Immagini digitali. il colore. risoluzione geometrica, radiometrica, spettrale, temporale. cenno ai formati di memorizzazione

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1 Immagini digitali il colore risoluzione geometrica, radiometrica, spettrale, temporale cenno ai formati di memorizzazione Cartografia numerica e GIS

2 Scomposizione della luce bianca Banda dello spettro 0.4 micron 0.7 micron

3 Blu Green =0.4 =0.5 =0.6 Red

4 Somma da 0.4 a 0.5 Somma da 0.5 a 0.6 Somma da 0.6 a µm 0.5 µm 0.6 µm 0.7 µm blu verde rosso Luci primarie

5 Si possono costruire emettitori di onde elettromagnetiche che emettono solo onde comprese in una determinata banda. In particolare si possono costruire emettitori che emettono tre gruppi di onde elettromagnetiche: - quelle comprese tra 0.4 e 0.5 micron - quelle comprese tra 0.5 e 0.6 micron - quelle comprese tra 0.6 e 0.7 micron

6 Emettitori di luci primarie Riprova della composizione della luce bianca: la sintesi additiva Luce rossa Luce verde Luce blu Luce bianca Sommando una luce rossa, una luce verde e una luce blu si ottiene una luce bianca

7 L intensità di un emettitore può essere convenzionalmente graduata secondo una scala di 256 valori che variano dal valore 0 al valore 255. Combinando le tre luci primarie assegnando a ciascuna un valore variabile da 0 a 255 si possono ottenere molteplici colori.

8 Ogni pixel dello schermo di un computer è composto da tre emettitori, ciascuno dei quali emette una luce primaria. Facendo variare l intensità di emissione dei tre emettitori si può far assumere al pixel il colore che si desidera. Per esempio: Il quadrato in basso a sinistra ci appare rosso perché in tutti i pixel in esso inclusi l emettitore che emette la luce primaria rossa è settato a 255, mentre gli altri due sono settati a zero. Quello a destra ci appare giallo perché gli emettitori che emettono luce rossa e verde sono settati a 255 e quello che emette luce blu è settato a zero.

9 Colorare coi pigmenti (dipinti e stampa) La somma dei tre colori primari in forma di pigmenti produce il colore nero, e non il bianco come nei colori derivanti dalla luce; questo effetto viene chiamato "sintesi sottrattiva", poiché sottrae luminosità ai colori.

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11 Il colore degli oggetti Un oggetto illuminato da luce bianca può assorbire o riflettere tutta o parte della luce bianca che lo colpisce. Se l oggetto riflette tutta la luce che lo colpisce appare bianco Se l oggetto assorbe tutta la luce che lo colpisce appare nero Se l oggetto assorbe una parte della luce e ne riflette la rimanente appare colorato APPARE, perché il colore di un oggetto dipende dalla tipologia (lunghezza d'onda) di sorgente luminosa dal mezzo che la luce attraversa e quindi dalla luce che colpisce l'oggetto e da quali lunghezze d'onda l'oggetto assorbe/riflette

12 Luce solare (bianca) Un oggetto che assorbe la parte dello spettro che corrisponde al rosso e al verde e non assorbe il blu ci appare di colore blu.

13 Un oggetto che ci appare blu ha una composizione spettrale di questo tipo 0.4 μm 0.5 μm 0.6 μm 0.7 μm

14 Immagine: Funzione g(x,y) ottenuta a partire dalla funzione f(x,y) dell oggetto, attraverso l attraversamento di atmosfera, obiettivo e sensore, le cui alterazioni sono descritte dalla funzione di trasferimento : oggetto atmosfera/mare obiettivo sensore immagine f(x,y) funzione di trasferimento g(x,y) Colore = firma spettrale del segnale elettromagnetico Tutti i colori dello spettro possono essere riprodotti dalla sintesi di 3 luci colorate Red Green Blue (RGB) = colori primari o fondamentali additivi, secondo diversi bilanciamenti: R+G+B = bianco G+B = ciano R+ B = magenta R+G = giallo

