Elaborazione di Segnali e Immagini (ESI)

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Transcript:

Elaborazione di Segnali e Immagini (ESI) AA 2002-2003 Paola Bonetto email: bonetto@disi.unige.it Stanza: #110 Tel: 010 353 6643 Programma Colore e spazi di colore (CIE, RGB, HSV, gray, ) Formati di immagini (jpg, gif, png, pcx, ) compressione image processing & filtering ( Formati audio (mp3, wav, ) Formati video (AVI, mpeg, ) Compressione ) Elaborazione Segnali e Immagini 2 1

Il colore Il colore puro è un onda definita da Ampiezza (intensità o energia) Lunghezza d onda Elaborazione Segnali e Immagini 3 Colore e luce La luce laser è una sorgente di luce con un unica lunghezza d onda (o con una banda molto ristretta di lunghezze d onda) Il colore è dato da una luce composta da diverse onde con proprie lunghezze e distribuzioni di energia Elaborazione Segnali e Immagini 4 2

Esempio colore rosso Elaborazione Segnali e Immagini 5 Esempio luce solare Elaborazione Segnali e Immagini 6 3

Percezione umana del colore E basata su tre tipi di coni ognuno dei quali è sensibile ad una particolare banda di energia di luce Le tre bande sono sovrapposte in modo irregolare Elaborazione Segnali e Immagini 7 Percezione umana del colore Elaborazione Segnali e Immagini 8 4

Percezione umana del colore In scala semi-logaritmica Elaborazione Segnali e Immagini 9 Rappresentazione matematica del colore Questo suggerisce di rappresentare ogni colore indipendentemente dalla distribuzione di lunghezze d onda di cui è composto - come la combinazione di tre sorgenti di colore puro: X = rr + gg + bb dove X è il colore da rappresentare, R, G, B sono i tre colori puri rosso, verde e blu e r, g, b sono le rispettive intensità Elaborazione Segnali e Immagini 10 5

Rappresentazione matematica (cont) Nota importante: Assegnando a r, g o b eventualmente anche valori negativi, si possono rappresentare tutti i colori esistenti! In caso di intensità negative si parla di subtractive matching (colore per sottrazione) Elaborazione Segnali e Immagini 11 Rappresentazione matematica (cont) Senza nessuna perdita di informazione, ma con il guadagno di una maggiore semplicità, mappiamo i range utili di r, g e b all intervallo [0,,1] imponiamo inoltre che r + g + b = 1 Elaborazione Segnali e Immagini 12 6

Rappresentazione matematica (cont) L ultimo vincolo si traduce in: r = r / (r+g+b) g = g / (r+g+b) b = b / (r+g+b) = 1 r g da cui si evince che l insieme normalizzato di tutti i colori può essere rappresentato in uno spazio 2D Elaborazione Segnali e Immagini 13 Lo spazio normalizzato dei colori g 1 Ipotetiche sorgenti di rosso / verde / blu puri 0 1 r Elaborazione Segnali e Immagini 14 7

Lo spazio normalizzato dei colori (cont) In verità i colori effettivamente visibili sono solo un sottinsieme dei colori matematicamente rappresentabili: Elaborazione Segnali e Immagini 15 CIE (Commission Internationale de l'eclairage International Commission on Illumination) Elaborazione Segnali e Immagini 16 8

CIE Il diagramma CIE è uno standard per la rappresentazione normalizzata del colore I colori puri stanno sul bordo curvo del diagramma La linea retta congiungente rosso e blu non ha alcun equivalente puro: I colori possono essere ottenuti solo con blending (interpolazione) di colori puri Il diagramma è convesso, in quanto ogni possibile combinazione lineare di colori puri deve dar luogo ad un colore contenuto nel diagramma stesso Elaborazione Segnali e Immagini 17 Bianco, grigi e intensità I grigi si hanno per r = g = b Nel diagramma CIE, dato che r, g e b sono normalizzati, questo si riduce ad un unico punto, ovvero r = g = 0.33, che è il bianco I grigi dunque non sono contemplati nel modello CIE, a causa della normalizzazione. In altre parole, il modello CIE non rappresenta l intensità ( intensity o brightness ) Cambiando l intensità i colori cambiano a livello percettivo Elaborazione Segnali e Immagini 18 9

