Lezione 3: Elaborazione delle immagini (2)

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1 Lezione 3: Elaborazione delle immagini (2) Informatica e Produzione Multimediale Docente: Umberto Castellani

2 Filtraggio di immagini Filtrare un immagine significa eseguire alcune operazioni in modo da esaltare o attenuare alcune sue caratteristiche. Img IN Filtraggio Img OUT Ogni filtro è caratterizzato da un certo effetto (comportamento). E possibile combinare più filtri in modo da avere effetti più complessi

3 Filtri a maschera Il valore del pixel viene riscritto sulla base dei valori dei suoi vicini. Filtri di rimozione del rumore (filtro media, filtro gaussiano e filtro mediano) Filtri di rinforzo (sharpening)

4 Rumore nelle immagini Il rumore è il fattore di degrado dell immagine che dipende da diversi aspetti: tipo di acquisizione, deterioramento del supporto, usura, etc. Rumore additivo: quando il singolo pixel differisce dal valore reale di una quantità ridotta. Tipicamente è distribuito su tutta l immagine. Rumore impulsivo (sale e pepe): quando il singolo pixel differisce molto dal valore reale. Tipicamente solo una percentuale ridotta dell immagine viene corrotta da questo tipo di rumore.

5 Tipi di rumore Immagine originale Rumore additivo (es:gaussiano) Rumore impulsivo (o sale & pepe o speckle)

6 Filtro di smoothing Smoothing= lisciare (i.e., rendere una superficie più uniforme). I filtri di smoothing eliminano picchi e increspature (passa-basso). Problema dell oversmoothing che causa l effetto di sfuocamento. Esempi: filtro media e filtro gaussiano.

7 Filtro media Il nuovo valore del pixel è la media dei valori nel suo vicinato. Posso avere finestre di diverse dimensioni. 1 1 Aavg =

8 Filtro media: esempio Filtro media 3x3

9 Filtro media: esempi Immagine originale Media finestra 3x3 Media finestra 5x5 Media finestra 9x9

10 Filtro gaussiano Il nuovo valore del pixel è la media pesata dei valori nel suo vicinato. Tali pesi sono distribuiti secondo una funzione gaussiana. Più è larga la campana e maggiore sarà l effetto di smooting

11 Filtro gaussiano esempio Immagine corrotta Immagine filtrata

12 Filtro mediano Filtro mediano: operazione su un insieme di vicinanza (locale) dato il pixel corrente, si considerano i pixel di tale insieme, si ordinano secondo i ldg e si sostituisce al pixel corrente il ldg mediano

13 Esempio di filtro mediano Esempio: Maschera 3x3 10 Supponiamo che il pixel che dobbiamo elaborare abbia valore 55 e che gli altri siano (5, 6, 10, 15). Si ordinano i valori letti ottenendo la seguente lista (5, 6, 10, 15, 55). Il mediano (o valore centrale) è il valore che si trova nel mezzo della lista. L'uscita del filtro sarà 10, che andrà a sostituire il valore 55 (probabilmente erroneo)

14 Esempio di filtro mediano Esempio: Maschera 3x3 10 Supponiamo che il pixel che dobbiamo elaborare abbia valore 55 e che gli altri siano (5, 6, 10, 15). Si ordinano i valori letti ottenendo la seguente lista (5, 6, 10, 15, 55). Il mediano (o valore centrale) è il valore che si trova nel mezzo della lista. L'uscita del filtro sarà 10, che andrà a sostituire il valore 55 (probabilmente erroneo)

15 Filtro mediano esempio

16 Filtro mediano esempio a) Immagine corrotta da rumore impulsivo (sale e pepe) b) Immagine filtrata (mediano finestra 5x5)

17 Media VS Mediano 3x3 mean median 5x5 7x7

18 Filtri di rinforzo I filtri di rinforzo (sharpening) hanno l obiettivo di rendere più evidenti i picchi o le increspature (es. sui bordi). Sono efficaci per aumentare il contrasto dell immagine. Migliorano la percezione dei dettagli.

19 Filtri di rinforzo Di solito sono composti da maschere che hanno il valore centrale positivo (e alto) e i valori laterali negativi.

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21 Istogramma dell immagine L istogramma dell immagine è la rappresentazione grafica della quantità di pixel per ogni livello di grigio presente nell immagine. L asse orizzontale viene suddiviso in tante parti quanti sono i livelli di grigio dell'immagine (determinati della profondità di colore dell immagine) L asse verticale rappresenta il numero di pixel osservati nell'immagine per ogni livello di grigio.

22 Istogramma L istogramma fornisce una raffigurazione sintetica del contenuto cromatico o di luminosità dell immagine. Si perde l informazione relativa alla posizione spaziale dei pixel. Nelle immagini a colori si possono generare 3 istogrammi separati (che dipendono da come viene rappresentato il colore, es. RGB).

23 Istogramma L istogramma fornisce informazione sulla dinamica dell immagine (estensione della gamma tonale). L istogramma fornisce informazioni sulla gamma tonale (varietà di colori coinvolti nell immagine). Problemi: gestione dinamica della luminosità, si cerca di tenere una luminosità che renda l istogramma centrato sul valore medio dell istogramma (per evitare le sovraesposizioni). Ma se sto fotografando paesaggi nevosi mi ritrovo con immagini scure.

