Grafica Digitale. Concetti di base della computer grafica. Oliviero Neglia

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1 Grafica Digitale Concetti di base della computer grafica Oliviero Neglia

2 Per grafica digitale intendiamo quell'insieme di processi che ci permettono di creare, modificare e visualizzare immagini attraverso i dispositivi elettronici Il termine grafica digitale può essere riferito sia alle immagini 2D che ai modelli 3D. In questa presentazione ci limiteremo a descrivere le immagini bidimensionali, ma si tenga presente che la modellazione 3D è comunque strettamente connessa alla prima.

3 Due tipologie: I computer sono in grado di gestire immagini basate su due differenti approcci: immagini RASTER, o bitmap immagini VETTORIALI

4 La grafica Raster si basa sul concetto di pixel. Un'immagine Raster è da intendersi come un mosaico, in cui i pixel sono i tasselli, tutti uguali per dimensione ma non per colore.

5 Un file Vettoriale è invece l'insieme di formule matematiche che descrivono i punti, le linee e le aree che compongono l'immagine. Quando il file Vettroriale viene aperto il computer disegna l'immagine trattando l'area assegnata come un piano cartesiano.

6 Le immagini Raster sfruttano principalmente la memoria del dispositivo, mentre quelle Vettoriali la potenza di elaborazione. Ciò comporta che i file di immagini Raster sono più voluminosi ma più versatili, per via delle specifiche hardware dei dispositivi, mentre i file di immagini Vettoriali sono più leggeri ma virtualmente sono gestibili da un numero minore di dispositivi.

7 Ma vi è un'ulteriore caratteristica che segna la differenza tra immagini Raster e Vettoriali, ed è il concetto di scalabilità. Si guardi questa immagine: Ora ingrandiremo una porzione della stessa immagine in formato Vettoriale e in formato Raster

8 Immagine Raster Immagine Vettoriale Le Immagini Vettoriali sono scalabili, ovvero possono essere ingrandite all'infinito, mentre le immagini Raster hanno il limite fisico costituito dal numero di pixel che le compongono, caratteristica definita come risoluzione

9 Le Immagini Vettoriali sono quelle più usate per la progettazione, in ambito ingegneristico e architettonico. Tutte le immagini fotografiche digitali sono invece immagini Raster. Un'immagine Vettoriale può sempre produrre un'immagine Raster, mentre la vettorializzazione di un'immagine Raster è un'operazione assai dispendiosa in termini di elaborazione, e la sua applicazione, seppur possibile, non è comune.

10 Tipi di file: Vettoriale: Svg, dxf, dwg, eps Raster: Non compressi: raw, bmp Compressi Losseless: png, tiff Compressi Lossy: Jpeg, gif

11 Esempi di Software: Vettoriale: AutoCad, Adobe Illustrator, Corel Draw, Inkscape Raster: Adobe Photoshop, Gimp

12 Proprietà Raster Le proprietà di un'immagine Raster sono principalmente due: La Risoluzione: già vista in precedenza, è il numero di pixel che compone l'immagine, essa è misurata in pixel o in dpi (dot per inch) La Profondità: è la quantità di memoria dedicata alle informazioni colore di ogni pixel, e si misura in bit

13 Risoluzione La risoluzione non è sempre sinonimo di qualità dell'immagine, infatti il numero di pixel di un'immagine può essere variato, sia in riduzione (con una sottrazione campionaria di pixel), che in aumento di risoluzione, con algoritmi detti di interpolazione che gonfiano l'immagine inserendo dei pixel, ad esempio clonando i pixel in base a una matrice fissa. Ciò però non aggiunge nuova informazione all'immagine.

14 Profondità Se si permette un solo bit per pixel l'immagine utilizzerà solo due colori (associati ai valori 0 e 1), ad esempio il bianco e il nero, è la profondità minore possibile ed è detta monocromatica:

15 Se si associa ad ogni pixel una profondità pari a 2 bit, il numero di colori utilizzabili dall'immagine diventa 4 (2^2), detta grafica CGA, con 4 bit i colori diventano 16 (grafica VGA), con 8 bit per pixel si hanno a disposizione 256 colori (super VGA) La profondità determina solo il numero di colori e non i colori specifici, è per questo che alla profondità si associa un modello di colore o gamma. I modelli di colore più utilizzati sono RGB, CMYK e la scala di grigi.

