@mastersthesis{elediasc1278,
          author = {E. Yancam},
           title = {Ricostruzione di Forma e Permettivit{\`a} di Scatteratori Omogenei mediante Tecniche Quantitative Level Set},
          school = {University of Trento},
            year = {2012},
        keywords = {TADIB},
             url = {http://www.eledia.org/students-reports/78/},
        abstract = {Nell'ambito dello scattering inverso, gli algoritmi di imaging si occupano della ricostruzione del profilo della funzione oggetto all'interno di una regione d'indagine. Tali tecniche si distinguono in imaging quantitativo e qualitativo, a seconda del tipo di ricostruzione effettuata. In particolare, nel caso dell'imaging qualitativo si assume che il contrasto sia di tipo binario, ovvero caratterizzato da un valore di permettivit{\`a} (complessa) per il background ed un valore di permettivit{\`a} (complessa) per l'oggetto incognito. In tale ambito, l'algoritmo Level Set effettua la stima della "forma" dell'oggetto incognito mediante la deformazione controllata del "Level Set" associato. A tal fine, il Level Set {\`e} iterativamente adattato mediante un algoritmo "gradient-based". Un limite di tale metodologia {\`e} rappresentato dal fatto che l'implementazione base del metodo richiede la conoscenza "a-priori" del valore di permettivit{\`a} dell'oggetto incognito, che in realt{\`a} {\`e} spesso incognito a livello pratico. Al fine di superare tale limitazione sono state proposte numerose metodologie, tra le quali approcci "multi-step" per l'update a step successivi della permettivit{\`a} e della forma dell'oggetto incognito. Tali soluzioni prendono il nome di "Quantitative Level Set" Approaches.
Obiettivo della presente attivit{\`a} sar{\`a} l'implementazione e validazione di una metodologia "Quantitative LS" all'inversione di scatteratori con pemettivit{\`a} incognita.
}
}