Corso: 1st International Summer School on Multimedia Databases and Image Communication

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1 Dottorato di Ricerca in Informatica, XIII Ciclo, Universita degli Studi di Salerno Corsi Relazione sulle attivita e le ricerche svolte Dott. Riccardo Distasi Il sottoscritto ha frequentato i seguenti corsi: Relazione Finale Corso: Logiche fuzzy e polivalenti Docenti: Pro. Giangiacomo Gerla e Antonio Di Nola Durata: 20 ore Periodo: Iniziato il 20 ottobre 1998 Luogo: Universita di Salerno, Baronissi Modalita esame: Corso tuttora in svolgimento. Superamento esame: Corso: Mutimedia Databases and Image Communication. Docenti: Shi-Kuo Chang, Elisa Bertino, Christos Faloutsos, Arnold Smeulders, Alberto Del Bimbo, Ernst Jungert. Durata: 20 ore. Periodo: 4{6 ottobre Luogo: Salerno, Baronissi. Modalita esame: Colloqui con i docenti. Superamento esame: esame superato il 6 ottobre Corso: Topics in Theoretical Computer Science Docenti: Prof. Giuseppe Persiano Durata: 20 ore. Periodo: Marzo 2000 Luogo: Salerno, Baronissi. Modalita esame: Seminario, preparazione materiale didattico. Corso: 1st International Summer School on Multimedia Databases and Image Communication Docenti: S. K. Chang, A. Ginige, E. Jungert, A. Celentano. Durata: 40 ore. Periodo: Settembre 2001 Luogo: Amal (SA) Modalita esame: 4 compiti scritti. 1

2 Seminari Il sottoscritto ha partecipato ai seguenti seminari: An Introduction to Simulation. Seminario tenuto il 10 aprile 1998 presso l'istituto per la Ricerca sui Sistemi Informatici Paralleli del CNR (IRSIP/CNR) di Napoli dal Prof. David Huntsinger dell'universita del Texas. Anticipazione Sesto Convegno d'informatica Teorica, Univ. SA (Baronissi), 4/11/1998 { \Q-ary searching with lies," F. Cicalese. { \New Constructions for Visual Cryptography," A. De Bonis. { \Tight Bounds on Broadcasting with Dynamic Faults," G. De Marco. { \Factorizing Codes and Krasner Factorizations," R. Zizza. \Servizi scalabili su architetture distribuite", Univ. SA (Baronissi), 8/1/99, 12:30, \JSEB: uno strumento per la scalabilita sul web", Univ. SA (Baronissi), 15/1/99, 12:30, \Insegnare Hypertext e Hypermedia sul WWW", Univ. SA (Baronissi), 22/1/99, 12:30, \Recent Developments in the Theory of Codes", Univ. SA (Baronissi), 22/1/99, 15:00, V. Bruyere. \RPC come supporto alla progettazione e allo sviluppo di applicativi per la rete", Univ. SA (Baronissi)29/1/99, 12:30, \La storia di un fallimento di successo: Java", Univ. SA (Baronissi), 5/2/99, 15:00, \RMI: il supporto Java per il calcolo distribuito", Univ. SA (Baronissi), 12/02/99, 12:30, \Alcune caratteristiche del linguaggio Java", Univ. SA (Baronissi), 19/2/99, 12:30, \Gestire con Java l'accesso a un database Oracle", Univ. SA (Baronissi), 26/2/99, 12:30, \Fuzzy Subgraphs and Similarities", Univ. SA (Baronissi), 1/3/99, 15:00, A. Di Nola. \Estensione della teoria dell'unicazione mediante similarita", Univ. 1/3/99, 15:30, A. Di Nola. SA (Baronissi), \Automi non classici", Univ. SA (Baronissi), 1/3/99, 16:00, A. Di Nola. 2

3 \RMI come protocollo di supporto per la programmazione distribuita: pubbliche virtu", Univ. SA (Baronissi), 16/3/99, 12:30, vizi privati e \Kleptography: Using Cryptography Against Cryptography," Univ. SA (Baronissi), 26/3/99, 10:00, Y. Moti. \Visual Cryptography Using Colors," Univ. SA (Baronissi), 26/3/99, 15:00, R. De Prisco. \Kleptography: Using Cryptography Against Cryptography," Univ. SA (Baronissi), 29/3/99, 15:00, Y. Moti. \Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controls," Univ. SA (Baronissi), 31/3/99, 10:00, G. Gerla. \Sistemi di ragionamento approssimato: sistemi esperti fuzzy e controller fuzzy", Univ. SA (Baronissi), 31/3/99, 10:30, G. Gerla. \Un approccio basato su logica fuzzy per la selezione di stereotipi usati nei sistemiipermediali", Univ. SA (Baronissi), 31/3/99, 15:00, G. Gerla. \Database relazionali e relazioni fuzzy", Univ. SA (Baronissi), 31/3/98, 15:30, G. Gerla. \Applicazioni fuzzy su digital signal processors", Univ. SA (Baronissi), 31/3/99, 16:00, G. Gerla. \Cenni di geometria fuzzy: aree e perimetri", Univ. SA (Baronissi), 31/3/99, 16:30, G. Gerla. \XML e l'integrazione HTMl e XML", Univ. SA (Baronissi), 13/4/99, 12:30, \Java: il package java.awt", Univ. SA (Baronissi), 21/4/99, 17:00, \List Partitions," Univ. SA (Baronissi), 6/5/99, 15:00, H. Pavol. \Lower and Upper Bounds on the Broadcasting and Gossiping Time of Restricted Protocols," Univ. SA (Baronissi), 20/5/99, 15:00, M. Flammini. \Error Resilient Data Compression," Univ. SA (Baronissi), 19/7/99, 16:00, J. Storer. \Gray Codes and Edge Disjoint Hamiltonian Cycles," Univ. SA (Baronissi), 25/11/1999, 14:00, B. Bose. \Nonlinear Pseudorandom Number Generators," Univ. SA (Baronissi), 19/01/2000, 15:00, I. Shparlinski. \7 Barriers to Internet Use and Quick Description of a Small US ISP," Univ. SA (Baronissi), 17/03/2000, 14:15, J. Sechrest. \Web Based Intermediaries," Univ. SA (Baronissi), 12/4/2000, 13:30, P. P. Maglio. \WBI Applications," Univ. SA (Baronissi), 13/4/2000, 12:00, P. P. Maglio. 3

