Valutazione della possibilità di utilizzo di programmi di elaborazione gratuiti per la correlazione digitale di immagini

Negli ultimi anni la tecnica di misura della correlazione digitale di immagini (“Digital Image Correlation” = DIC) sta trovando numerose applicazioni nell’ambito della meccanica sperimentale come valida alternativa per misure di campi di deformazione su componenti strutturali soggetti a carichi statici e dinamici. Misurare deformazioni in provini troppo piccoli, troppo grandi, teneri o caldi, è un tipico scenario in cui diventano necessarie le tecniche senza contatto in quanto l’applicazione di estensimetri risulta inefficiente. L’obiettivo di questo lavoro consta nel valutare l’applicabilità e l’accuratezza di programmi di elaborazione gratuiti per la correlazione digitale di immagini evidenziandone il metodo di utilizzo e l’autenticità dei risultati verificati attraverso prove in laboratorio. Tali programmi, per praticità e gratuità, nel campo bidimensionale, possono considerarsi una valida alternativa a programmi commerciali di elevato costo. Nonostante ciò, presentano alcune criticità e limitazioni che emergeranno dalle attente sperimentazioni effettuate. Verrà così definita la corretta e necessaria preparazione del set up sperimentale antecedente la prova e il campo di applicabilità a cui si prestano tali programmi per un preciso ed autentico rilevamento delle deformazioni subite da un corpo sottoposto a sollecitazioni, al pari di un comune estensimetro.

Schemi di soluzione numerica dell'equazione delle onde per l'individuazione di punti salienti in immagini

L’obiettivo di questa tesi è stato quello di migliorare l’efficacia e l’efficienza di una proposta allo stato dell’arte per l’individuazione di punti salienti in immagini digitali [1]. Questo algoritmo sfrutta le proprietà dell’equazione alle derivate parziali che modella l’evoluzione di un’onda. Per migliorarlo sono stati implementati alcuni schemi numerici di risoluzione dell’equazione delle onde bidimensionale e sono stati valutati rispetto allo schema già utilizzato. Sono stati implementati sia schemi impliciti sia schemi espliciti, tutti in due versioni: con interlacciamento con l’equazione del calore (diffusivi) e senza. Lo studio dei migliori schemi è stato approfondito e questi ultimi sono stati confrontati con successo con la versione precedentemente proposta dello schema esplicito INT 1/4 con diffusione [1]. In seguito è stata realizzata una versione computazionalmente più efficiente dei migliori schemi di risoluzione attraverso l’uso di una struttura piramidale ottenuta per sotto-campionamento dell’immagine. Questa versione riduce i tempi di calcolo con limitati cali di performance. Il tuning dei parametri caratteristici del detector è stato effettuato utilizzando un set di immagini varianti per scala, sfocamento (blur), punto di vista, compressione jpeg e variazione di luminosità noto come Oxford dataset. Sullo stesso sono stati ricavati risultati sperimentali che identificano la proposta presentata come il nuovo stato dell’arte. Per confrontare le performance di detection con altri detector allo stato dell’arte sono stati utilizzati tre ulteriori dataset che prendono il nome di Untextured dataset, Symbench dataset e Robot dataset. Questi ultimi contengono variazioni di illuminazione, momento di cattura, scala e punto di vista. I detector sviluppati risultano i migliori sull’Untextured dataset, raggiungono performance simili al miglior detector disponibile sul Symbench dataset e rappresentano il nuovo stato dell’arte sul Robot dataset.

Algoritmi di regolarizzazione con variazione totale nella ricostruzione di immagini di tomosintesi

La tomografia computerizzata (CT) è una metodica di diagnostica per immagini che consiste in una particolare applicazione dei raggi X. Essa, grazie ad una valutazione statistico-matematica (computerizzata) dell'assorbimento di tali raggi da parte delle strutture corporee esaminate, consente di ottenere immagini di sezioni assiali del corpo umano. Nonostante le dosi di radiazioni somministrate durante un esame siano contenute, questa tecnica rimane sconsigliata per pazienti sensibili, perciò nasce il tentativo della tomosintesi: ottenere lo stesso risultato della CT diminuendo le dosi somministrate. Infatti un esame di tomosintesi richiede poche proiezioni distribuite su un range angolare di appena 40°. Se da una parte la possibilità di una ingente diminuzione di dosi e tempi di somministrazione costituisce un grosso vantaggio dal punto di vista medico-diagnostico, dal punto di vista matematico esso comporta un nuovo problema di ricostruzione di immagini: infatti non è banale ottenere risultati validi come per la CT con un numero basso di proiezioni,cosa che va a infierire sulla mal posizione del problema di ricostruzione. Un possibile approccio al problema della ricostruzione di immagini è considerarlo un problema inverso mal posto e studiare tecniche di regolarizzazione opportune. In questa tesi viene discussa la regolarizzazione tramite variazione totale: verranno presentati tre algoritmi che implementano questa tecnica in modi differenti. Tali algoritmi verranno mostrati dal punto di vista matematico, dimostrandone ben posizione e convergenza, e valutati dal punto di vista qualitativo, attraverso alcune immagini ricostruite. Lo scopo è quindi stabilire se ci sia un metodo più vantaggioso e se si possano ottenere buoni risultati in tempi brevi, condizione necessaria per una applicazione diffusa della tomosintesi a livello diagnostico. Per la ricostruzione si è fatto riferimento a problemi-test cui è stato aggiunto del rumore, così da conoscere l'immagine originale e poter vedere quanto la ricostruzione sia ad essa fedele. Il lavoro principale dunque è stata la sperimentazione degli algoritmi su problemi test e la valutazione dei risultati, in particolare per gli algoritmi SGP e di Vogel, che in letteratura sono proposti per problemi di image deblurring.

