Conclusioni
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In questo documento sono stati presentati ed analizzati due metodi di
elaborazione di immagini volte all'ottimizzazione.

Il primo è un'applicazione del LLM, studiato per il dominio del colore, al
dominio dello spazio. Questo ha portato alla costruzione di un metodo molto
generico applicabile come alternativa robusta al rumore nella risoluzione di
equazioni di Poisson. Il problema principale del metodo risulta essere la
perdita di definizione lungo i bordi dell'immagine, per cui viene proposto un
blending del metodo con un metodo classico meno prono a questo problema. In
futuro, per gestire meglio questo effetto, si potrebbe analizzare la selezione
di patch di dimensione adattiva, come fatto da [#Lu:2012aa;][] per il dominio del
colore.

Il secondo è un GF per regioni dinamiche aiutato da un metodo per la
classificazione di queste regioni. Invece di usare corrispondenze tra pixel,
il metodo introduce corrispondenze tra matrici di covarianza locali. Nella
classificazione, è stata utilizzata una SVM con valori nomerici ottenuti dalle
equazioni dei GF come feature. La combinazione di GF può risultare in immagini
con ridotte quantità di artefatti: in futuro, altri metodi di blending e
combinazione potrebbero essere esplorati per ridurre ulteriormente questi
effetti.

