eprintid: 9 rev_number: 20 eprint_status: archive userid: 3 dir: disk0/00/00/00/09 datestamp: 2013-06-12 13:27:16 lastmod: 2013-11-05 08:48:44 status_changed: 2013-06-12 13:27:16 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Poli, L. title: Studio e Implementazione dell’algoritmo IMSA Level Set Multi‐Oggetto/Multi‐Regione ispublished: pub subjects: TK full_text_status: public abstract: I metodi deterministici basati sull’aggiornamento di una appropriata funzione associata alle incognite (Level Set Methods) rappresentano una delle metodologie di risoluzione dei problemi inversi. Tali tecniche iterative considerano l’evoluzione di una regione, che rappresenta la soluzione di prova del problema, all’interno del dominio d’indagine. Tale regione è correlata ad una funzione continua definita nello spazio di ricerca (ad esempio la minima distanza tra i punti del dominio d’indagine e il bordo della regione) che viene aggiornata per mezzo di un’equazione di Hamilton‐Jacobi. La velocità all’interno di tale espressione è calcolata con l’ausilio di un problema aggiunto (“adjoint problem”). Quest’ultimo permette di semplificare la derivata della funzione di costo. In particolare, si assume di avere delle sorgenti elettromagnetiche localizzate in corrispondenza dei ricevitori e irradianti un campo dato dalla differenza tra i dati (campo scatterato) e la quantità correlata alla soluzione di prova. La funzione continua (o Level Set) permette di determinare uno o piu' oggetti all'interno del dominio di indagine, in modo del tutto naturale, senza che sia necessario imporre vincoli di qualsiasi genere. Al fine di sfruttare questa potenzialita' anche con una tecnica multirisoluzione, e' necessario sviluppare un algoritmo multi‐scaling che permetta l'individuazione di piu' regioni d'interesse, nelle quali la risoluzione spaziale viene incrementata a seconda delle necessita'. L'obiettivo del progetto e' quello di studiare e implementare tale algoritmo multi‐oggetto/multi‐regione, affrontando prima il problema dal punto di vista teorico. date: 2007 date_type: published institution: University of Trento department: ELEDIA Research Center @ DISI thesis_type: masters referencetext: [1] S. C. Hagness, E. C. Fear, and A. Massa, "Guest Editorial: Special Cluster on Microwave Medical Imaging", IEEE Antennas Wireless Propag. Lett., vol. 11, pp. 1592‐1597, 2012. [2] G. Oliveri, Y. Zhong, X. Chen, and A. Massa, "Multi‐resolution subspace‐based optimization method for inverse scattering," Journal of Optical Society of America A, vol. 28, no. 10, pp. 2057‐2069, Oct. 2011. [3] A. Randazzo, G. Oliveri, A. Massa, and M. Pastorino, "Electromagnetic inversion with the multiscaling inexact‐Newton method ‐ Experimental validation," Microwave Opt. Technol. Lett., vol. 53, no. 12, pp. 2834‐2838, Dec. 2011. [4] G. Oliveri, L. Lizzi, M. Pastorino, and A. 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Masters thesis, University of Trento. document_url: http://www.eledia.org/students-reports/9/7/Abstract.A010.pdf