Academic literature on the topic 'Elaboraz. immagini'

Questo lavoro cerca di rispondere a due quesiti, il primo riguarda la possibile esistenza di una memoria corporea che precede e prepara le memorie elaborate dal sistema nervoso centrale. Il secondo quesito concerne le modalità attraverso le quali si possono recuperare le memorie corporee. La testimonianza procede dal corpo alla rappresentazione verbale. In tutte le situazioni, normali o traumatiche, sono le immagini a costituire il ponte che collega le memorie del corpo con le memorie della mente. Verrà infine descritta una nuova tecnica che utilizza le immagini del paziente durante il colloquio definita Consulenza psicologica immaginativa.

Resumo: O presente artigo tem o objetivo de tecer algumas considerações sobre as concepções de mundo que formam nosso imaginário a partir de uma leitura de Freud e de Benjamin. Este aporte teórico permite entender a dimensão ideológica de ideias e preconceitos que sedimentam o senso comum e que consolidam relações de dependência. A educação, entendida como processo de formação que acontece na vida, se alimenta da filosofia mesmo inconscientemente e as relações sociais e políticas orientam a formação da subjetividade individual. Benjamin explicita estas relações ao analisar as imagens oníricas cotejando os conceitos de sonho e despertar com o objetivo de mostrar a importância de conhecer o passado e elaborar uma história materialista da cultura, como tarefa básica para pensar o futuro.Palavras chaves: Educação. Filosofia. Imagens oníricas. Ideologia. Education and philosophy: a reading from Freud and Benjamin Abstract: This article aims to weave some considerations about the conceptions of the world that form our imaginary from a reading of Freud and Benjamin. This theoretical contribution allows us to understand the ideological dimension of ideas and prejudices that sediment common sense and consolidate relationships of dependence. Education, understood as a process of formation that happens in life, feeds on philosophy even unconsciously, and social and political relations guide the formation of individual subjectivity. Benjamin explains these relationships by analyzing the dream-images by comparing the concepts of dream and awakening with the purpose of showing the importance of knowing the past to elaborate a materialistic history of culture as a basic task to think about the future.Key words: Education. Philosophy. Dream images. Ideology. Educazione e filosofia: una lettura di Freud e Benjamin Riassunto: Questo articolo ha l’obiettivo di fare alcune riflessioni sulle concezioni del mondo che formano il nostro immaginario da una lettura di Freud e Benjamin. Questa base teorica ci consente di comprendere la dimensione ideologica delle idee e dei pregiudizi che basano il senso comune e rinsaldano le relazioni di dipendenza. L'istruzione, intesa come un processo di formazione che accade nella vita, si nutre anche inconsciamente della filosofia e le relazioni sociali e politiche guidano la formazione della soggettività individuale. Benjamin spiega queste relazioni analizzando le immagini dei sogni riunendo i concetti di sogno e risveglio al fine di dimostrare l'importanza di conoscere il passato ed elaborare una storia materialista della cultura, come compito fondamentale per pensare al futuro.Parole chiave: Educazione. Filosofia. Immagini dei sogni. Ideologia. Data de registro: 09/09/2019 Data de aceite: 16/06/2020

A partire dal secondo dopoguerra l'Italia elabora un numero considerevole di piani nazionali a lungo termine a carattere per lo piů settoriale. Piani infrastrutturali, agricoli, energetici, piani pluriennali per l'edilizia economica e popolare e per l'edilizia scolastica, piani di sviluppo economico rendono conto di uno sforzo consistente di pianificazione teso ad affrontare la stagione di grandi cambiamenti economici e culturali in cui il paese si trova immerso. In totale assenza di un piano territoriale alla scala nazionale, la maggior parte dei programmi pluriennali prodotti in quegli anni si occupa, in maniera piů o meno esplicita, di cittŕ e territorio e ne mette in campo letture e ipotesi di trasformazione. Il presente saggio focalizza l'attenzione sui documenti della programmazione economica italiana elaborati tra il 1946 e il 1973, in cui vengono riconosciute quattro figure prevalenti che hanno informato le scelte di piano sia a livello teorico che operativo. Il territorio italiano viene a fasi alterne letto come risorsa, come supporto, come veicolo di progresso, o, infine, come sfera quotidiana: quattro immagini che costituiscono un possibile strumento di interpretazione per analizzare le forme e i modi in cui il discorso urbanistico entra nella politica nazionale tra anni Cinquanta e Sessanta.