15 Il colore può essere rappresentato da 3 parametri: Tinta o Tonalità Hue (lunghezza d onda) Saturazione Saturation (contenuto di colore nel bianco) Valore/Luminosità Value/Brightness (potenza dell energia luminosa) Si parla dei metodi additivi di composizione dei colori: HSB Hue Saturation Brightness (tonalità, saturazione e luminosità) HSV, Hue Saturation Value (tonalità, saturazione e valore) HSI, Hue Saturation Intensity (tonalità, saturazione ed intensità) Tali modelli HSB si basano sulla percezione che l'uomo ha di un colore in termini di tinta, sfumatura e tono. La tonalità (detta anche tinta) è un parametro che individua la lunghezza d onda dominante nell intervallo dello spettro elettromagnetico nel visibile; varia partendo convenzionalmente dal rosso primario, passando per il verde primario, il blu primario, per tornare al rosso. La saturazione (detta anche purezza) esprime l intensità e la purezza della singola tonalità. La luminosità (detta anche brillanza) esprime l intensità luminosa nella direzione della visione, quantifica quanto bianco o nero siano presenti nel colore percepito; è un'indicazione della sua brillantezza.

16 Variazioni di Tonalità Red Green Blu Il rosso corrisponde sia alla Tonalità 0 che a quella 255! Red bassa Lum Green bassa Lum Variazioni di Luminosità Blu bassa Lum La luminosità varia da 0 (bianco) a 255 (nero)

17 Saturazione alta colore puro! Variazioni di Saturazione

18 Immagine digitale: data una immagine come funzione di grigio continua su uno spazio bidimensionale si ottiene una immagine digitale discretizzando lo spazio (pixel) e l'intensità del segnale (level quantisation) Si ottiene una funzione discreta rappresentata secondo una tabella di elementi discreti organizzati per righe e colonne detti pixel = picture element

19 Sensore CCD = Charge Coupled Device (dispositivo a carica accoppiata): 1 elemento cui corrisponde il pixel è costituito da un condensatore con densità di carica proporzionale all integrale dell intensità di luce esteso alle dimensioni del sensore (tipicamente quadrato), che viene poi convertito in segnale (nel tempo) di tensione. Questo segnale raccoglie così l energia luminosa relativa al pixel e ad un intervallo di tempo nel quale il sensore è rimasto attivo ( tempo di scatto dell otturatore nella fotografia analogica). Il campionamento avviene pertanto nello spazio (area sensore) e nel tempo. Il segnale così campionato (2D nello spazio ed 1D nel tempo) deve sottostare al teorema del campionamento di Nyquist

20 Teorema del campionamento o di Nyquist: in un segnale possono essere correttamente rappresentate le frequenze inferiori alla frequenza di Nyquist, che è pari alla metà della frequenza di campionamento. Frequenze superiori producono un effetto detto di aliasing o di sfocamento dell immagine. f f Nyquist 1 2

21 Risoluzione geometrica: area minima esplorata dal sensore Risoluzione radiometrica: energia minima recepibile dal sensore Risoluzione spettrale: intervallo di lunghezza d onda cui è sensibile il sensore Risoluzione temporale: intervallo di tempo cui si riferisce l acquisizione da parte del sensore

22 Risoluzione geometrica: Dimensione del pixel, oppure numero N di pixel per lato Risoluzione radiometrica: Numero G di livelli di tono. La funzione di tono continua dell'immagine viene discretizzata (quantizzata) in un numero discreto di livelli. Normalmente si utilizzano potenze di 2: N = 2 n G = 2 m Tipicamente si usa 1 byte per piano di colore: si hanno a disposizione 2 8 = 256 toni da 0 (assenza di colore) a 255 (massima intensità). Risoluzioni radiometriche usate: 1 bit per pixel: 1 bianco, 0 nero; 4 bits per pixel; 8 bits (1 byte) per pixel.

