedura è stata ripetuta su quattro diverse immagini di calibrazione, per valutarne la consistenza e la validità. Inoltre, per poter verificare che il software di elaborazione abbia le desiderate proprietà di linearità tra segnale misurato ed intensità nota, ci siamo serviti di un'ulteriore immagine di calibrazione contenente una mistura di sfere nanometriche con intensità variabili su due ordini di grandezza. Il risultato di questo lavoro di tesi verrà incluso in un programma per la calibrazione delle immagini in fluorescenza acquisite al laboratorio di biofisica del Dipartimento di Fisica ed Astronomia di Bologna.

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Nella tesi, dopo un'introduzione di carattere generale sull'endoscopia digestiva, vengono analizzate le innovazioni tecnologiche che permettono il miglioramento ed il potenziamento delle immagini endoscopiche tramite elaborazione real-time, al fine di rilevare le lesioni non visibili con la luce bianca. L'elaborato analizza il flusso di lavoro del reparto, preso in carico dal sistema informativo di endoscopia. Lo scambio di informazioni tra i diversi sistemi informativi deve avvenire utilizzando gli standard HL7 e DICOM, secondo le specifiche dettate dai profili di integrazione IHE. Nella parte finale del trattato è descritta l'architettura del sistema informativo di endoscopia e sono esposte le specifiche di integrazione informativa.

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Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.

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Questa tesi riguarda l'analisi di immagini astronomiche. In particolare esamineremo tecniche che permettono l'elaborazione di immagini. Si parlerà di operazioni di base che comprendono le usuali operazioni matematiche e le trasformazioni geometriche fornendo alcuni esempi di applicazioni. Parleremo inoltre approfonditamente dell'operazione di convoluzione tra immagini e delle sue proprietà. Successivamente tratteremo in modo approfondito la teoria di Fourier, a partire dai suoi lavori sulle serie omonime fino allo sviluppo dell'algoritmo FFT. Vedremo inoltre svariate applicazioni della trasformata di Fourier all'analisi di immagini. Per concludere parleremo di deconvoluzione, analizzando in particolare due algoritmi deconvolutivi, l'algoritmo di Van Cittert e l'algoritmo di Richardson-Lucy.

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L’introduzione della tomografia computerizzata nelle applicazioni oncologiche è stata rivoluzionaria per la diagnostica delle immagini di molti organi e apparati, superando i limiti della radiologia convenzionale. Questa tecnica rappresenta, infatti, un efficace strumento nella diagnosi e caratterizzazione di numerosi tumori, in quanto questo tipo di applicazione perfusionale amalgama informazioni di natura morfologica, tipiche della TC tradizionale, con studi funzionali sui tessuti in esame. Tuttavia, diversi problemi, tra cui la mancanza di un protocollo standard sia durante la fase di acquisizione dei dati, sia durante la fase di elaborazione dei dati, costituiscono un ostacolo per la trasposizione in clinica della TCp. In questo lavoro di Tesi si è trattato principalmente della modalità di analisi dei dati: ad oggi, infatti, non è ancora stato formulato un protocollo che stabilisca in modo univoco una tecnica di analisi delle mappe perfusionali risultanti dall’elaborazione delle immagini TCp. In particolare, si è tentato di affiancare ai classici metodi di analisi di immagini noti in letteratura un ulteriore tecnica che si basa sull’analisi voxel-by-voxel della regione d’interesse su più slice e non solo su quella di riferimento. Questo studio è stato fortemente motivato dall’elevato grado di eterogeneità che caratterizza molti tessuti neoplastici. A tal proposito, l’elaborato mira ad analizzare in modo qualitativo le mappe perfusionali di slice adiacenti a quella di riferimento e a verificare se queste possano restituire informazioni aggiuntive che risultino indispensabili ai fini della formulazione di una corretta diagnosi e scelta del piano terapeutico da applicare al paziente.

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A partire dalle caratteristiche chiave dell’inquinamento acustico, lo scopo della tesi è stato quello di valutare quantitativamente l’entità del rumore aeronautico prodotto dall'aeroporto Marconi e di analizzare le soluzioni tecniche e gestionali disponibili per definire misure adeguate alle caratteristiche infrastrutturali e operative dello scalo e capaci di mitigare il disturbo subito dalla popolazione. Si è tenuto conto delle profonde modificazioni in atto nel mondo dell’aviazione, il quale, avendo come obiettivo quello di fornire un servizio di trasporto sempre più sostenibile, efficace, competitivo e omogeneo sul territorio europeo, sollecita profonde innovazioni nei requisiti funzionali e tecnici. Inizialmente l’attenzione è stata rivolta alla descrizione del rumore aeronautico e del contesto in cui è inserito, soffermandosi sul concetto di sostenibilità di un’infrastruttura di trasporto. Si è proseguito con un'analisi dettagliata della normativa vigente, italiana ed europea, al fine di affrontare gli aspetti legislativi del problema e di delineare le line guida per la valutazione del rumore. Segue uno studio, dal punto di vista tecnico e infrastrutturale, dell’evoluzione della navigazione aerea e del concetto innovativo di performance based navigation, focalizzando l’interesse sul curved approach, procedura di avvicinamento non convenzionale. L'attenzione è stata, poi, dedicata alla descrizione del caso di studio e alla presentazione della metodologia usata. Mediante il supporto dell’INM, sono state determinate le curve isofoniche, quantificando la popolazione esposta a specifici livelli di rumore aeronautico per lo scenario consuntivo dell’anno 2015. Infine, sono state eseguite simulazioni future, sulla base delle previsioni di crescita del volume di traffico aereo, per definire un limite massimo per lo sfruttamento del sistema ILS in testata 30 e per valutare il beneficio generato dall’introduzione del curved approach.