Il metodo dell`enfasi spettrale: da un esperimento di

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Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi
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Lunedì 18 aprile 2016 ore 14.30
Edificio U7, 4° piano, Aula Seminari (Stanza 4026)
Via Bicocca degli Arcimboldi, 8 – 20126 Milano
Il metodo dell’enfasi spettrale:
da un esperimento di diffrazione alla classificazione
morfologica automatica
Dott. Giovanni Franco Crosta
Università Milano-Bicocca
Abstract
Nel 1973, illuminando con luce coerente depositi di micro-particelle su substrati di vetro al fine di ottenere la
trasformata ottica di Fourier, venne ideato un metodo di analisi tessiturale basato sulla presenza di massimi locali
nella densità spettrale di potenza in funzione del numero d’onda. Questa osservazione ha giustificato l’interesse verso
la deviazione (in scala logaritmica) della densità spettrale di potenza di un segnale o di un’immagine rispetto a una
densità “modello.” Tale deviazione sta alla base del metodo detto “enfasi spettrale” che consiste in un filtraggio non
lineare, utile a estrarre dall’immagine in esame i “descrittori morfologici.” Poiché i descrittori dipendono da numerosi
parametri che controllano il filtro, è possibile realizzare un classificatore morfologico di immagini. Gli strumenti della
statistica multivariata permettono prima l’apprendimento da parte del classificatore, poi il suo impiego
nell’assegnamento di un’immagine a una classe. Gli algoritmi che estraggono i descrittori morfologici e minimizzano
un rischio empirico sono tradotti in codici di calcolo. L’applicazione finora più impegnativa è stata la discriminazione
di singole spore batteriche da particelle inerti nell’aerosol, a partire da migliaia di diagrammi di diffusione. Altre
applicazioni hanno riguardato immagini di strutture sub-cellulari, di colonie cellulari, di tessuti in vitro e di materiali
nano-compositi. Nel linguaggio dell’analisi funzionale, il metodo dell’enfasi spettrale consiste nella derivazione
spaziale di ordine frazionario à la Riemann - Liouville ambientata negli spazi di Semyanisty - Lizorkin, seguita da
operazioni non-lineari.
Tutti gli interessati sono invitati a partecipare
Per ulteriori informazioni: [email protected]
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