23 La scelta di N (o n) e G (o m) dipende dall'uso dell'immagine: 1. per immagini su cui si effettuano misure è più importante la risoluzione geometrica; 2. un numero basso di livelli aumenta il contrasto apparente (l'occhio umano distingue livelli di grigio); 3. è possibile utilizzare campionamenti non uniformi sia radiometrici che geometrici Oss.: nella fotointerpretazione a volte si è meno distratti lavorando su immagini b/w; Oss.: minor contrasto può aiutare ad identificare la struttura di fondo (es. visione d insieme di pavimenti di marmo decorato, senza focalizzare i particolari) Immagini a toni di grigio : utilizzano un piano di colore (toni di grigio) tipicamente a 256 toni, alla tabella di valori che costituiscono l'immagine vengono applicati diversi algoritmi di compressione dati.

24 Immagini a colori paletted : le immagini a colori paletted o indexed utilizzano 1 piano di colore (256 valori) ed una lookup table (palette) per associare ad un valore sull'immagine un colore, codificato normalmente come (R,G,B), es. indice R G B colore nero rosso ocra viola L'associazione i (i; i; i) i = corrisponde ad una immagine b/w. Questo formato viene utilizzato per immagini con meno di 256 colori (disegni, o tipicamente in fase di visualizzazione di analisi). Una Lookup table di questo tipo realizza l immagine negativa :

25 Immagine true color : utilizzano 256 toni per ogni piano di colore rosso, verde e blu (24 bit), con un totale di ((2) 8 ) 3 = colori. La codifica dei colori dipende dal formato del file in cui l'immagine è salvata (Tiff, Jpeg, ecc.) I file immagine contengono: header: tipo di file, dimensioni immagine, organizzazione dei piani di colore, palette, ecc.; data: tabella dei valori di colore; Alcuni formati, tipicamente TIFF (Tagged Image File Format), possono contenere altri tipi di dati (es. geocoding nei "geotiff")

26 Formati a 256 colori - paletted Gif: Grac Excange Format. E' un formato proprietario (Compuserve). Ha buoni rapporti di compressione (Algoritmo di Humann). Png: è un formato del Jpeg (Joint Photographers Expert Group), ottiene rapporti di compressione migliori rispetto ai Gif. Bitmap: questo formato di immagine può avere 1, 4, 8, 24 byte. Può essere compresso (RLE) o meno. ECW./. Formati true color Bitmap, Targa: utilizzano tre piani di colore non compressi. Erdas, img: formati utilizzati nel campo del telerilevamento, possono avere più di tre bande, con registrazione BSQ, BIL o BIP. Jpeg./. Tiff./.

27 ECW Il formato di compressione ECW, acronimo di Enhanced Compressed Wavelet, è uno standard diffuso per la compressione di immagini di grandi dimensioni, ampiamente usato nel settore della geomatica e sviluppato dalla ER Mapper. ECW supporta dati a 8-bit per ciascuna banda (24-bit RGB) e compressione di tipo Lossy (con perdita di informazioni). Tre vantaggi principali: permette di ridurre pesantemente la dimensione di immagini raster (fino a 100 volte) consente di visualizzare immediatamente le immagini compresse, senza tempi di attesa dovuti alla decompressione del dato, come invece accade per altri formati è ottimizzato per la gestione di dati geospaziali (foto aeree, ortofoto, immagini satellitari ecc.)