L'obiettivo dell'articolo č di proporre una elaborazione delle nozioni di "abitare" e di "memoria" nell'ambito dell'antropologia urbana. Attraverso la prospettiva di Heidegger sull'abitare (bauen) e la rilettura di Ingold sulla "prospettiva dell'abitare" (dwelling perspective), questo articolo analizza come una cittŕ elabora la memoria del suo passato e immagina il suo futuro. Il caso di Sesto San Giovanni mostra come i siti industriali del passato possano diventare parte di un immaginario materiale collettivo.

Durante il training sistemico, l'allievo č in cammino lungo nuovi itinerari che, attraverso la rappresentazione di immagini plasticamente tradotte con il corpo, gli permettono di elaborare, con la testa e con il cuore, un modo personale di agire la sua presenza nella terapia; questa esperienza viene avvicinata per analogia al film il Vangelo secondo Matteo di Pasolini nel quale la ricchezza dell'umanitŕ č resa dall'unitŕ di emozioni e responsabilitŕ etica e l'evento altamente simbolico di una nuova vita dopo la morte rappresenta la possibilitŕ del cambiamento.

Il presente lavoro descrive la nostra esperienza fatta nello svolgere un'accurata revisione della letteratura pubblicata sulle sezioni ottenute mediante risonanza magnetica nelle patologie cerebrali per ottenere conoscenze specialistiche che potrebbero essere utilizzate per consulenza sull'acquisizione di immagini. Si è cercato di delineare la sequenza di immagini studiata in base ad un numero limitato di caratteristiche significative (peso delle sezioni T1, T2, T2* e in densità di protoni, matrice di acquisizione, spessore della sezione, ecc.) e facendo riferimento alla letteratura, nel tentativo di collegare tali caratteristiche alla capacità della sequenza di contribuire a risolvere particolari problemi, quali la dimostrazione di una particolare malattia, la spiegazione della causa di una data combinazione di segni, sintomi e storia medica, l'anatomia circostante, l'estensione della lesione. Sono stati elaborati scale di misurazione delle caratteristiche della sequenza e metodi di valutazione del successo nella soluzione di problemi clinici, poi applicati ad articoli selezionati dalle pubblicazioni avvenute nell'arco di due anni sulle riviste Neuroradiology e American Journal of Neuroradiology. Del materiale analizzato, solo 40 articoli hanno fornito informazioni per un'analisi approfondita. Gli ostacoli incontrati sono stati dati mancanti e la specificazione incompleta delle sequenze. Pochissimi articoli davano una risposta esauriente agli interrogativi che cercavano di affrontare.

Nella cosmogonia vicino-orientale l’ordine politico si riflette in tutto il cosmo. In confronto eon tale concezzione del potere, Israele ha elaborato un altro modelio della creazione, armonizzato eon suo monoteismo rigoroso. Deutero-Isaia era propagatore precipuo di questa fede nel potere universale di Jahve. Il Libro di Giobbe, redatto nell’epoca dell’impero persiano, contiene un testimonio splendido del dibattimento sul probierna della ricompesa e della sofferenza. Immagini mitologici di combattimento delle divinità sono stati applicati ad illustrare il superamento di Jahvè sulle potenze del caos. La sapienza di Jahvè e il suo incrollabile governo guarantirono la stabilità del mondo creato e l’ordine morale. La giustizia (mishpat) divina costituisce fonadamento del potere politico e dell'ordine morale nel mondo.

Secondo gli autori di Teoria e pratica della terapia della Gestalt, il sogno č un atto creativo del sé, in cui le situazioni incompiute che tendono alla chiusura si manifestano attraverso il linguaggio pre-verbale delle immagini. Il sogno costituisce una risorsa essenziale per la terapia, in quanto via d'accesso privilegiata alla comprensione delle modalitŕ di contatto della persona e strumento potente per favorire una migliore integrazione dell'esperienza. Oltre ai classici metodi elaborati da Frederick Perls e da Isadore From, vi č un'ulteriore modalitŕ gestaltica di lavoro sui sogni, basata sulla tecnica della concentrazione, che troviamo menzionata nei testi fondanti della psicoterapia della Gestalt. L'articolo propone una rivalutazione di tale modalitŕ, stranamente caduta nell'oblio.