Saturazione I colori puri sono detti saturi Stanno sul bordo curvo del diagramma CIE Matematicamente la saturazione di un colore c è data dal rapporto tra due distanze A e B, dove A è la distanza tra il colore c e il punto bianco B è la distanza tra il punto bianco e il bordo del diagramma, passando per il colore c Elaborazione Segnali e Immagini 19 Colori complementari Dato un colore saturo c, il suo colore complementare c è quello che sta sul bordo opposto del diagramma, passando attraverso il bianco c + c = bianco Elaborazione Segnali e Immagini 20 10

Elaborazione Segnali e Immagini 21 CIE e sistemi di riproduzione colori Elaborazione Segnali e Immagini 22 11

Il modello RGB I monitor rappresentano il colore sommando l output di tre fosfori - rosso, verde e blu rispettivamente Si può individuare la posizione sul diagramma CIE del colore emesso da ognuno dei tre fosfori, con la seguente tabella: rosso verde blu r 0.628 0.268 0.15 g 0.346 0.588 0.07 b 0.026 0.144 0.78 Elaborazione Segnali e Immagini 23 RGB Elaborazione Segnali e Immagini 24 12

RGB -> CIE Viceversa, si ottengono i valori CIE di un colore specificato nello spazio RGB con la seguente trasformazione ( r', g', b' ) 0.628 = 0.346 0.026 0.268 0.588 0.144 0.15 R 0.07 G 0.78 B Elaborazione Segnali e Immagini 25 Rappresentazione grafica dello spazio RGB Elaborazione Segnali e Immagini 26 13

Rapporto tra RGB e CIE nello spazio Elaborazione Segnali e Immagini 27 RGB e saturazione Nel sistema RGB si può considerare ogni colore come colore puro contaminato da bianco Elaborazione Segnali e Immagini 28 14

Sottrazione di colori Gli inchiostri usati per la stampa assorbono determinate lunghezze d onda della luce incidente: ciò significa che per generare un dato colore sottraggono alcune componenti Per questo, nel caso della stampa come anche in altri casi, viene comodo usare un modello sottrattivo per la rappresentazione del colore In realtà il modello sottrattivo permette di rappresentare un range di colori ben più ampio che non il modello additivo Elaborazione Segnali e Immagini 29 Colori primari per i due sistemi additivo e sottrattivo Elaborazione Segnali e Immagini 30 15

Il modello CMY / CMYK E un modello sottrattivo Si basa sui tre colori sottrattivi primari cyan magenta - yellow Usato per esempio per la stampa (vd. cartucce per stampanti a getto) Spesso si usa il modello CMYK, cyan magenta yellow - black Elaborazione Segnali e Immagini 31 RGB & CMY Elaborazione Segnali e Immagini 32 16

Il modello HIS / HSV / HSB I sistemi CIE, RGB e CMY(K) sono efficienti dal punto di vista pratico, ma non riflettono il modo in cui l occhio umano percepisce il colore Tipicamente l occhio umano distingue: Elaborazione Segnali e Immagini 33 Hue (tinta) 128 tinte (Hue) Elaborazione Segnali e Immagini 34 17

Saturation 30 livelli di Saturazione per ogni tinta Elaborazione Segnali e Immagini 35 Intensity / Value / Brightness Fra i 60 e i 100 livelli di intesità Elaborazione Segnali e Immagini 36 18

Il diagramma HIS / HSV / HSB Elaborazione Segnali e Immagini 37 HIS/HSV/HSB: rappresentazione classica Elaborazione Segnali e Immagini 38 19

HIS/HSV/HSB e RGB La forma esagonale dello spazio HSV può essere ottenuta guardando il cubo RGB lungo la diagonale che rappresenta I grigi! Elaborazione Segnali e Immagini 39 Lo spazio HLS Hue, Luminance, Saturation Elaborazione Segnali e Immagini 40 20

Lo spazio YUV / YIQ Come l RGB è uno spazio orientato all hardware, ma invece di riflettere il funzionamento di sensori e fosfori è legato al broadcasting. Y è la luminanza: compatibilità con TV monocromatiche! I e Q (U e V) sono le componenti cromatiche: I = rosso-cyan (simile a un rosso-arancione) Q = magenta-verde; è il complemento di I Elaborazione Segnali e Immagini 41 Lo spazio YUV / YIQ L occhio umano è meno sensibile alla cromaticità che all intensità. Quindi lo standard YIQ riduce la larghezza di banda per I e Q, risultando assai efficiente nella trasmissione del segnale video. Utilizzato per TV in Europa e compressione MPEG Elaborazione Segnali e Immagini 42 21

YUV / YIQ e RGB Elaborazione Segnali e Immagini 43 Riassunto Elaborazione Segnali e Immagini 44 22