Un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con norma L1

Scopo dell'opera è implementare in maniera efficiente ed affidabile un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con termine regolativo in norma L1. In particolare due metodi, battezzati "OWL-QN per inversione" e "OWL-QN precondizionato", sono presentati e provati con numerose sperimentazioni. I metodi sono generati considerando le peculiarità del problema e le proprietà della trasformata discreta di Fourier. I risultati degli esperimenti numerici effettuati mostrano la bontà del contributo proposto, dimostrando la loro superiorità rispetto al metodo OWL-QN presente in letteratura, seppure adattato alle immagini.

Ricostruzione tridimensionale dell'anatomia dell'atrio sinistro da immagini di risonanza magnetica

Il lavoro fornisce una ricostruzione anatomica tridimensionale dell'atrio sinistro in pazienti affetti da fibrillazione atriale. Le immagini utilizzate sono state acquisite in risonanza magnetica e, precisamente sono dati coronali di angio RM. L'elaborazione prevede una segmentazione dei dati e un'individuazione del contorno dell'area anatomica di interesse. Il risultato finale è l'interpolazione lungo l'asse z di acquisizione e una visualizzazione in tre dimensioni.

Algoritmi di ricostruzione di immagini per sistemi a microonde dedicati all'imaging della mammella

Lo scopo di questa tesi è quello di presentare alcuni degli algoritmi di ricostruzione utilizzati nei sistemi a microonde per l'imaging della mammella. Sebbene, la mammografia a raggi X sia la tecnica che a oggi presenta le migliori caratteristiche per la rilevazione di lesioni tumorali ai tessuti del seno, la compressione necessaria nel processo di imaging e la probabilità non trascurabile di falsi negativi hanno portato alla ricerca e allo sviluppo di metodi alternativi di imaging alla mammella. Tra questi, l'imaging attraverso microonde sfrutta la differenza delle proprietà dielettriche tra tessuto sano e tumorale. Nel seguente elaborato verrà descritto come è ottenuta l'immagine dell'interno della mammella attraverso gli algoritmi di ricostruzione utilizzati da vari prototipi di sistemi di imaging. Successivamente verranno riportati degli esempi che mostrano i risultati ottenuti attraverso simulazioni o, quando possibile, in ambiente clinico.

Geophotohunt: Studio di algoritmi di confronto di immagini per realizzare una caccia al tesoro fotografica

