IMAGE PROCESSING AND PATTERN RECOGNITION

PROPOSALS OF THESIS

Algoritmi di scheletrizzazione per l'analisi morfologica di fibre cheratiniche

La scheletrizzazione di un oggetto geometrico (tipicamente un'immagine 2D o un modello 3D) consiste matematicamente nel cercare di descrivere la frontiera dell'oggetto in termini di curve equidistanti dai suoi bordi (centerlines) e di funzioni a supporto su tali curve recanti l'informazione distanza di ogni punto delle centerlines dal bordo stesso.

Questa procedura è tipicamente il primo passo per la descrizione e l'analisi delle proprietà morfologiche di oggetti nell'ambito della computer vision. L'obbiettivo della tesi è la comparazioni delle diverse tecniche di scheletrizzazione esistenti in letteratura nel caso particolare di immagini ad alta definizione di fibre di origine animale (lana e cachemire) acquisite da microscopio elettronico, sia dal punto di vista della qualità dello scheletro individuato che del costo computazionale, ed eventualmente nella definizione ed implementazione di un nuovo algoritmo da svilupparsi specificatamente per il problema in questione.

Il lavoro si inserisce all'interno del progetto CLASH, finanziato da Imax-Max Mara Fashion Group, gestito dal gruppo di algebra e geometria per le applicazioni.
La tesi si inserisce nella linea di ricerca su geometria applicata e image processing.
Il lavoro, pensato per una persona, ha un un contenuto teorico alto, un contenuto modellistico medio, un contenuto di programmazione alto e richiede interesse verso temi di geometria discreta e image processing. Complessivamente si tratta di una tesi di medio-alta difficolta'.
I requisiti richiesti al laureando sono: si richiede al candidato la conoscenza del software Matlab.

 

PAST AND CURRENT THESIS

Anno Accademico: 2012-2013
Laurea Magistrale in Ingegneria Matematica
Università: Politecnico di Milano - Dipartimento di Matematica
Studente: Silvia Gentili
Tema: Classificazione di fibre naturali attraverso reti neurali
Relatore: Prof. Alessandra Cherubini
Correlatori: Dr. Mario Arrigoni Neri, Dr. Marco Compagnoni
 
Anno Accademico: 2012-2013
Laurea Magistrale in Ingegneria Matematica
Università: Politecnico di Milano - Dipartimento di Matematica
Studente: Marina Riabiz
Relatore: Dr. Simone Vantini
Correlatore: Dr. Marco Compagnoni
Politecnico di Milano - Dipartimento di Matematica "Francesco Brioschi"