Girometti, Laura
(2021)
Automatic texture-cartoon image decomposition.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Matematica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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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
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.
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
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
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
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