28 Jpeg L'immagine viene trasformata dallo spazio (r,g,b) allo spazio (h,s,v) [./. ] (hue, saturation, value: tinta, saturazione e intensità) e successivamente compressa. Poichè la cromanza è liscia nelle scene naturali, si ottengono elevati rapporti di compressione. La compressione puo essere "lossy", cioè con perdita di informazioni, a seconda del quality factor. Passando da Q=100 a Q=95 si riduce la dimensione del file senza perdita di qualità apparente (per un osservatore umano). Esiste anche una versione b/w. Non utilizzare per applicazioni fotogrammetriche, se non con Q=100. Tiff Esistono diverse versioni e tipologie di questo formato, teoricamente compatibili. Caratteristica di questo formato è l'image File Directory (IFD) dell'header che contiene la lista dei tag, strutture di 12 bytes che puntano a immagini o ad informazioni ausiliarie (es. coordinate per la georeferenziazione nei geotiff ). Può essere compresso (RLE, LHZ) o meno. E il formato più utilizzato in editoria e fotogrammetria, molto flessibile.

29 pessima Lieve perdita definizione Gif 36 KByte Jpeg 11 KByte Bitmap 24bit 270 KByte Tiff buona 38 KByte

30 Risoluzione geometrica: L'acquisizione di immagini digitali avviene attraverso la scansione di immagini analogiche (microdensimetri, scanner, ecc.) o registrazione digitale (telecamere a CCD, ecc.). Lo strumento piu usato è lo scanner da editoria, con risoluzioni da 300 dpi a 9600 dpi in formato A4 o A3. La risoluzione è espressa in dpi (Doth Per Inch, punti per pollice 1inch=2,54 cm) 600 dpi corrispondono a 600*(1/2.54 cm)= 236 punti per cm un punto ogni 0.04 mm La risoluzione necessaria per l'utilizzo di immagini in fotogrammetria è stimata normalmente in 1200 dpi. dpi Pixel [mm] La risoluzione deve essere coerente con le altre informazioni (es.dtm). Nota la focale e la distanza dell'oggetto ripreso è possibile calcolare la risoluzione sull'oggetto.

31 c l H H = altezza di volo relativa al suolo c = distanza principale o focale (caratteristica dell obiettivo della camera fotogrammetrica) (molto usato obiettivo GrandAngolare c=150 mm) L : H = l : c L = l (H/c) (fattore di scala medio del f.) L pixel al suolo = pixel immagine (H/c)

32 (*) parti caratteristiche ortofoto P.A.T. 1 dpi = 1 doth per inch 1 inch = 2.54 cm

33 1016 dpi da foto analogica 400 dpi da 1016 dpi 400 dpi da foto

34 Per immagini quadrate (righe=colonne=n) il numero di bit necessario a memorizzare l'immagine e quindi b = N x N x m L occupazione di memoria per una immagine 24 x 24 cm (immagine aerea). Pixel [mm] Imm. monocromatiche Imm. a colori (3 bande) x MB 1056 MB 0.02 x MB 411 MB x MB 264 MB 0.05 x MB 66 MB 0.1 x MB 16.5 MB Risoluzione radiometrica scelta sulla base delle altre informazioni/dati e sulla base del segnale da studiare; es. scacchiera in cui basta b/w Risoluzione geometrica scelta sulla base dell oggetto da descrivere; es. pianura padana/alpi per dimensioni pixel Tutto in funzione dello spazio di memoria e del tempo di calcolo a disposizione (es. prove preliminari a bassa risoluzione)

35 Riassumendo Dimensione di memoria per fotogrammi di dimensioni (24 x 24) cm, scansionati a 2400 dpi, in 3 bande RGB ciascuna con 256 tonalità: 1 dpi = 1 doth per inch (punti per pollice) 1 inch = 2.54 cm 24 cm/2.54 = 9.45 inch 9.45 inch x 2400 dpi = doth doth x doth = punti per ciascuno dei quali memorizzare ad esempio 8 bit = 1Byte ossia memorizzare 2 8 = 256 informazioni Byte/1024 = KByte/1024 = 490 MByte per banda 490 MByte x 3 bande = 1470 MByte/1024 = 1.44 GByte (essendo il fattore di conversione tra Kilo, Mega, Giga 2 10 = 1024)

36 Questa presentazione è 2015 Bianca Federici e Domenico Sguerso, disponibile come