Post on 02-May-2015
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Trattamento Immagini (parte 1)
L1-133
Obiettivi
➢ Metodi di base del trattamento delle immagini➢ Immagini: matrici di punti rappresentati da valori di
luminosità➢ In generale parleremo di immagini grayscale, cioè a
scala di grigi rappresentanti livelli di intensità luminosa
➢ Ogni livello di intensità è rappresentato da un numero all'interno di un intervallo di valori determinato
Obiettivi
➢ Immagini a colori➢ Ottenute dalla sovrapposizione di 3 'piani' di colore
fondamentali: ROSSO,VERDE,BLU➢ Ciascun piano viene interpretato e trattato in modo
analogo ad un immagine monocromatica➢ L'hardware di un dispositivo è generale la
percezione di un colore a partire dai 3 piani fondamentali
~Obiettivi
➢ Non è un corso di fotografia digitale➢ Fotografia: aspetti percettivi della riproduzione dei
colori➢ Fotografia: ragioni espressive della manipolazione
dei colori o dei livelli di grigio➢ Non tratteremo nel dettaglio gli aspetti legati alla
colorimetria
Obiettivi
➢ Tuttavia potremo generare immagini a falsi colori per migliorare la visualizzazione di informazioni
➢ Matlab® (http://www.mathworks.it/products/matlab/)➢ Shell matematica: MAT(rix) LAB(oratory)➢ Rapida curva di apprendimento➢ Package accessori per vari campi di applicazione➢ Disponibile anche come 'Student Edition'➢ Windows® e Linux
Strumenti
Strumenti
➢ GNU/Octave (http://www.octave.org)➢ Compatibile con sintassi Matlab➢ Vasto numero di package applicativi➢ Funziona con Windows & Linux➢ Possibile anche Mac
➢ Suggerita versione >= 3.6➢ octave-image >= 2.0.0
Strumenti
➢ ImageJ
➢ Funziona su Unix(Linux), Windows & MacOS
➢ Scritto con il linguaggio Java➢ Contiene una serie di
strumenti nativi per la manipolazione di immagini
➢ Può essere 'esteso' con nuove funzioni scrivendo in Java dei plugin, cioè codice che può essere invocato da programma principale di ImageJ
Strumenti
➢ The GIMP (http://www.gimp.org/)➢ Applicazione tipo Photoshop➢ E' possibile scrivere plug-in per costruire metodi di
manipolazione delle immagini➢ Manuale anche in italiano
➢ 1957: prima immagine passata ad uno scanner (Russell Kirsch)
Origini della Tecnologia
Campi di Applicazione
➢ Osservazioni spaziali
➢ Impossibilità di recuperare le pellicole
➢ Ambienti ostili all'uomo
Campi di applicazione
➢ Voyager 1 & 2➢ Lanciati nel 1977➢ Hanno inviato foto dei
pianeti➢ Sono stati riprogrammati
da terra dopo 12 anni dalla partenza con software più evoluto per la gestione delle immagini
Campi di Applicazioni
➢ Astronomia da telescopi in orbita.
➢ Permettono tramite l'imaging digitale di combinare dati da tutto lo spettro E.M.
