Stima della salienza per immagini omnidirezionali

Negli ultimi anni la diffusione delle immagini omni-direzionali ha acquisito sempre più rilevanza. A differenza del caso bidimensionale, questi contenuti emergono poiché offrono all’utente un’esperienza immersiva. Le immagini omni-direzionali, infatti, possono essere fruite utilizzando dei visori che consentono all’utente di essere circondato dal contenuto multimediale e di esplorarlo liberamente. Per questo motivo diventa di particolare interesse comprendere come cambia il meccanismo di attenzione e visione di questi contenuti rispetto al caso bidimensionale. Lo studio di questo fenomeno consente di identificare le aree salienti dell’immagine omni-direzionale al fine di costruire una mappa di salienza. In letteratura sono stati proposti diversi approcci per la stima delle mappe di salienza. Molti di essi si basano sull’estrazione e combinazione di varie caratteristiche delle immagini (feature) per deteriminare la mappa finale. Tuttavia, un aspetto poco investigato è il contributo delle singole feature e delle loro possibili combinazioni sulla stima della salienza. Per questo motivo questa tesi ha lo scopo di analizzare il contributo di un insieme di feature comunemente impiegate nello stato dell’arte. Più nello specifico, è stato valutato il loro impatto quando applicate singolarmente e quando vengono combinate. I risultati mostrano come una buona stima della salienza sia in primis condizionata dalla tipologia di combinazione piuttosto che dal numero di feature impiegate. In particolare, è vantaggioso includere un insieme di caratteristiche non ridondanti sia relative al contenuto che relative alle caratteristiche intrinseche delle immagini, quali il colore, l’intensità o il contrasto.