Questo studio si propone di realizzare un’applicazione per dispositivi Android che permetta, per mezzo di un gioco di ruolo strutturato come caccia al tesoro, di visitare in prima persona città d’arte e luoghi turistici. Gli utenti finali, grazie alle funzionalità dell’app stessa, potranno giocare, creare e condividere cacce al tesoro basate sulla ricerca di edifici, monumenti, luoghi di rilevanza artistico-storica o turistica; in particolare al fine di completare ciascuna tappa di una caccia al tesoro il giocatore dovrà scattare una fotografia al monumento o edificio descritto nell’obiettivo della caccia stessa. Il software grazie ai dati rilevati tramite GPS e giroscopio (qualora il dispositivo ne sia dotato) e per mezzo di un algoritmo di instance recognition sarà in grado di affermare se la foto scattata rappresenta la risposta corretta al quesito della tappa. L’applicazione GeoPhotoHunt rappresenta non solo uno strumento ludico per la visita di città turistiche o più in generale luoghi di interesse, lo studio propone, infatti come suo contributo originale, l’implementazione su piattaforma mobile di un Content Based Image Retrieval System (CBIR) del tutto indipendente da un supporto server. Nello specifico il server dell’applicazione non sarà altro che uno strumento di appoggio con il quale i membri della “community” di GeoPhotoHunt potranno pubblicare le cacce al tesoro da loro create e condividere i punteggi che hanno totalizzato partecipando a una caccia al tesoro. In questo modo quando un utente ha scaricato sul proprio smartphone i dati di una caccia al tesoro potrà iniziare l’avventura anche in assenza di una connessione internet. L’intero studio è stato suddiviso in più fasi, ognuna di queste corrisponde ad una specifica sezione dell’elaborato che segue. In primo luogo si sono effettuate delle ricerche, soprattutto nel web, con lo scopo di individuare altre applicazioni che implementano l’idea della caccia al tesoro su piattaforma mobile o applicazioni che implementassero algoritmi di instance recognition direttamente su smartphone. In secondo luogo si è ricercato in letteratura quali fossero gli algoritmi di riconoscimento di immagini più largamente diffusi e studiati in modo da avere una panoramica dei metodi da testare per poi fare la scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Quindi si è proceduto con lo sviluppo dell’applicazione GeoPhotoHunt stessa, sia per quanto riguarda l’app front-end per dispositivi Android sia la parte back-end server. Infine si è passati ad una fase di test di algoritmi di riconoscimento di immagini in modo di avere una sufficiente quantità di dati sperimentali da permettere di effettuare una scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Al termine della fase di testing si è deciso di implementare su Android un algoritmo basato sulla distanza tra istogrammi di colore costruiti sulla scala cromatica HSV, questo metodo pur non essendo robusto in presenza di variazioni di luminosità e contrasto, rappresenta un buon compromesso tra prestazioni, complessità computazionale in modo da rendere la user experience quanto più coinvolgente.

Valutazione di un sistema di recupero di immagini dermatologiche

Questa tesi si inserisce in un progetto di ricerca fra il gruppo di Matematica della Visione del Prof. Ferri e CA-MI S.r.l. volto a progettare un sistema di recupero di immagini mediante il quale un dermatologo potrà acquisire l’immagine di una lesione e recuperare da un database classificato le immagini più somiglianti. Il concetto stesso di “somiglianza” è formalmente realizzato da una parte dell’omologia persistente (funzioni di taglia). Questa tesi utilizza tali metodi al fine di ottenere una combinazione ottimale dei diversi classificatori che si ottengono utilizzando la modularità intrinseca nella teoria. A questo scopo vengono impiegati due modelli e diversi metodi numerici.

Tecniche di elaborazione di immagini radiografiche in odontoiatria

Il presente progetto di tesi è stato svolto in collaborazione con l’ufficio tecnico di Ricerca & Sviluppo dell’azienda Cefla Dentale, divisione MyRay (Imola - BO Italia). A seguito dell’esperienza maturata nel settore dei radiografici dentali, scelte aziendali hanno richiesto l’aggiornamento delle tecniche di elaborazione dell’immagine acquisita. Ogni prodotto commercializzato è fornito di un software predisposto alla gestione dei pazienti e alle operazioni di post-procesing tipiche: riduzione del rumore, aumento dei contrasti, della luminosità, misurazioni e tutti quelli presenti nei più comuni software di elaborazione grafica. Questi filtri digitali sono raccolti in una libreria sviluppata a seguito di una collaborazione esterna. Col presente elaborato viene effettuata una panoramica sulle tecniche di filtraggio utilizzate e vengono introdotte diverse proposte finalizzate alla riduzione del rumore. Test di valutazione qualitativa e quantitativa, su fantocci target, fantocci antropomorfi e set di immagini in-vivo, guideranno la scelta verso la proposta migliore, la quale verrà successivamente inserita all’interno della libreria e andrà ad aggiungersi ai filtri a disposizione dell’utente finale.

Moto per curvatura per l'elaborazione di immagini ecocardiografiche

In questa tesi discutiamo un modello di segmentazione di immagini ecocardiografiche espresso tramite un'equazione a derivate parziali di evoluzione geometrica. A questo scopo introduciamo la nozione di curvatura in una opportuna metrica riemanniana associata all'immagine e verifichiamo che il modello inizialmente introdotto da C. Corsi, G. Saracino, A. Sarti, C. Lamberti, può essere interpretato come una generalizzaione di un flusso per curvatura in questa metrica.

Denoising di immagini mediante tecniche basate sulla Total Variation.