➢ Raggi Infrarossi➢ Luce Visibile➢ Raggi UV➢ Raggi X➢ Raggi gamma
Campi di Applicazione
➢ Imaging per la Medicina➢ Digitalizzazione di immagini diagnostiche➢ Estrazione di fatti il più possibile oggettivi legati alla
diagnostica medica➢ Costruzione di database di immagini mediche sia
per la ricerca che per la diagnostica medica che per l'ottimizzazione dell'organizzazione sanitaria
Campi di Applicazione
➢ Medicina➢ MRI (Risonanza
Magnetica)➢ PET (Tomografia ad
Emissione di Positroni)➢ TAC: Tomografia a
raggi-X➢ Ecografia
Campi di Applicazione
➢ Medicina➢ Integrazione di tutte queste tecniche di indagine
attraverso la sovrapposizione di immagini ottenute da diverse sorgenti
➢ Immagini a Falsi Colori per facilitare l'interpretazione e lettura
Campi di Applicazione
➢ Microscopia➢ Analisi automatica➢ Enhancement➢ Feature extraction➢ Integrazione con altre
metodiche
Campi di Applicazione
➢ Tecnologie non ottiche
➢ Microscopia AFM (Atomic Force Microscopy)
➢ Topografia del particolare di una cellula
Sviluppi della Image Processing
➢ Analisi morfologica➢ Riconoscimento automatico➢ Visione artificiale
Camera Oscura
Camera Oscura
➢ L'immagine appare rovesciata➢ Ad una minore distanza focale f corrisponde un
campo più grande e un immagine proiettata più piccola
➢ Viceversa al crescere di f campo ridotto e immagine proiettata più grande
Camera con Lente
➢ La lente permette l'ingresso di più luce➢ Introduce complessità nell'interazione con
la luce e le sue componenti cromatiche
Caratteristiche Ottiche
➢ Parametri Ottici delle lenti➢ Tipo di lenti (materiali)➢ Lunghezza focale➢ Campo visivo
➢ Parametri fotometrici➢ Tipo, direzione ed intensità dell'illuminazione➢ Proprietà di riflettività della superficie degli oggetti
➢ Parametri geometrici
Digitalizzazione Spaziale
➢ Fotografia digitale: la 'fotografia' viene proiettata su una matrice di elementi fotosensibili
➢ Matrice di sensori tipicamente in tecnologia CCD o CMOS➢ Ricevono luce e accumulano in una locazione di
memoria analogica un numero di elettroni idealmente proporzionale al numero di fotoni catturati
➢ Trasferiscono in sincronia l'informazione accumulata per essere convertita di numeri
Digitalizzazione
➢ Discretizzazione spaziale➢ Campionamento temporale➢ Quantizzazione del valore di intensità luminosa
per ogni elemento dell'immagine
Tecnologia CCD (charged coupled device)
➢ La carica viene accumulata e quindi trasferita
➢ L'ultimo elemento passa la carica ad un amplificatore perché possa essere misurata
CCD camera
➢ Digitalizzazione temporale➢ Misurazione della carica (luce) raccolta nel tempo di
esposizione➢ Tempo di esposizione: intervallo di tempo
necessario alla raccolta della luce nei fotosensori
Digitalizzazione
➢ Immagini a colori
➢ Immagini a colori hanno un photosite per ognuna delle 3 componenti cromatiche RGB quindi ogni elemento di immagine (PIXEL) è rappresentato da una terna di numeri
➢ Se la bit-depth per ciascun canale è di 8 bit allora ogni elemento è rappresentato da 24 bit
Immagini a Colori
➢ Le immagini a colori sono internamente rappresentate a partire da un modello additivo di generazione dei colori
➢ Il modello base è quello in tricromia: rosso,verde e blu (RGB)
➢ I colori vengono ottenuti sovrapponendo colori base con intensità variabile
Immagini a Colori
➢ Non tutti I colori distinguibili dall'occhio umano possono essere rappresentati dal modello RGB
➢ I colori possibili sono contenuti all'interno di un cubo avente lato 1
➢ Le coordinate R,G,B rappresentano l'intensità di una componente tra 0 e la saturazione del sistema
➢ Di solito la coordinata [0,1]➢ Immagini grezze usano il
valore nativo così come generato dalla fotocamera
Immagini a Colori
➢ RGB può essere trasformato in sistemi di coordinate alternativi
➢ HSV: Hue, Saturation, Value➢ HSL: Hue, Saturation,
Luminosity➢ Hanno ragioni simili e
permettono di separare la funzione delle coordinate
➢ Una coordinata di luminosità
➢ Due coordinate di cromaticità
➢ CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, blacK)➢ Colori ottenuti per soppressione di componenti da
una sorgente bianca➢ Usato nella tecnologia delle stampe
Modello colori sottrattivo
Piccolo Laboratorio Interattivo
➢ http://www.michaelbach.de/ot/col_mix/index.html