24 Interventi sull istogramma IDEA: si modificano i livelli di grigio (o colori) dell immagine in modo da garantire alcune proprietà dell istogramma. Es. si scurisce o si schiarisce un immagine facendo uno shift dell istogramma (traslazione dei suoi valori).

25 Shift dell istogramma

26 Contrast stretching Si cerca di sfruttare l intero intervallo dei possibili valori. Stiramento uniforme Stiramento che dipende da una certa funzione (curva) che mette in relazione i valori iniziali con quelli finali In questo modo si varia la dinamica dell istogramma Anche se non c è un collegamento diretto tra contrasto dell immagine e istogramma, solitamente la distanziazione dei picchi dell istogramma aumenta il contrasto.

27 Stretching dell istogramma: esempi Img originale stretching

28 Stretching dell istogramma: esempi Img originale shrinking

29 Equalizzazione dell istogramma IDEA: un immagine con una dinamica elevata risulta più Istogramma ideale N piacevole da guardare. Ma anche la gamma tonale estesa migliora l immagine. L equalizzazione Ldg max ldg dell istogramma mira a aumentare il più possibile sia la dinamica e sia la gamma tonale. Dopo l equalizzazione si ottiene un nuovo istogramma in cui il numero di pixel ad ogni livello di grigio sia il più possibile costante

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31 Perché elaborare le immagini? Correggere gli errori delle immagini errori durante la creazione o la digitalizzazione dell immagini Es. rimozione dell effetto di arrossamento degli occhi quando si usa il flash. Creare immagini che sono impossibili o difficili da trovare nel mondo reale Quando si vogliono creare effetti speciali Es. creare una sfumatura attorno ad un oggetto

32 Destinazione dell immagine A stampa Su giornali, cataloghi, libri, riviste, etc. Basta il formato raster Serve alta risoluzione Non ci sono problemi di memoria (entro certi limiti ). A video Su web, CD-ROM, PC, telefonino, pda, e-book, etc. Servono più informazioni sull immagine (es. info vettoriali, preservazione degli strati, animazioni - gif) Non è necessario avere alta risoluzione È indispensabile occupare poca memoria

33 Immagini bitmap: selezione Le immagini bitmap (o raster) non sono memorizzate come insieme di oggetti separati ma semplicemente come array di pixel Es. se in un immagine c e un quadrato o un cerchio, come si possono editare le singole parti? -Come spostare il sole? -Come cambiare il colore del tetto? -Come ingrandire la casa?

34 Selezione Per catturare una parte di un oggetto dentro una immagine (ai fini di creare composizioni di immagini). Per inserire un nuovo oggetto dentro una immagine Per eliminare parti di una immagine Per applicare un filtro solo su una parte dell immagine (es. su un singolo oggetto) Per applicare un effetto solo su una parte dell immagine (es. su un singolo oggetto) Per estrapolare una rappresentazione multistrato dell immagine

35 Strumenti per la selezione Rettangolo Cerchio elissoide Lasso tools: Lazzo poligonale* Lazzo a mano libera Lazzo che definisce curve di Bézier Magic wand Lazzo magnetico Barra strumenti del GIMP (*notare che il Gimp non supporta il lazzo poligonale)

36 Selezione rettangolare ed ellittica La selezione è completamente manuale Si clicca su un punto, spostandosi con il mouse la figura si allarga, quando si rilascia il tasto l area selezionata viene evidenziata

37 Lazzo poligonale e a mano libera Lazzo poligonale Ad ogni click del mouse si definisce un punto di una poligonale Lazzo a mano libera Tenendo premuto il mouse si definiscono selezioni arbitrarie - Entrambi sono completamente manuali (processo laborioso) - Permettono la soluzione di parti complesse

38 Lazzo di Bézier (o Bèzier path) Si stabiliscono dei punti di controllo sull immagine che definiscono un cammino (path). La selezione è definita dalla curva di Bézier che viene generata dai punti di controllo (interpolazione) Muovendo i punti di controllo varia la curva di selezione Esempio di curva di Bézier

39 Bézier lasso: esempio Selezione del path modifica del path selezione finale

40 Magic wand (bacchetta magica) La selezione è automatica Si clicca su un punto (seme) e automaticamente viene trovato il percorso (chiuso) spostandosi nella direzione dei pixel con colore più simile ai precedenti Vengono selezionati i pixel che hanno un colore simile e che sono spazialmente connessi La regione selezionata è racchiusa tra i due cerchi. Variando la soglia di accettazione la regione si allarga (o ri riduce)

41 Magic wand: esempio

42 Lazzo magnetico E simile al magic wand ma si sposta lungo i bordi di un oggetto Notare che la foglia e lo stelo hanno colori diversi

43 ESERCITAZIONI Gimp 2.6 (GNU Image Manipulation Program) Dove scaricarlo da web: Dove trovare documentazione: (RACCOMANDATO!)