16 L'immagine sottostante ha una profondità di 24 bit, che significa che i singoli pixel possono assumere un valore colore pari a 2^24, ovvero 16 milioni di colori (tale profondità è detta Truecolor) La Gamma di colori di riferimento è lo standard RGB, ciò significa che gli oltre 16 milioni di colori sono dati dalle combinazioni di 256 valori di rosso (Red), 256 valori di verde (Green) e 256 valori di blu (Blue)

17 I principali sistemi di calcolo del colore da parte del calcolatore sono tre: bitplane, chunk e l'organizzazione planare. I tre sistemi presentano molte analogie, il migliore per le profondità di colore multiple di 8 bit è l'organizzazione planare. Con questo metodo l'immagine viene scomposta in canali pari al numero di colori principali, dato che la gamma RGB prevede tre colori primari l'immagine viene scomposta in tre. Ogni pixel del singolo canale assume valore da 0 a 255, lo 0 corrisponde al nero il 255 al colore primario di massima luminosità. La sovrapposizione dei tre canali fornisce tutti gli altri colori. Un pixel che abbia 0R,0G e 0B corrisponderà al nero puro. Un pixel con valori 255R, 255G e 255B sarà bianco puro.

18 Elaborazione L'elaborazione (o editing) delle immagini digitali, è un'attività di modifica delle proprietà dei pixel. Un gruppo di pixel può essere cancellato, spostato, duplicato e se ne possono modificare i valori di colore. Tutti gli strumenti di modifica propri dell'elaborazione grafica non fanno altro che applicare e combinare fra loro queste procedure.

19 Si guardi la foto 1, ha una predominanza di pixel con valore rosso, nella seconda foto si è spostato il valore degli stessi pixel verso i valori corrispondenti al blu, tale operazione è stata fatta su tutti i pixel rossi dell'immagine e non ha comportato variazione sui pixel verdi. Nella terza foto invece si è selezionata solo un'area precisa dell'immagine (il fenicottero più in basso) e la trasformazione del valore di colore è stata operata selettivamente sui pixel di quell'area.

20 In questo caso si è agito sulla posizione dei pixel, con uno strumento avanzato noto come Warping, che somma allo spostamento dei pixel la funzione di interpolazione (vista in precedenza), infatti lo spostamento di un pixel crea un vuoto nella posizione precedente, con l'interpolazione si crea artificialmente un pixel con profondità di colore simile a quello dei pixel confinanti.

21 L'elaborazione delle immagini Raster è fondamentale, oltre che nei settori operanti nella comunicazione, anche in settori scientifici quali l'astronomia, la diagnostica medica e la cartografia. A questi ambiti si deve lo sviluppo di particolari strumenti quali le maschere di contrasto e gli algoritmi di rilevamento dei contorni.

22 Con il termine contrasto si intende la distribuzione dei valori dei pixel di un'immagine: un'immagine fortemente contrastata è una immagine in cui i pixel si polarizzano su valori bassi e alti, in un'immagine poco contrastata i pixel si concentrano su una gamma ristretta di valori. Per riconoscere il contorno di un oggetto dell'immagine, l'algoritmo relativo individua un gruppo di pixel spazialmente contigui che presentano una differenza netta di valore rispetto ai pixel adiacenti

23 Questa accanto è un'immagine in cui non vi sono pixel che assumono valori pari o prossimi allo zero, come si può notare nell'istogramma relativo Un aumento del contrasto è possibile forzando una distribuzione più omogenea dei valori dei pixel

24 I principali algoritmi per il rilevamento dei contorni sono il Sobel, Laplace e le differenze Gaussiane qui di fianco applicate. Come si può notare il filtro di rilevamento dei contorni cancella tutta l'informazione dell'immagine che non rientri entro la definizione di contorno. Qualora si vogliano conservare tutti i pixel dell'immagine ed esaltarne i contorni, si può applicare un aumento selettivo del contrasto su questi: è il caso delle maschere di contrasto.

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