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Valutazione automatica della qualità dello spettro di un Free Electron
Laser mediante analisi di immagini
Università degli Studi di Trieste
Dipartimento di Ingegneria e Architettura
Corso di laurea triennale in Ingegneria dell’Informazione
Laureando: Lorenzo SAULE
Relatore: Gianfranco FENU
Correlatore:Felice Andrea PELLEGRINO
Anno accademico 2014-2015
Cos’è un Free-Electron Laser
Cos’è un Free-Electron Laser
Sistema di controllo e diagnosi
Immagini acquisite
Caratteristiche:
Matrici 1000x1000
Interi positivi
Colonne: Lunghezza d’onda
Righe: Posizione verticale
1X1000
1000X1
Profili delle immagini
Calcolo dei vettori dei profili:
Somma per righe
Vettore colonna
Somma per colonne
Vettore riga
Sistema attuale e Obiettivo
Sistema attuale:
Vari strumenti di supporto all’uomo
Valutazione soggettiva dello spettro
Obiettivo:
Procedura per la valutazione automatica delle immagini dello spettro
Indice di qualità attendibile per l’immagine
Ordinamento accettabile su un insieme di immagini
Strategie
Strategia 1:
Estrapolazione di determinate caratteristiche
Funzioni basate su tali caratteristiche
Simulazione della valutazione umana
Strategia 2:
Confronto tra immagini
Calcolo della distanza dall’ottimo
Strategia 1: Algoritmo di estrazione
Ciclo:
Costruzione di soglie
𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 > 𝑚𝑎𝑥 ∙ (1 − 𝑡ℎ ∙ 𝑖)
i = numero dell’iterazione
max = pixel più intenso nella matrice
th = valore dello step, inserito dall’utente
Confronto tra immagini
Strategia 1: Algoritmo di estrazione
Iterazione i-1 Iterazione i
Strategia 1: Algoritmo di estrazione
Immagine Originale Immagine Binaria
Strategia 1: Formulazione funzioni
Costruzione Funzioni:
𝐹𝑧 = 𝐼𝐹
Fattore 𝐼:
Intensità e dimensioni dell’area più intensa
Fattore 𝐹:
Presenza e distribuzione delle aree nell’immagine
Strategia 1: Formulazione funzioni
2 Fattori 𝐼
3 esponenti 𝑎, 𝑏, 𝑐 ∈ {1,2,3}
3 Fattori F
1 esponente 𝑑 ∈ {1,2,3}
486 funzioni generate
Strategia 2
Utilizzo della distanza Earth Mover’s Distance perdistribuzioni
Primo sistema di utilizzoRiduzione della dimensione dell’immagine
Utilizzo distanza EMD
Secondo sistema di utilizzoVettore somma per righe e vettore somma per colonne
Utilizzo distanza EMD
Somma e prodotto
Confronto procedure di valutazione
Selezione di una lista di immagini campione
Imposizione di un ordinamento sulle immagini campione
Costruzione degli ordinamenti
Calcolo distanze dall’ordinamento ideale
Distanze dall’ordinamento ideale
Ordinamento ideale:
1, 2, … , 30 ∈ ℕ30
Ordinamento generato:
𝑋1, 𝑋2, … , 𝑋30 ∈ ℕ30
con 𝑋𝑖 posizione dell’immagine
nell’ordinamento ideale
Gli ordinamenti sono un sottoinsieme finito di ℕ30
Metrica su ℕ30 come metrica per gli ordinamenti
Calcolata la distanza di ogni ordinamento dall’ideale
Selezionate le funzioni più vicine all’ottimo
Osservazioni preliminari
Presenti solo funzioni con estrazione feature
Funzioni molto simili tra loro
Solo 2 senza fattore 𝐼2Solo 3 con esponente 𝑎 ≠ 3
Nessun fattore 𝐹1
Sistema di valutazione
Valutazione delle funzioni su:
2 Set di 800 Immagini
Ordinamento dei set con ciascuna funzione
Costruzione delle immagini dei profili
Immagini dei profili
Costruzione matrice dei profili:
Giustapposizione dei profili
Ordine imposto dalle funzioni
Matrice dei vettori colonna (1000X800)Matrice dei vettori riga (800X1000)
Osservazioni
Osservazioni generali:
Tutte le funzioni generano immagini simili
Tutte andamenti estremamente positivi
Immagini per colonne meno significative
Matrice dei vettori colonna (1000X800)Matrice dei vettori riga (800X1000)
Osservazioni
Osservazioni sulla prima scansione:
Immagini molto pulite
Osservazioni sulla seconda scansione
Tabella delle osservazioni
Osservazioni
Scelta funzioni migliori
Tre funzioni migliori delle altre
Stessi fattori 𝐼2𝐹2Sempre esponente 𝑎 = 3
Sempre esponente 𝑑 = 1
Parametri algoritmo di estrazione
Scelta dei fattori
Scelta degli esponenti
Utilizzo delle funzioni
Immagine originale Immagine prodotta
Feature estratte
Conclusioni
Obiettivo:
Procedura per la valutazione automatica delle immagini dello spettro
Risultato:
Procedura di valutazione molto valida
Ordinamenti prodotti estremamente validi
Installazione di un’applicazione in sala controllo
Sviluppi futuri
Miglioramento dell’efficienza della procedura
Tempi di calcolo attuali di 2-4 secondi
Utilizzo in sala controllo dell’applicazione
Ulteriori controlli, studio e sviluppo
Procedura per l’ottenimento di dati su come migliorare il fascio
Possibile nuova automazione
Grazie per l’attenzione