Elaborazione avanzata delle immagini grazie alle reti neurali
La visione e la percezione umana sono estremamente difficili da riprodurre: la comprensione dei fattori implicati - biologici, neurologici, psicologici e di altra natura - sta migliorando, ma per il momento continua ad essere limitata. Fortunatamente, la maggiore capacità di elaborazione offerta dai computer odierni e la digitalizzazione delle immagini sulla base del sistema binario contribuiscono all'avanzamento dello stato dell'arte nel campo delle tecniche di elaborazione delle immagini. Nell'ambito del progetto AMOVIP, ricercatori provenienti da tre continenti si sono riuniti per esaminare il potenziale offerto dalle tecniche basate sulle reti neurali in questo settore. Le reti neurali sono metodi numerici altamente sofisticati, applicati, in questo caso, alla risoluzione di un insieme di equazioni differenziali. Grazie all'applicazione di tali metodologie è possibile ottenere una migliore discriminazione tra il primo piano e lo sfondo di un'immagine, i bordi degli oggetti e i livelli di luminosità. Il nuovo approccio prevede tre livelli di analisi separati, che variano fra i valori massimi e minimi, al fine di ottenere una soluzione equilibrata. Questo sistema consente di ridurre notevolmente i tempi di elaborazione, poiché l'interazione fra le celle avviene su scala locale anziché globale e si evita il ricorso a metodi di comparazione esplicita. La migliore qualità d'immagine e i tempi ridotti rendono i risultati ottenuti con il metodo AMOVIP molto più interessanti rispetto alle attuali tecniche di elaborazione delle immagini. Tali risultati possono trovare applicazione in svariati ambiti. I dispositivi di sicurezza biometrici, ad esempio, richiedono il riconoscimento automatizzato della firma, del viso, delle impronte digitali e di altre caratteristiche personali. L'elaborazione delle immagini viene utilizzata anche per effettuare diagnosi mediche, ad esempio nel caso della formazione di immagini mediante risonanza magnetica. Quest'innovativo sistema può essere facilmente integrato nei sistemi VLSI (Very Large-Scale Integration) ed è basato su tecnologie standard del settore (es. Matlab). Le richieste relative alla concessione del brevetto sono state inoltrate. Il consorzio AMOVIP è attualmente alla ricerca di gruppi che si occupano di analisi VSLI e/o partner orientati all'applicazione.