4 \Quantum Computing { Quantum Automata" Univ. SA (Baronissi), 15/9/2000, 16:00, J. Gruska. Convegni Il sottoscritto ha partecipato ai seguenti convegni: International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP99), Centro \Le Zitelle", Venezia, Settembre Multimedia Databases and Image Communication (MDIC99), Palazzo di Citta, Salerno, Ottobre International Workshop on Visual Form (IWVF4) Capri, Settembre 2001 International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP2001), Palermo, Settembre Multimedia Databases and Image Communication (MDIC2001), Amal, Settembre Attivita di ricerca Introduzione L'esigenza di migliorare costantemente la trasmissione, l'estrazione e l'interpretazione del contenuto informativo associato alle immagini digitali ha dato luogo a una vasta gamma di tecniche di elaborazione. In particolare, per l'archiviazione e la trasmissione delle immagini sono necessari sistemi di codica che orano rapporti di compressione elevati senza compromettere la qualita risultante. Si parla di qualita o, in negativo, di distorsione poiche le tecniche piu ecaci sono tutte irreversibili: in generale, l'immagine ricostruita dierisce da quella originale. Le tecniche di codica basate su sistemi di funzioni iterate (ifs), dette anche tecniche di compressione frattale, si sono rivelate fra le migliori disponibili al momento. Esse infatti forniscono contemporaneamente una bassa distorsione e un elevato rapporto di compressione. Codica di immagini basata su sistemi di funzioni iterate L'idea su cui si basano le tecniche di codica frattale e quella di trovare una trasformazione contrattiva T rispetto alla quale l'immagine A sia invariante, ovvero tale che T(A) = A. Sotto ipotesi ragionevoli, avremo allora che lim n!1 T n (X) =A per ogni immagine X (teorema del punto sso di Banach). In altre parole, qualunque sia l'immagine iniziale X, l'iterazione di X T(X) converge (molto rapidamente) ad A. Abbiamo pertanto codicato l'immagine A rappresentandola come una trasformazione [1, capitoli1e2]. La trasformazione T di solito viene costruita \pezzo per pezzo", nel senso che, partizionata A nei sottodomin^ f a1 ::: a n g,sifainmodoche le restrizioni t1,...,t n di T nei vari sottodomin^ soddisno le condizioni S n j=1 t j (a j )=A con t j (a j ) \ t k (a k )= per j 6= k. 4