Celebrare, ritualizzare il passato spesso svuota di senso l’atto di ricordare. Facendo ricorso ad antiche tecniche di trasmissione orale Ascanio Celestini declina dei fatti verificabili, ‘oggettivi’ con l’interpretazione che degli stessi eventi la gente ha elaborato. Celestini, unico interprete in scena, trasforma il suo monologo in struttura drammaturgica: reiterando i temi della narrazione in una spirale discorsiva, creando un dialogo immaginario col fingere di parlare con un altro, e introducendo degli handicap che, inceppando la narrazione, sottolineano dei punti chiave. Inoltre l’uso stravolto di immagini correnti fa rivisitare il senso comune delle parole (vorrei che fosse sbranato dalle lumache, merda cosmica, ecc.). Celestini ricorrendo ad un vasto serbatioio di sapere condiviso e posizionandolo in una prospettiva di deautomatizazione interpretativa, allerta il pubblico a non assopirsi, l’accentuando ironicamente versioni scontate di eventi sociali e storici.

Il ruolo della Angio TC spirale nella valutazione diagnostica della biforcazione carotidea per la selezione di pazienti da sottoporre ad endo-arterectomia è ancora da definire. Lo scopo del nostro studio è quello di valutare l'accuratezza dell'Angio-TC spirale rispetto all'Angiografia carotidea. Abbiamo sottoposto ad Angio-TC spirale dei vasi epiaortici 46 pazienti (92 biforcazioni carotidee) entro 48 ore dall'esame angiografico, utilizzando un apparecchio TC spirale con tubo ad elevate prestazioni (Philips Tomoscan SR 7000). E' stato utilizzato un bolo di contrasto di circa 120 cc con 3 mm di spessore e 3 mm di avanzamento (Pitch=l) ottenendo immagini ricostruite sul piano assiale di 1 mm successivamente elaborate con algoritmo MIP. L'Angiografia carotidea è stata eseguita in almeno due proiezioni per ciascuna biforcazione carotidea ed il grado della stenosi valutato secondo i criteri NASCET. La concordanza tra Angio-TC spirale ed Angiografia carotidea è stata di circa il 90% con minore correlazione per le stenosi di grado lieve e moderato. L'Angio-TC è risultata superiore nella rilevazione di placche calcifiche.

La descrizione automatica delle immagini digitali consiste nell'estrarre informazioni che rappresentano in modo significativo gli elementi raffigurati e i loro attributi. Il concetto specifico di "significativo" può essere guidato e determinato dall'applicazione finale: nell'assistere persone ipovedenti, ad esempio, l'utente finale potrebbe voler riconoscere elementi familiari quali edifici e loghi. Nel contesto del supporto dei conducenti per le auto intelligenti, potrebbe essere utile riconoscere altri veicoli e pedoni e distinguere la distanza dall'auto stessa. Una pipeline generale per gli scenari previsti prevede tre passaggi: object proposal, classification, ed attributes extraction. Nel corso di questa tesi sono stati studiati e sviluppati diversi metodi per affrontare ciascuna di queste fasi, e gli stessi sono stati successivamente applicati a domini specifici con l'intento di confrontare le soluzioni prodotte con lavori esistenti in letteratura. Object proposal: una o più sottoregioni contenenti elementi di potenziale interesse vengono estratti a partire dall'immagine di input. In questa tesi, l'object proposal per singoli oggetti è realizzata utilizzando un'architettura neurale ottimizzata in maniera originale, combinando la programmazione genetica per l'ottimizzazione della struttura con la back-propagation per l'ottimizzazione dei parametri. In sovrapposizione sugli step di object proposal e classification, la sementazione sematica è affrontata mediante la definizione di un'architettura neurale originale che presti particolare attenzione all'efficienza computazionale per scenari di high-throughput. Classificazione: le sottoregioni generate dalla fase di object proposal vengono classificate in specifiche classi visive. Il riconoscimento di loghi è riportato come primo caso di studio. È stato raccolto un nuovo set di dati, estendendo di dieci volte lo standard esistente. La combinazione di quest'ultimo con forme sintetiche di data augmentation consente di raggiungere prestazioni allo stato dell'arte. Il riconoscimento di vegetali e frutta è successivamente selezionato