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Elaborazione non lineare di immagini biomediche compresse mediante morfologia differenziale: studio dell'accuratezza e densità spettrale di potenza

Le immagini biomediche possono essere compresse al fine di occupare meno memoria in archivio e facilitare il trasferimento a distanza. Però la compressione può introdurre fastidiosi artefatti nell'immagine e bisogna prevedere tecniche di filtraggio per attenuarli. In particolare si considera l'elaborazione morfologica delle immagini. Infine vengono analizzate diverse simulazioni di filtraggio al PC di immagini biomediche degradate.

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1. Introduzione Il presente lavoro di tesi si occupa della compressione di immagini digitali biomediche e, soprattutto, di particolari tecniche di filtraggio delle stesse al fine di recuperare, se non del tutto, almeno parte dell’informazione persa durante le fasi di codifica e decodifica. Molte giurisdizioni sanitarie richiedono che i dati di ogni paziente, incluse le immagini degli esami a cui è stato sottoposto, siano conservati in archivio per vari anni; per i bambini finché non diventano adulti. Pazienti con complicazioni multiple hanno bisogno di varie investigazioni ed esami così da creare, per ogni paziente, una collezione di diversi files di immagini. Grazie all’archiviazione di tali informazioni, vengono in futuro facilitate eventuali nuove diagnosi sul paziente, in quanto il medico ha anche a disposizione tutta la sua storia clinica. Per migliorare l’archiviazione e l’accesso alle immagini di ogni paziente, molti centri hanno adottato le tecniche digitali rispetto alle immagini impresse su film (pellicola). I maggiori vantaggi e svantaggi tra sistemi di archivio digitali e quelli basati su pellicola sono descritti nel capitolo 2. Le immagini digitali possono essere compresse attraverso tecniche di codifica delle immagini e di compressione dati, così da occupare minore spazio di archiviazione. E’ proprio questo punto che andremo a sviluppare nei prossimi capitoli, insieme soprattutto alle problematiche legate a tali operazioni di compressione. Infatti le tecniche di compressione possono essere suddivise in due categorie dette “Lossy” e “Lossless”. La compressione dati lossless è quella classe di algoritmi di compressione che non comportano perdite di dati, che consentano quindi di recuperare tutta l'informazione e ricostruire esattamente i dati originali partendo dai dati compressi. Un esempio di questo tipo di compressione è dato dai ben noti formati zip, gzip, bzip2, rar, 7z. I file per cui non è accettabile una perdita di informazione, come i testi o i programmi, utilizzano questo metodo. In questo caso, a 1

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Parole chiave

blocking artifacts
compressione
deblocking
elaborazione morfologica
immagini
immagini biomediche
immagini compresse
morfologia

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