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