Il lavoro svolto in questa tesi è legato allo studio ed alla formulazione di metodi computazionali volti all’eliminazione del noise (rumore) presente nelle immagini, cioè il processo di “denoising” che è quello di ricostruire un’immagine corrotta da rumore avendo a disposizione una conoscenza a priori del fenomeno di degrado. Il problema del denoising è formulato come un problema di minimo di un funzionale dato dalla somma di una funzione che rappresenta l’adattamento dei dati e la Variazione Totale. I metodi di denoising di immagini saranno affrontati attraverso tecniche basate sullo split Bregman e la Total Variation (TV) pesata che è un problema mal condizionato, cioè un problema sensibile a piccole perturbazioni sui dati. Queste tecniche permettono di ottimizzare dal punto di vista della visualizzazione le immagini in esame.

Ricostruzione di gradienti di ossigeno e glucosio da immagini PET per applicazioni nanobiotecnologiche.

La ricerca biomedica è arrivata attualmente a un bivio che vede contrapposte sperimentazione in vitro e in vivo. Per ovviare a questo problema è nata la sperimentazione su biochip che, attraverso l'impiego di apparecchiature dedicate, permette di ottenere misure su campioni che ripropongano le condizioni fisiologiche dei tessuti umani in vivo superando il problema della sperimentazione animale e quello delle misure in vitro, che non rispecchiano le condizioni reali delle cellule in esame. Il perfezionamento dell'apparecchio in questione richiede la comparazione delle condizioni create nel biochip con quelle riscontrate nei tessuti cellulari di pazienti umani. Il fine della comparazione è quello di riuscire ad eguagliare i due sistemi per poter sfruttare il dispositivo come un fantoccio su cui verificare gli effetti di farmaci in fase sperimentale e misurare grandezze con un grado di precisione molto più alto rispetto ai metodi messi in opera fino a ora. Questo lavoro di tesi propone uno studio preliminare sulla fattibilità di misure di concentrazioni di ossigeno e glucosio attraverso i radiofarmaci 64Cu-ATSM e 18F-FDG impiegati su pazienti sottoposti a PET-CT. Nello specifico, dopo aver illustrato i processi cellulari che coinvolgono il glucosio e l'ossigeno all'interno dei tessuti umani, si passa a descrivere le metodologie di misura impiegate, nell'ambito dell'imaging diagnostico, e le caratteristiche che motivano la scelta dei radiofarmaci utilizzati come mezzo di contrasto. Successivamente viene considerato un modello compartimentale a due tessuti per descrivere la cinetica dei radiofarmaci e per ottenere una stima delle concentrazioni da rapportare alle grandezze rilevate con la PET. Infine sono tracciati dei profili sulle slice dei volumi PET elaborati che diano dei valori di concentrazione delle molecole studiate.

Algoritmi per la correzione di distorsioni in immagini

Studio, analisi ed implementazione di algoritmi esistenti per la correzione di distorsioni in immagini, con introduzione delle semplificazioni necessarie per la sua realizzazione in dispositivi embedded. Introduzione di nuovi metodi di semplificazione. Calibrazione di una telecamera o un sistema di telecamere stereo con lenti wide angle o fisheye tramite opencv.

Algoritmi per la ricostruzione di immagini tomografiche con rumore misto

Nella tomografia computerizzata subentrano due fonti principali di rumore nel processo di generazione dell'immagine. Il l rumore legato al disturbo generato dall'elettronica si può modellare con un rumore di Gauss, mentre il rumore dovuto all'interazione dei fotoni con il corpo in scansione può essere modellato con un rumore di Poisson. Partendo da un modello per la rimozione del rumore misto di Poisson-Gauss (modello Infimal), viene applicato l'algoritmo del gradiente proiettato scalato (SGP) con Infimal su vari rumori misti per analizzarne l'efficacia.

Implementazione di reti neurali per missioni di telerilevamento satellitare da immagini iperspettrali

L’utilizzo di reti neurali, applicate a immagini iperspettrali, direttamente a bordo di un satellite, permetterebbe una stima tempestiva ed aggiornata di alcuni parametri del suolo, necessari per ottimizzare il processo di fertilizzazione in agricoltura. Questo elaborato confronta due modelli derivati dalle reti EfficientNet-Lite0 ed EdgeNeXt per la stima del valore di pH del terreno e delle concentrazioni di Potassio (K), Pentossido di Fosforo (P2O5) e Magnesio (Mg) da immagini iperspettrali raffiguranti campi agricoli. Sono stati inoltre testati due metodi di riduzione delle bande: l’Analisi delle Componenti Principali (PCA) e un algoritmo di selezione basato sull’Orthogonal Subspace Projection (OSP). Lo scopo è ridurre le dimensioni delle immagini al fine di limitare le risorse necessarie all’inferenza delle reti, pur preservandone l’accuratezza. L’esecuzione in tempo reale (23.6 fps) della migliore soluzione ottenuta sul sistema embedded Dev Board Mini ne dimostra l’applicabilità a bordo di nanosatelliti.