Schemi numerici per filtri di diffusione non lineari applicati al denoising di immagini

La tesi tratta alcuni dei principali filtri di diffusione non lineari per il problema di denoising di immagini. In particolare pertendo dalla formulazione del problema come minimizzazione di un funzionale introduce modelli allo stato dell'arte come il filtro Lineare, di Perona Malik, alle Variazioni Totali e per Curvatura; infine un nuovo modello diffusivo sviluppato dal prof.Antonio Marquina è per la prima volta applicato al problema di denoising. Seguono numerosi schemi numerici alle differenze finite per risolverli, che generano procedimenti iterativi espliciti, impliciti e AOS. Verrà analizzato per la prima volta per il problema di denoising uno schema conservativo al prim'ordine e di ordine superiore, dopo evere proposto una modifica per rendere idoneo la funzione diffusività. Infine vi è un ampio capitolo con considerazioni numeriche e visive sui risultati sperimentali ottenuti.

Interfaccia grafica per l'elaborazione di immagini microscopiche di colture batteriche geneticamente modificate

Le moderne tecniche di imaging e i recenti sviluppi nel campo della visione computazionale consentono sempre più diffusamente l'utilizzo di metodi di image analysis, specialmente in ambito medico e biologico, permettendo un maggiore supporto sia alla diagnosi, sia alla ricerca. Il lavoro svolto in questa tesi si pone in un contesto di ricerca di carattere interdisciplinare, e riguarda il progetto e la realizzazione di un‘interfaccia grafica per l'analisi di colture batteriche geneticamente modificate, marcate con proteine fluorescenti (GFP), acquisite tramite un microscopio ad epifluorescenza. Nota la funzione di risposta del sistema di acquisizione delle immagini, l'analisi quantitativa delle colture batteriche è effettuata mediante la misurazione di proprietà legate all'intensità della risposta al marcatore fluorescente. L'interfaccia consente un'analisi sia globale dei batteri individuati nell'immagine, sia di singoli gruppi di batteri selezionati dall'utente, fornendo utili informazioni statistiche, sia in forma grafica che numerica. Per la realizzazione dell'interfaccia sono state adottate tecniche di ingegneria del software, con particolare enfasi alla interazione uomo-macchina e seguendo criteri di usability, al fine di consentire un corretto utilizzo dello strumento anche da parte di personale senza conoscenza in campo informatico.

Ricostruzione di flussi veicolari su scala regionale: analisi dei dati disponibili

Si mostra l’evoluzione di un modello fisico-matematico atto alla ricostruzione dei fussi nell’intera regione Emilia Romagna partendo da due sorgenti di dati: dati sparsi con bassa risoluzione spaziale senza errore e dati distribuiti in tutta la regione con percentuale rispetto alla totalità di autoveicoli ignota. Si descrive l’elaborazione dei dati e l’evoluzione del modello nella sua storicità fino ad ottenere un buon risultato nella ricostruzione dei fussi. Inoltre si procede ad analizzare la natura dei dati e la natura del problema per ottenere una buona soluzione in grado di descrivere il sistema e per essere facilmente estesa ad altre regioni. Dopo aver definito un metodo di validazione si confrontano svariati risultati di modelli differenti mostrando un’evoluzione nella ricerca di un modello che risolva il problema con tempi computazionali accettabili in modo da ottenere un sistema real-time.

Ricostruzione di flussi veicolari su scala regionale: progettazione e implementazione di un modello

Si mostrano i passi seguiti nello sviluppo di un modello matematico e simulativo che mira a ricostruire il campo di flusso veicolare della rete stradale della regione Emilia Romagna. Si descrivono le fonti di dati utilizzate per la ricostruzione: dispositivi GPS a bassa capillarità e spire induttive su strada; si discute delle caratteristiche dei dati e dei problemi intrinseci e contingenti da cui sono affetti, nonché delle metodologie adottate nel tentativo di risolvere questi problemi. Si illustra l’idea centrale alla base delle ricostruzioni, e si descrive un criterio di validazione del modello. Si mostrano i risultati dei vari algoritmi ideati, ognuno affiancato dal parametro di validità, evidenziando quale metodo produca risultati migliori. Si conclude discutendo delle potenzialità del modello in termini di applicabilità in altre regioni o zone geografiche.

Studio di metodi di ricostruzione di top molto energetici all'esperimento atlas

L’acceleratore di protoni e ioni pesanti LHC costruito presso i laboratori del CERN di Ginevra permette sviluppi straordinari nel campo della fisica delle particelle alle alte energie. Tra le diverse linee di ricerca attualmente operative lo studio del quark top riveste un ruolo di particolare rilevanza. Infatti, l’elevata energia accessibile alla macchina rende possibile la raccolta di campioni di elevata statistica necessari per uno studio dettagliato delle proprietà del quark top, la particella più pesante fino ad oggi nota. In particolare in questa tesi viene studiato, e confrontato con l'analisi standard, un nuovo metodo, chiamato “template overlap method”, per la selezione di quark top prodotti ad alta energia. L'obiettivo è valutare se questo nuovo metodo permetterà una migliore precisione nella misura della sezione d'urto differenziale di produzione di coppie tt nelle prossime prese dati dove l'energia nel centro di massa raggiungerà i 13 TeV. L'analisi, per ora, è stata svolta su dati montecarlo simulati per l'esperimento ATLAS ad una energia del centro di massa di 8 TeV. I risultati ottenuti sono incoraggianti perchè mostrano un'alta efficienza di selezione all'aumentare dell'energia dei prodotti di decadimento del top.

