La segmentazione delle immagini nell'ambito di applicazioni biologiche
Nella società moderna le immagini rivestono un ruolo sempre più importante, infatti, queste sono uno strumento cardine per un’efficace comunicazione ed anche un mezzo semplice e frequentemente utilizzato per la descrizione e l’analisi del mondo fisico. Per questo motivo, nel corso degli ultimi anni c’è stato un crescente interesse nei confronti di tecniche che consentano di rappresentare, migliorare ed estrarre informazioni dalle immagini. In questa tesi si affrontano varie tecniche di image processing, soffermandosi nello specifico sul processo della segmentazione, che consente di partizionare l’immagine in regioni o oggetti costituenti sulla base di criteri di uniformità. L’obiettivo della tesi consiste nell'osservazione e nell'analisi di un data set di immagini biologiche tramite un algoritmo di segmentazione, elaborato in ambiente MATLAB, il cui scopo è quello di estrarre dalle figure gli elementi significativi per ottenere una fenotipizzazione non distruttiva. Verranno mostrati i risultati ottenuti,che sono generalmente positivi, e le possibili linee guida per interventi futuri che consentano di migliorare l’algoritmo proposto.
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Informazioni tesi
Autore: | Andrea Lippiello |
Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
Anno: | 2014-15 |
Università: | Università degli Studi di Napoli - Federico II |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria biomedica |
Relatore: | Giuseppe Scarpa |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 77 |
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