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

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

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

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

 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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