Elaborazione delle Immagini con MATLAB

Giorno 1/2

Importazione e visualizzazione di immagini

Obiettivo: Importazione e visualizzazione di diversi tipi di immagini in MATLAB. Manipolazione di immagini per la razionalizzazione delle successive fasi di analisi.

• Importazione, controllo e visualizzazione di immagini
• Conversione di tipi di immagini
• Visualizzazione dei risultati dell'elaborazione
• Esportazione di immagini

Pre-elaborazione delle immagini

Obiettivo: Migliorare le immagini per l’analisi utilizzando diffuse tecniche di pre-elaborazione, come la regolazione del contrasto e la riduzione del rumore con filtri.

• Modifica del contrasto
• Riduzione del rumore con filtri dello spazio
• Equalizzazione di uno sfondo non omogeneo
• Elaborazione di immagini in blocchi distinti
• Misurazione della qualità delle immagini

Segmentazione della texture e del colore

Obiettivo: Segmentazione di oggetti da un’immagine in base a colore e texture. Utilizzare misure statistiche per caratterizzare le feature e misurare la similarità della texture tra immagini.

• Trasformazione di spazi colore di immagini
• Segmentazione di oggetti in base ad attributi e differenze di colore
• Segmentazione di oggetti in base alla texture tramite filtri non lineari
• Analisi di texture immagini utilizzando misure statistiche come contrasto e correlazione

Miglioramento della segmentazione

Obiettivo: Miglioare i risultati della segmentazione binaria tramite rifinitura della maschera di segmentazione. Utilizzare tecniche interattive e iterative per la segmentazione di regioni delle immagini.

• Utilizzo di operazioni morfologiche per rifinire le maschere di segmentazione
• Segmentazione di immagini e rifinitura interattiva dei risultati
• Utilizzo di tecniche iterative per l’evoluzione di segmentazione da un seed

Giorno 2/2

Individuazione e analisi di oggetti

Obiettivo: Contare ed etichettare gli oggetti rilevati in una segmentazione. Misurare le proprietà degli oggetti, come area, perimetro e centroidi.

• Estrazione ed etichettatura di oggetti in una maschera di segmentazione
• Misurazione delle proprietà di forma
• Separazione di oggetti adiacenti e sovrapposti con trasformazione watershed

Rilevazione di bordi e forme

Obiettivo: Rilevare bordi di oggetti ed estrarre posizioni dei pixel sui bordi. Rilevare oggetti da forme, come linee e cerchi.

• Rilevamento dei bordi degli oggetti
• Identificazione di oggetti tramite la rilevazione di linee e cerchi
• Esecuzione di analisi batch su set di immagini

Trasformazione spaziale e registrazione delle immagini

Obiettivo: Confrontare immagini con diversi orientamenti e scalabilità allineandole geometricamente.

• Applicazione di trasformazioni geometriche alle immagini
• Allineamento di immagini tramite correlazione di fase
• Allineamento di immagini tramite mappe di punti

Automazione della registrazione delle immagini con feature delle immagini

Obiettivo: Rilevare, estrarre e confrontare set di feature di immagini per automatizzare la registrazione delle immagini.

• Rilevamento ed estrazione di feature
• Confronto di feature per stimare la trasformazione geometrica tra due immagini