Rilevamento dei bordi e segmentazione di immagini con texture: DE

Questo lavoro si concentra sui metodi di rilevamento dei bordi e segmentazione delle immagini di texture, sulla loro efficacia e sui confronti. Sono stati sistematicamente studiati e approfonditi l'analisi delle texture, diversi modelli di texture, un nuovo metodo e una serie di metodi esistenti di segmentazione delle texture, metodi di rilevamento dei bordi (ad esempio Sobel, Canny, Susan e metodi statistici, ecc.), tecniche di clustering (gerarchico e k-means) e reti neurali feed forward come le mappe auto-organizzanti. Viene fornita una breve panoramica di questi metodi e dei risultati della loro implementazione. Come contributo, è stata sviluppata, testata e presentata una nuova tecnica di segmentazione statistica delle texture basata su una rete neurale feed forward back propagation. Si ritiene che questo nuovo metodo sia in grado di eseguire una segmentazione più precisa su immagini multi-texture rispetto a qualsiasi altra tecnica esistente.