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.

Segmentazione di immagini mammografiche con convolutional neural networks

Il tumore al seno si colloca al primo posto per livello di mortalità tra le patologie tumorali che colpiscono la popolazione femminile mondiale. Diversi studi clinici hanno dimostrato come la diagnosi da parte del radiologo possa essere aiutata e migliorata dai sistemi di Computer Aided Detection (CAD). A causa della grande variabilità di forma e dimensioni delle masse tumorali e della somiglianza di queste con i tessuti che le ospitano, la loro ricerca automatizzata è un problema estremamente complicato. Un sistema di CAD è generalmente composto da due livelli di classificazione: la detection, responsabile dell’individuazione delle regioni sospette presenti sul mammogramma (ROI) e quindi dell’eliminazione preventiva delle zone non a rischio; la classificazione vera e propria (classification) delle ROI in masse e tessuto sano. Lo scopo principale di questa tesi è lo studio di nuove metodologie di detection che possano migliorare le prestazioni ottenute con le tecniche tradizionali. Si considera la detection come un problema di apprendimento supervisionato e lo si affronta mediante le Convolutional Neural Networks (CNN), un algoritmo appartenente al deep learning, nuova branca del machine learning. Le CNN si ispirano alle scoperte di Hubel e Wiesel riguardanti due tipi base di cellule identificate nella corteccia visiva dei gatti: le cellule semplici (S), che rispondono a stimoli simili ai bordi, e le cellule complesse (C) che sono localmente invarianti all’esatta posizione dello stimolo. In analogia con la corteccia visiva, le CNN utilizzano un’architettura profonda caratterizzata da strati che eseguono sulle immagini, alternativamente, operazioni di convoluzione e subsampling. Le CNN, che hanno un input bidimensionale, vengono solitamente usate per problemi di classificazione e riconoscimento automatico di immagini quali oggetti, facce e loghi o per l’analisi di documenti.

Il metodo di steepest descent per la regolarizzazione di immagini

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.

Proposta di traduzione di un capitolo del libro per bambini Le petit gus

L’origine di questo elaborato deriva dalla mia volontà di approcciarmi alla letteratura per l’infanzia e confrontarmi con un genere di traduzione mai affrontato prima d’ora. Ho suddiviso il mio lavoro in quattro capitoli. Nel primo capitolo presenterò brevemente la letteratura per l’infanzia e alcune soluzioni adottate nella traduzione di questo genere di opere. Procederò poi con la presentazione dell’autrice e dei suoi principali lavori, per poi concludere con un’introduzione del libro da me scelto e qualche riferimento a Le Petit Nicolas, il capolavoro al quale l’autrice Desmarteau si è ispirata. Nel secondo capitolo svolgerò un’analisi più approfondita del testo di partenza, soffermandomi in primo luogo sulle scelte lessicali adottate dall’autrice. In questa sezione esporrò le possibili difficoltà che a mio avviso si potrebbero riscontrare nella traduzione dei nomi propri, delle espressioni idiomatiche e dei riferimenti culturali . In seguito prenderò in esame il linguaggio giovanile e il ruolo delle immagini all’interno dell’opera. Nel terzo capitolo ho inserito il testo originale del capitolo che ho deciso di tradurre e la mia proposta di traduzione. Concludo infine con un commento generale della mia versione nel quale espongo alcune problematiche incontrate durante lo svolgimento del mio lavoro e le possibili soluzioni pensate.

Tecniche di utilizzo e classificazione di immagini satellitari multispettrali in un'ottica di pianificazione e gestione delle emergenze umanitarie

Il presente lavoro è inserito nel contesto di applicazioni che riguardano la pianificazione e gestione delle emergenze umanitarie. Gli aspetti che si sono voluti mettere in evidenza sono due. Da un lato l'importanza di conoscere le potenzialità dei dati che si hanno di fronte per poterli sfruttare al meglio. Dall'altro l'esigenza di creare prodotti che siano facilmente consultabili da parte dell'utente utilizzando due diverse tecniche per comprenderne le peculiarità. Gli strumenti che hanno permesso il presente studio sono stati tre: i principi del telerilevamento, il GIS e l'analisi di Change Detection.

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.

Morphing di immagini digitali

Valutazione della fattibilità dell’alterazione di immagini contenenti il volto di un individuo con il fine di ingannare sistemi automatici per la verifica dell’identità del possessore di un documento elettronico.

Tecniche di rilevamento di alterazioni digitali di immagini

I Software di editing o manipolazione delle immagini sono divenuti facilmente disponibili nel mercato e sempre più facili da utilizzare. Attraverso questi potenti tool di editing è consentito fare delle modifiche al contenuto delle immagini digitali e violarne l'autenticità. Oggigiorno le immagini digitali vengono utilizzate in maniera sempre più diffusa anche in ambito legislativo quindi comprovarne l'autenticità e veridicità è diventato un ambito molto rilevante. In questa tesi vengono studiati alcuni approcci presenti in letteratura per l'individuazione di alterazioni nelle immagini digitali. In particolare modo è stata approfondita la tecnica di alterazione digitale definita Morphing che, utilizzata in fotografie per il rilascio di documenti di identità di viaggio con elementi biometrici, potrebbe comportare dei rischi per la sicurezza. Il lavoro di questa tesi include, infine, la verifica del comportamento di alcuni Software in commercio in presenza di immagini campione soggette a diversi tipi di alterazione.