5 Il lato negativo di tali tecniche risiede nella considerevole potenza di calcolo necessaria per una ricerca esaustiva basata esclusivamente sulla forza bruta. L'attenzione dei ricercatori e dunque stata subito focalizzata sull'individuazione di metodi per indirizzare la ricerca di T o per diminuire il volume dello spazio di ricerca. Il lavoro [2] contiene un'eccellente panoramica sui primi metodi ad apparire in letteratura. Uno degli approcci possibili per diminuire il volume dello spazio di ricerca consiste nell'associare un vettore di caratteristiche v ad ogni blocco b, inmodotaleche per codicare b la ricerca sia limitata soltanto a quei blocchi a tali che jv(a) ; v(b)j <,ocomunque a blocchi a per i quali esista un'opportuna relazione fra v(a) ev(b). L'individuazione di funzioni vettoriali adatte e un campo di ricerca piuttosto attivo. Funzioni per la determinazione della partizione Nella pratica implementativa della codica frattale, la partizione dell'immagine A non e determinata a priori. Piuttosto, tale partizione viene \ranata" man mano che il procedimento avanza. Lo schema a quadtree e uno dei piu diusi perche e semplice da implementare ed ecace. Uno dei problemi che sorgono e quello di determinare dinamicamente quando arrestare il processo di suddivisione di un dato blocco. L'ideale sarebbe utilizzare una misura di distorsione quale lo scostamento quadratico medio purtroppo, per ottenere questa misura e necessario tentare una codica del blocco in questione per poter valutare lo scostamento, con la conseguenza che, se il blocco viene suddiviso perche l'errore supera la soglia ssata, tutto il lavoro di codica svolto sul blocco va buttato via e il procedimento riparte sui quattro blocchetti che risultano dalla suddivisione. E desiderabile, pertanto, utilizzare una funzione g che permetta di decidere se suddividere o no un certo blocco b prima di tentarne la codica valutando g(b). L'uso di funzioni di questo tipo e uno dei possibili modi per indirizzare la ricerca della trasformazione T. In [3] vengono considerate e messe a confronto fra di loro alcune possibili scelte per una siatta funzione di decisione si valuta inoltre l'utilizzo di funzioni cosiddette \adattive" che tengano conto anche della dimensione del blocco b. Indicizzazione di database d'immagini Le stesse particolarita che permettono agli IFS di comprimere un'immagine possono essere vantaggiosamente usate per indicizzare un database multimediale, permettendo il recupero basato sul contenuto pittorico. Come mostrato in [4, 10], le tecniche basate su IFS mostrano un'ecacia e un'ecianza assolutamente allineate allo stato dell'arte. L'idea di base e quella di utilizzare le medesime funzioni contrattive necessarie per la codica come feature di basso livello che costituiscano un indice gestito mediante un metodo di accesso spaziale (k-d-tree o R*-tree). Altri metodi possono sfruttare dierenti feature di basso livello piuttosto che le trasformazioni contrattive. Esempi di feature che si prestano a questo scopo sono il numero di massimi in un'opportuna rappresentazione del contorno di un oggetto o primi coecienti di Fourier di una tessitura. L'ecacia di tali metodi varia molto con il tipo di immagini presenti nel database. Ovviamente, metodi di questo tipo sono piu' appropriati per immagini del tipo \un oggetto prominente su uno sfondo", come per esempio il database standard di Sclaro [5]. L'individuazione 5

6 dei campi di applicazione piu' adatti ai vari metodi e attualmente un attivo settore di ricerca. Alcuni risultati sono descritti in [6, 10, 9, 7, 8]. Sviluppi futuri della ricerca Per quanto riguarda la ricerca futura, l'obbiettivo piu naturale e probabilmente il piu ovvio e quello di migliorare l'ecienza della codica frattale individuando nuovi metodi per la sua accelerazione o migliorando quelli esistenti. Le codiche basate su ifs, tuttavia, hanno alcune proprieta che permettono di ipotizzare applicazioni che vanno oltre la mera compressione. Una delle proprieta in questione e che la forma compressa dell'immagine sostanzialmente un insieme di trasformazioni f t1 ::: t n g contiene informazioni sulle autosomiglianze interne dell'immagine che possono essere utilizzate come chiave di ricerca in una base di dati per il ritrovamento di immagini somiglianti ad un esempio specicato. Pertanto le codiche basate su ifs permettono di realizzare basi di dati costituite da immagini in forma compressa. In tali basi di dati l'interrogazione tramite esempio e un'operazione che puo essere supportata in maniera estremamente naturale. Bibliograa [1] Y. Fisher. Fractal Image Compression: Theory and Application. Springer Verlag, NY, [2] D. Saupe, R. H. Hamzaoui. \Complexity reduction methods for fractal image compression." In J. M. Blackledge (ed), Proc Conf. on Image Processing: Mathematical Methods and Applications, Oxford University Press, [3] R. Distasi, M. Nappi, M. Polvere. \Split decision functions in fractal image coding." IEE Electronics Letters 34(8), IEE Press, April [4] R. Distasi, M. Nappi, M. Tucci. \Using Fractal Encoding for Image Indexing." Proceedings of the International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP99), Venezia, IEEE. [5] S. Sclaro, Database di immagini usato per gli esperimenti di recupero basato sul contenuto disponibile via ftp presso ftp://cs-ftp.bu.edu/sclaroff/pictures.tar.z. [6] R. Distasi, D. Vitulano, S. Vitulano, \A hierarchical representation for content based image retrieval," Journal of Visual Languages and Computing, Special Issue on Multimedia Databases and Image Communication, Vol. 5, n. 8, Aug [7] R. Distasi, M. Nappi, M. Tucci, S. Vitulano. \Image Indexing by Contour Analysis: A Comparison" Proc. IVWF4, Ischia, 2001, IEEE. [8] R. Distasi, S. Vitulano. \A Hierarchical Entropy Based Representation for Medical Signals", in V. Cantoni et al., eds., Human and Machine Perception 3: Thinking, Deciding and Acting, Kluwer/Plenum Academic Press, New York, [9] R. Distasi, S. Vitulano. \Robust Image Retrieval Based on Texture Information" Proc. MDIC2001, Lecture Notes in Computer Science vol. 2184, Springer-Verlag, Amal,

7 [10] R. Distasi, M. Nappi, M. Tucci, S. Vitulano. \ConText: A Technique for Image Retrieval Integrating CONtour and TEXTure Information" Proc. ICIAP2001, Palermo, 2001, IEEE. Baronissi, 23 novembre 2001 Riccardo Distasi 7