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Trattamento Immagini L1-1 28. Obiettivi Metodi di base del trattamento delle immagini – Immagini: matrici di punti rappresentati da valori di luminosità

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Presentazione sul tema: "Trattamento Immagini L1-1 28. Obiettivi Metodi di base del trattamento delle immagini – Immagini: matrici di punti rappresentati da valori di luminosità"— Transcript della presentazione:

1 Trattamento Immagini L1-1 28

2 Obiettivi Metodi di base del trattamento delle immagini – Immagini: matrici di punti rappresentati da valori di luminosità – Immagine a colori: matrici di punti rappresentati da un colore o da un indice ad una tavolozza (palette) di colori – Tipicamente colori sono rappresentati da tre numeri secondo il modello RGB

3 ~Obiettivi Non è un corso di fotografia digitale – Aspetti percettivi della riproduzione dei colori – Ragioni espressive della manipolazione dei colori o dei livelli di grigio – Non tratteremo nel dettaglio gli aspetti legati alla colorimetria

4 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

5 GNU/Octave (http://www.octave.org)http://www.octave.org – Compatibile con sintassi Matlab – Disponibile da FSF – Vasto numero di package applicativi – Funziona con Windows & Linux – Possibile anche Mac Suggerita versione – octave-image >= 2.0.0

6 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

7 Strumenti Photoshop – De facto standard di manipolazione immagini – Plugin per renderlo scriptable Supporta vari linguaggi – AppleScript – VBScript – JavaScript

8 Strumenti The GIMP (http://www.gimp.org/)http://www.gimp.org/ – GNU GPLv2 – Applicazione tipo Photoshop – E' possibile scrivere plug-in per costruire metodi di manipolazione delle immagini con la console ScriptFu – Manuale anche in italiano

9 1957: prima immagine passata ad uno scanner (Russell Kirsch) Origini della Tecnologia

10 Campi di Applicazione Osservazioni spaziali – Impossibilità di recuperare le pellicole – Ambienti ostili all'uomo – Teletrasmissione

11 Campi di applicazione – Voyager 1 & 2 Lanciati nel 1977 Hanno inviato foto ravvicinate dei pianeti Sono stati riprogrammati da terra dopo 12 anni dalla partenza con software più evoluto per la gestione delle immagini

12 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

13 Campi di Applicazione Imaging per la Medicina – Digitalizzazione di immagini diagnostiche – Analisi il più possibile oggettiva nella diagnostica medica – Costruzione di database di immagini mediche sia per la ricerca che per la diagnostica medica che per l'ottimizzazione dell'organizzazione sanitaria

14 Campi di Applicazione Medicina – MRI (Risonanza Magnetica) – PET (Tomografia ad Emissione di Positroni) – TAC: Tomografia a raggi-X – Ecografia

15 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

16 Campi di Applicazione Microscopia – Analisi automatica – Enhancement – Feature extraction – Integrazione con altre metodiche

17 Sviluppi del Image Processing Analisi morfologica Riconoscimento automatico Visione artificiale

18 Formazione di un immagine:Camera Oscura

19 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 Dato geometrico fondamentale: – Linee rette sono proiettate come linee rette – Circonferenze sono proiettate in generale come ellissi

20 Camera con Lente La lente permette l'ingresso di più luce Introduce complessità nell'interazione con la luce e le sue componenti cromatiche

21 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

22 Digitalizzazione Discretizzazione spaziale Campionamento temporale Quantizzazione del valore di intensità luminosa per ogni elemento dell'immagine

23 Digitalizzazione Spaziale Elementi fotosensibili (photosites) di una 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

24 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

25 CCD camera 2.1 Mpixel CCD camera Digitalizzazione temporale – La maggioranza usa l'interline-architecture – L'alternativa è la frame-transfer architecture (prevalente in astronomia)

26 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 blue (RGB) I colori vengono ottenuti sovrapponendo I colori base con intensità variabile Richiedono che ogni photosite abbia 3 recettori specializzati Dimensione grezzi sono 3 volte quelli di un immagine B/W

27 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

28 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


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