Il progetto si basa sull'ipotesi che un modello basato sulla conoscenza che si avvalga di strumenti automatici di restauro digitale possa ampliare opportunità di valorizzazione e di fruibilità delle immagini d'epoca, se si considera l'enorme quantità di fotografie che documentano i momenti della storia del bacino del mediterraneo. La finalità ultima del modello proposto è di svincolare i possibili utenti, interessati al restauro digitale, dall'oneroso compito, ad oggi spesso condotto manualmente, di analizzare le immagini, individuarne i difetti e per ognuno di essi impegnarsi nella scelta del migliore algoritmo e, unitamente, dell'insieme dei parametri ottimi per il conseguimento del miglior risultato.

Il Progetto riguarda tre ambiti di ricerca; 1. Sensoristica virtuale non invasiva per il monitoraggio di parametri ambientali; 2. Metodologie per la determinazione ottimale di posizioni di prelievo di dati di composizione chimica relative a regioni di interesse (ROI) evidenziate sul monumento da strumenti di elaborazione delle immagini e segmentazione basata sul colore delle stesse; 3. Metodologie per la determinazione di griglie ottime di sensori di misura di dati ambientali (quali temperatura ed umidità) sulla base di dati acquisiti da un numero iniziale sottodimensionato di sensori.

Oggetto della presente ricerca è stato lo studio, la progettazione e la realizzazione di un sistema, basato sulla tecnologia delle reti neurali, per il monitoraggio non invasivo di grandezze, prevalentemente di tipo fisico sulla facciata del teatro romano d’Aosta. Inoltre, la ricerca ha messo a punto due metodologie per la determinazione dei punti ottimi di prelievo di tipo chimico utilizzando strumenti di elaborazione di immagini e segmentazione basata sul colore e per la definizione di griglie ottime di sensori per la misura di parametri ambientali, utilizzando strumenti di elaborazione delle immagini come l’analisi wavelet. La ricerca si è sviluppata secondo le seguenti tematiche: 1.Sensoristica virtuale non invasiva per il monitoraggio di parametri ambientali; 2.Metodologie per la determinazione ottimale di posizioni di prelievo di dati di composizione chimica relative a regioni di interesse (ROI) evidenziate sul monumento da strumenti di elaborazione delle immagini e segmentazione basata sul colore delle stesse; 3.Metodologie per la determinazione di griglie ottime di sensori di misura di dati ambientali (quali temperatura ed umidità) sulla base di dati acquisiti da un numero iniziale sottodimensionato di sensori.

This paper presents a generalization of Kokaram's model for scratch lines detection on digital film materials. It is based on the assumption that scratch is not purely additive on a given image but shows also a destroying effect. This result allows us to design a more efficacious scratch detector which performs on a hierarchical representation of a degraded image, i.e., on its cross section local extrema. Thanks to Weber's law, the proposed detector even works well on slight scratches resulting completely automatic, except for the scratch color (black or white). The experimental results show that the proposed detector works better in terms of good detection and false alarms rejection with a lower computing time.

In this paper we propose a simple and effective way to improve the classical Shape from Shading (SFS) problem exploiting light projection information contained in the image data. Edges of concave regions can be split in projecting and the projected points. The geometrical relation between these points allows us to introduce a constraint on the SFS solution. To show the potentialities of our model, we present an application to a Cultural Heritage problem such as the extraction of the boundaries of the degradation zones. (C) 2004 IMACS. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.