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NIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TRIESTE Corso di laurea in Ingegneria dell’Informazione Curriculum in Informatica Sviluppo e studio di un algoritmo genetico per la ricerca di un intervallo di colore in un’immagine digitale Bidinost Andrea Ottobre 2012

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UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TRIESTECorso di laurea in Ingegneria dell’Informazione

Curriculum in Informatica

Sviluppo e studio di un algoritmo geneticoper la ricerca di un intervallo di colore

in un’immagine digitale

Bidinost AndreaOttobre 2012

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Il problema affrontato

RICERCARE UN INTERVALLO DI COLORE

Presenza di ARGB [255,139,13,0]

Forma dell’area

Risposta: SI/NO

Risposta:

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Elaborazione dell’immagine Segmentazione a soglia

Divisione e fusione

Clustering

Segmentazione a bacini

Contorni attivi

Segmentazione di immagini

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Codifica della soluzione

max {f: R2 R} = (Xm,Ym)

(Xm,Ym) 000010

fenotipo

genotipo ocromosoma

Funzione di valutazione

Fval : { genotipi } R

Algoritmi Genetici

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Operatori genetici

a0a1a2b0b1b2

c0c1c2d0d1d2

a0a1a2d0d1d2c0c1c2b0b1b2

c0b0c1b1c2b2a0d0a1d1a2d2

c0c1b0b1c2b2a0a1d0d1a2d2

{{{...

a0a1a2b0b1b2 a0a1a2M0b1b2

000010

011010

100000011011

111111

110011 c0c1c2d0d1d2

a0a1a2b0b1b2{.... Selezione

Incrocio (pCross)

Mutazione (pMut)

Algoritmi Genetici

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Posizione di geni ripetuta in più genotipi:

Teorema degli schemi:

011010

101000H : * *10*0

Schema di Holland

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Package e Classi:

pkgColouredImagesMyARGBMyImage

Gestione immagini e modello ARGB

pkgEvaluatorGenPixelEvaluator

Implementazione funzione valutazione

pkgGeneticColourItemsGeneticOperationsGeneticPixelPopulationSearcher

Descrizione e gestione cromosomiImplementazione operazioni geneticheDescrizione ed evoluzione della popolazione

pkgSearcherFrontEndFrmWelcomeSearcherMyFileOperatorMyJPanel

Interfaccia grafica e I/O su file

L’algoritmo sviluppato (Java)

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0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 10000

100

200

300

400

500

600

Alto coefficiente di distribuzione:

70.3% dei punti generati all’interno dell’area obiettivo

Risultati sperimentali (1)

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c.d. 0.86 c.d. 0.46 c.d. 0.45

c.d. 0.25 c.d. 0.25

Combinazione di parametri migliore sull’immagine

Colori non limitati all’area obiettivo

c.d. 0.29Colori non limitati all’area obiettivo

Risultati sperimentali (2)

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Ridotto numero di generazioni (30)

Risultati sperimentali (3)

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Applicazione Tracciamento di una traiettoria

Da 2 a 10’000 fps

2 5010

10000

500

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RILEVAMENTO:

Risposta soddisfacente, anche dopo poche generazioni

FORMA:

Buone prestazioni su:Forme “semplici”, area connessa e convessaMonocromia dell’areaUnicità di colore dell’area

FUTIRI SVILUPPI:

Confronto con algoritmi di segmentazione per tracciamento traiettoria su video

Conclusioni

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Grazie dell’attenzione