La modifica degli istogrammi

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1 La modifica degli istogrammi
CAPITOLO 6 ANALISI D’IMMAGINE La modifica degli istogrammi A. Dermanis, L.Biagi

2 Le trasformazioni sulle immagini
Trasformazioni in singola banda Trasformazioni multispettrali Registrazione di immagini Algebra delle bande Correzioni radiometriche Indici di vegetazione Modifica degli istogrammi Componenti principali Filtri con finestre mobili Tasseled Cap Filtri di Fourier Classificazione A. Dermanis, L.Biagi

3 x = 0 codifica “no data” nx N fx = = no di pixel con valore x
L’istogramma di un’immagine (e.g. p = 8) x = 1, 2, …, 255 Valori ammissibili per un pixel a p bit: x = 1, 2, …, 2p-1 x = 0 codifica “no data” nx N fx = = no di pixel con valore x no totale di pixel Frequenza del valore x : Istogramma di un’immagine: A. Dermanis, L.Biagi

4 L’istogramma di un’immagine: un esempio
1 2 3 6 5 8 7 4 9 10 1 10 2 11 3 5 4 7 8 6 9 A. Dermanis, L.Biagi

5  Nx = nz Nx Fx = N Fx x L’istogramma di un’immagine
Numero di pixel con valore  x : Fx = Frequenza cumulativa del valore x : Nx N x Fx Istogramma cumulativo: 1 128 255 A. Dermanis, L.Biagi

6 Uniformazione dell’istogramma
Immagine con contrasto ideale: tutti i valori di grigio uniformemente presenti f (x) = 1 255 f (x) = costante = 2p-1 Istogramma corrispondente f (x) : Istogramma uniforme ! p = 8 (8-bit): F (x) = x 255 2p-1 Istogramma cumulativo corrispondente F (x) : p = 8 (8-bit): A. Dermanis, L.Biagi

7 Uniformazione dell’istogramma
Miglioramento del contrasto: trasformazione dell’istogramma originale in uniforme Originale Uniforme Caso continuo: Per ogni pixel, x è sostituito con x tale che F(x) = F (x ) Corrispondente caso discreto reale A. Dermanis, L.Biagi

8 Uniformazione dell’istogramma
Problemi nell’uniformazione discreta: nessun valore viene mappato in qualche valore del nuovo istogramma Differenti valori vengono mappati nel medesimo A. Dermanis, L.Biagi

9 Uniformazione dell’istogramma
Immagine originale e suo istogramma Immagine risultante e suo istogramma Nota le differenze rispetto al caso ideale ! A. Dermanis, L.Biagi

10 Conformazione dell’istogramma
Modificare un’immagine in modo che il suo istogramma F(x) venga trasformato in un’istogramma assegnato F (x ) (tipicamente quello di un’altra immagine: risultato, immagini con contrasto simile) Istogramma comulativo obiettivo Per ogni pixel, il valore x è sostituito con x tale che F(x) = F (x ) Istogramma comulativo originale funzione obiettivo diversa, ma medesimo principio dell’uniformazione dell’istogramma A. Dermanis, L.Biagi

11 Conformazione degli istogrammi
Immagine originale e suo istogramma Immagine risultante e suo istogramma Immagine obiettivo e suo istogramma Nota: gli istogrammi non sono identici! A. Dermanis, L.Biagi

12 Accentuazione lineare
Immagine originale: i valori dei pixel compresi in un intervallo xmin  x  xmax Immagine risultante: i pixel coprono tutti i valori 0  x  L (xmax – x) + L (x – xmin) x = xmax – xmin x  x = Ax + B A & B tali che xmin  1 & xmax  L Trasformazione lineare A. Dermanis, L.Biagi

13 Accentuazione lineare
Le 3 bande originali di un’immagine Landsat TM e il loro istogramma Le medesime 3 bande dopo l’accentuazione lineare e il loro istogramma A. Dermanis, L.Biagi

14 Accentuazione lineare saturata
Trasformazione lineare tale che (a > xmin)  1 and (b < xmax)  L anzichè xmin  1 and xmax  L Saturazione: (valori 1  x < a)  1 (valori b < x  L)  L A. Dermanis, L.Biagi

15 Accentuazione lineare saturata
Può essere utilizzata per evidenziare particolari specifici Identificazione di barche Originale Risultante Determinazione della batimetria Originale Risultante A. Dermanis, L.Biagi

16 Ripartizione in intervalli di densità e pseudocolorazione
A. Dermanis, L.Biagi