come esempio rappresentativo di problemi di classificazione visiva a grana fine. Il problema è affrontato pre-elaborando le immagini tramite algoritmi di object proposal, e sfruttando la struttura gerarchica delle classi coinvolte per raggiungere un'accuratezza di classificazione maggiore. Attribtues extraction: alcune sottoregioni, identificate come appartenenti a classi specifiche, sono associate ad informazioni aggiuntive. Per il compito di stima dell'illuminante, viene proposta una strategia di apprendimento originale, che elimina totalmente la necessità di annotazioni esplicite sugli illuminanti, utilizzando invece annotazioni di classi d'oggetti, che possono essere più facilmente reperite. La stima della distanza è riportata come caso di studio finale. Viene proposta una rappresentazione alternativa dei dati, indipendente dallo specifico dispositivo di acquisizione, che consente l'addestramento di modelli più ricchi per la stima della distanza. Il ruolo dei dati e la sua rappresentazione emerge come tema comune in tutta la tesi. In particolare, il lavoro svolto descrive il percorso compiuto a partire dall'affidamento ad annotazioni manuali, per poi ridurre gradualmente questa dipendenza attraverso rappresentazioni alternative e strategie di apprendimento.
Automatically describing digital images consists in extracting information that meaningfully represents the depicted elements and their attributes. The specific concept of "meaningful" can be determined by the final application: in assistance to visually impaired people, for example, the final user might want to recognize familiar elements such as landmarks and logos. In the context of driver support for smart cars, it could be useful to recognize other vehicles and pedestrians, and to tell their distance from the car itself. A general pipeline for the envisioned scenarios involves three steps: object proposal, classification, and attributes extraction. In this thesis, several methods have been studied and developed for each of these steps, and subsequently applied to specific domains with the intent of comparing the produced solutions with existing works. Object proposal: one or many subregions containing elements of potential interest are extracted from the input image. In this thesis, single-object proposal is achieved using a neural architecture that is optimized in a novel way, combining genetic programming for the structure optimization with back-propagation for parameters tuning. Crossing the gap between object proposal and classification, semantic segmentation is then addressed with the definition of an original neural architecture that pays particular attention to computational efficiency for high-throughput scenarios. Classification: the subregions generated by the object proposal phase are classified into visual classes. Logo recognition is reported as a first case study. A new dataset has been collected, extending tenfolds the existing standard. Its combination with synthetic forms of data augmentation allows to reach state of the art performance. Vegetables and fruits recognition is then chosen as a representative example for fine-grained visual classification problems. The task is addressed by preprocessing images with object proposal algorithms, and by exploiting the hierarchical structure of the depicted classes. Attributes extraction: some subregions, identified as belonging to specific classes, are being associated with extra information. For the task of illuminant estimation, an original learning strategy is proposed, that completely avoids the need for explicitly-annotated illuminant information, relying instead on alternatively-available object-class annotations. Distance estimation is reported as a final case study. An alternative data representation is proposed, which is independent of any specific acquisition device, allowing the training of richer models for distance estimation. The role of data and its representation emerges as a common theme throughout the whole thesis. In particular, the following work describes the path from relying on existing manual annotations, to gradually reducing this dependency through alternative representations and learning strategies.

