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Riconoscimento dei contorni
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Il riconoscimento dei contorni (edge detection) è utilizzato allo scopo di marcare i punti di un'immagine digitale in cui l'intensità luminosa cambia bruscamente. Bruschi cambiamenti delle proprietà di un'immagine sono di solito il sintomo di eventi o cambiamenti importanti del mondo fisico di cui le immagini sono la rappresentazione. Questi cambiamenti possono essere ad esempio: discontinuità della profondità, discontinuità dell'orientamento delle superfici, modifica delle proprietà dei materiali, e variazioni dell'illuminazione proveniente dall'ambiente circostante. Il riconoscimento dei contorni è un campo di ricerca del trattamento delle immagini e della visione artificiale, in particolare della branca del riconoscimento delle caratteristiche (feature extraction).
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L'operazione di riconoscimento dei contorni genera immagini contenenti molte meno informazioni rispetto a quelle originali, poiché elimina la maggior parte dei dettagli non rilevanti al fine dell'individuazione dei contorni, conservando invece le informazioni essenziali per descrivere la forma e le caratteristiche strutturali e geometriche degli oggetti rappresentati.
Esistono molti metodi per riconoscere i contorni, ma la maggior parte può essere raggruppata in due categorie: metodi basati sulla ricerca (search-based) e metodi basati sull'attraversamento dello zero (zero-crossing). I metodi basati sulla ricerca riconoscono i contorni cercando i massimi ed i minimi della derivata del primo ordine dell'immagine, di solito cercando la direzione in cui si ha il massimo gradiente locale. I metodi zero-crossing cercano i punti in cui la derivata del secondo ordine passa per lo zero, solitamente la funzione laplaciana o un'espressione differenziale di una funzione non-lineare.