Tesi n.1
Algoritmi di registrazione di immagini su sistemi di acquisizione basati su Sensori CMOS.
La tesi e’ rivolta allo studio delle tecniche di registrazione di immagini.
Si dovranno analizzare le soluzioni allo stato dell’arte e quelle sviluppate nei nostri lab, come spunto per lo sviluppo di un algoritmo che funzioni su un sistema reale basato su sensori CMOS.
Conoscenze richieste: Elaborazione numerica dei segnali, Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese.
Tempo stimato: 6 mesi.
Tesi n.2
Data Driven Zooming: reduced complexity version
Le tecniche di zooming basate sulla triangolarizzazione delle immagini sono computazionalmente molto onerose ed inoltre sono per loro stessa natura iterative. La presente tesi e’ rivolta allo studio di una versione
“light” dell’algoritmo di triangolarizzazione, valutando la scelta di strutture dati opportune e la scelta di soluzioni che riducano il numero di iterazioni necessarie ad ottenere un risultato ottimale.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese.
Tempo stimato: 3 mesi.
Tesi n.3
Low Level Vision for Super Resolution
Le tecniche di super-resolution si basano sull’acquizione di piu’ immagini simili, per ottenerne una a piu’alta risoluzione. Alcune di queste tecniche possono fare uso di Reti neurali che servono a determinare le immagini ad alta risoluzione che hanno generato le immagini a bassa risoluzione di input. La tesi e’ rivolta allo sviluppo di un sistema basato su NN che permetta di provare nuove tecniche di Super Resolution.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese, reti neurali e sistemi Fuzzy.
Tempo stimato: 7 mesi.
Tesi n.4
Tecniche di binarization.
Le tecniche di binarization sono un passo fondamentale per sistemi di text detection and recognition (OCR).
Studiare lo stato dell’arte sulla binarization ed implementare un algoritmo di text binarization.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese, Tempo stimato: 3-4 mesi.
Tesi n.5:
Tecniche avanzate di dithering/Halftoning.
L’halftoning converte immagini contiuous-tones in immagini con un numero ridotto di livelli, ma che,
l’occhio umano non riesce a percepire. Cio’ e’ spesso utile per determinati sistemi di stampa o per dispositivi
a limitato range di colori come LCD per viewfinder in dispositivi mobile. Studiare lo stato dell’arte sulle tecniche di dithering ed implementarne una.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese, Tempo stimato: 3-4 mesi.
Tesi n.6:
HVS: Metriche di Qualita’ per immagini rumorose
In base alle caratteristiche del sistema visivo umano (HVS), sviluppare, implementare e testare una metrica efficiente per valutare la qualita’ di immagini rumorose.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese, Tempo stimato: 4 mesi.
Tesi n.7:
HVS: Metriche di Qualita’ per immagini tramite trasformata wavelet
Le wavelets sono in grado di modellare le proprieta’ spaziali/frequenziali del sistema visivo umano. In base a tali proprieta’ studiare una tecnica (di arte nota) per la valutazione della qualita’ delle immagini utilizzando le wavelets. Tali tecniche possono essere ben utilizzate per la valutazioni di immagini compresse.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese.
Tempo stimato: 4 mesi.
Tesi n. 8:
Automatic Image orientation.
Studiare ed implementare un Algoritmo per la rilevazione automatica dell’orientamento di un’immagine (orizzontale/verticale). Tale algoritmo potra’ basarsi anche su tecniche di pattern/texture recognition.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese, tecniche di pattern recognition.
Tempo stimato: 4 mesi.
Tesi n.9: (3 mesi)
Super-resolution tramite wavelets.
Le tecniche di Superresolution producono immagini HR da un set di immagini LR. Se si considera l’insieme dei dati LR su una griglia di riferimento, questi dati si trovano distribuiti non uniformemente. Questo tipo speciale di campionamento non uniforme è denominato Interlaced sampling. Si deve studiare una tecnica basata sulle wavelet (analisi multirisoluzione) per interpolare tali dati.
Conoscenze richieste: Programmazione in C, Elaborazione delle immagini, inglese Tempo stimato: 4 mesi.
Tesi 10
Sviluppo di un algoritmo evoluto per il controllo multizona dell’esposizione.
Tale algoritmo deve calcolare il valore di exposure control utilizzando non solo l’informazione proveniente da un’analisi globale di tutta l’immagine ma informazioni ottenute dall’analisi distribuita su piu’ regioni dell’immagine. Tale algoritmo deve prevedere pure la gestione di eventi particolari come:
1) Acquisizione con flash
2) Flickering causato da illuminanti artificiali 3) Oggetti in movimento
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Tesi 11
Creazione di un’immagine con DOF tendente all'infinito sfruttando le tecniche di multifocus (merge di piu' immagini acquisite variando la posizione di fuoco della camera).
Si tratta di studiare e tecniche gia' esistenti in letteratura per valutarne pregi e difetti, valutandone poi la possibilita' di ottenere un algoritmo originale.
Tesi 12
IDWT
