Automatic texture-cartoon image decomposition

Girometti, Laura (2021) Automatic texture-cartoon image decomposition. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Matematica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
Documenti full-text disponibili:
[img] Documento PDF (Thesis)
Full-text accessibile solo agli utenti istituzionali dell'Ateneo
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato

Download (10MB) | Contatta l'autore

Abstract

La decomposizione di un'immagine nelle sue componenti più significative, come la struttura, la texture e il rumore, svolge un ruolo chiave nel poter processare al meglio l'immagine stessa. L'obiettivo di questa tesi è di proporre un modello a due fasi per decomporre un'immagine in tre componenti, ovvero cartoon-texture-rumore, utilizzando un approccio variazionale, che consiste nel minimizzare un funzionale costituito da più termini energia, ognuno adatto ad estrarre una specifica componente, bilanciati da diversi parametri. Lo scopo è riuscire a meglio separare la texture dal rumore, data la natura oscillante di entrambe le componenti che le rende difficilmente distinguibili. Inoltre, viene proposto e analizzato numericamente un principio di cross-correlation per settare automaticamente il parametro che bilancia i termini nel funzionale energia, data la sua influenza sulla qualità della decomposizione finale.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Girometti, Laura
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum A: Generale e applicativo
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
texture cartoon cross-correlation image decomposition automatic setting two-phase model noise
Data di discussione della Tesi
29 Ottobre 2021
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza il documento

^