Le fotocamere digitali acquisiscono, manipolano e salvano in memoria informazioni elettronicamente tramite un sensore e unitá di calcolo integrate, rendendo la fotografia accessibile agli utenti finali i quali non necessitano di basi di conoscenza di chimica o delle specifiche operazioni meccaniche che erano necessarie per lo sviluppo con la fotografia analogica. Diversi tipi di degradazioni e artefatti possono affliggere le immagini acquisite tramite camere digitali, riducendo la fedeltà percepita delle immagini e rendendo piú difficili operazioni di visione artificiale che possono essere operate sulle immagini acquisite. Tre elementi possono essere identificati come possibili sorgenti di artefatti in un'immagine: il contenuto della scena, le limitazioni hardware della camera e la pipeline di elaborazione dell’immagine, dall’acquisizione al salvataggio in memoria. Alcuni artefatti non sono direttamente trattati all’interno della tipica pipeline di camera, come ad esempio la presenza di nebbia o pioggia che possono ridurre la visibilitá della scena acquisita. Questi artefatti , per essere trattati, necessitano di metodologie ad hoc che sono generalmente applicate come operazioni post-processing. Altri tipi di artefatti sono legati ai processi di elaborazione dell’immagine e all'intera pipeline di camera integrata nelle camere. Questi artefatti includono il rumore proveniente dal sensore, dominanti cromatiche indesiderate, basso contrasto e artefatti di compressione. L’obiettivo di questa tesi è l'identificazione e la progettazione di nuovi e piú robusti moduli di elaborazione e restauro dell’immagine capaci di migliorare la qualitá delle immagini acquisite dalle camere digitali, in particolare in scenari critici quali condizioni climatiche avverse, condizione di bassa illuminazione etc… Gli artefatti identificati sono divisi in due macro gruppi: “artefatti in-camera” e “artefatti esterni” Nel primo gruppo sono stati identificati e trattati quattro argomenti: la rimozione del rumore proveniente dal sensore della camera, il processo di bilanciamento automatico del bianco, il miglioramento automatico del contrasto e la rimozione di artefatti di compressione JPEG. Il processo di progettazione di questi moduli ha tenuto conto di aspetti di efficienza, in termini di calcolo e memoria occupata, in relazione alla possibilità di integrare tali moduli in future configurazioni di pipeline di camera. Il secondo gruppo di artefatti è legato alla presenza di elementi nella scena che possono causare una degradazione in termini di fedeltà dell’immagine e/o usabilità. In particolare il lavoro presentato nella tesi è focalizzato su artefatti provenienti dalla presenza di pioggia nella scena scattata. La tesi, dopo una descrizione della tipica pipeline di elaborazione delle camere digitali, analizza i diversi tipi di artefatti che possono affliggere la qualità di una immagine, e descrive la progettazione delle soluzioni proposte. Tutti gli approcci proposti sono basati su tecniche di apprendimento automatico, come ad esempio Reti Neurali Convoluzionali o procedure di ottimizzazione Bayesiana, e sono stati validati sperimentalmente su dataset standard. I contributi principali di questa tesi possono essere riassunti in tre punti: integrazione di approcci classici di imaging con tecniche di ottimizzazione basate su machine learning, progettazione e sviluppo di nuovi approcci e architetture di deep learning per il restauro e l'elaborazione di immagini e analisi di metodi di image processing basati su deep learning in task di computer vision.
Digital cameras record, manipulate, and store information electronically through sensors and built-in computers, which makes photography more available to final users which do not anymore need to rely on the use of chemicals and knowledge of mechanical procedures to develop their pictures. Different types of degradation and artifacts can affect images acquired using digital cameras, decreasing the perceptual fidelity of images and making harder many image processing and analysis tasks that can be performed on the collected images. Three elements can be identified as possible sources of artifacts in an image: the scene content, the hardware limitations and flaws, and finally the operations performed by the digital camera processing pipeline itself, from acquisition to compression and storing. Some artifacts are not directly treated in the typical camera processing pipeline, such as the presence of haze or rain that can reduce visibility of the scene in the depicted images. These artifacts require the design of ad hoc methods that are usually applied as post-processing on the acquired images. Other types of artifacts are related to the imaging process and to the image processing pipeline implemented on board of digital cameras. These include sensor noise, undesirable color cast, poor contrast and compression artifacts. The objective of this thesis is the identification and design of new and more robust modules for image processing and restoration that can improve the quality of the acquired images, in particular in critical scenarios such as adverse weather conditions, poor light in the scene etc… . The artifacts identified are divided into two main groups: “in camera-generated artifacts" and “external artifacts and problems". In the first group it has been identified and addressed four main issues: sensor camera noise removal, automatic white balancing, automatic contrast enhancement and compression artifacts removal. The design process of the proposed solutions has considered efficiency aspects, due to the possibility of directly integrating them in future camera pipelines. The second group of artifacts are related to the presence of elements in the scene which may cause a degradation in terms of visual fidelity and/or usability of the images. In particular the focus is on artifacts induced by the presence of rain in the scene. The thesis, after a brief review of the digital camera processing pipeline, analyzes the different types of artifacts that can affect image quality, and describes the design of the proposed solutions. All the proposed approaches are based on machine learning techniques, such as Convolutional Neural Networks and Bayesian optimization procedure, and are experimentally validated on standard images datasets. The overall contributions of this thesis can be summarized in three points: integration of classical imaging approaches with machine learning optimization techniques, design of novel deep learning architectures and approaches and analysis and application of deep learning image processing algorithms in other computer vision tasks.

L'elaborato raccoglie le attività necessarie alla generazione di una ortofoto e di un Digital Surface Model a partire da una coppia di fotogrammi. L'area di interesse è la base italiana in Antartide Mario Zucchelli situata in prossimità della baia di Terranova. Dopo una prima parte in cui vengono descritti gli aspetti teorici della fotogrammetria, quali acquisizione delle immagini, orientamento interno ed esterno, stereo-restituzione e generazione dei prodotti finali si descrivono i procedimenti pratici per la generazione di una ortofoto, quindi una fotografia aerea che ha subito un processo di correzione geometrica e radiometrica e che può quindi essere utilizzata per dedurre informazioni quantitative di tipo metrico. Le operazioni svolte presso il laboratorio di Topografia sono state svolte mediante l'utilizzo del software di modellazione Agisoft Photoscan. Infine nelle conclusioni si sottolinea l'importanza della fotogrammetria come archivio storico e come unico strumento di indagine su fenomeni antropologici e naturali di lunga durata, non indagabili in altri modi.