Diapositiva 1

Immagini digitali
il colore
risoluzione
geometrica, radiometrica, spettrale, temporale
cenno ai formati di memorizzazione
Cartografia numerica e GIS
Scomposizione della luce bianca
Banda dello spettro

0.4 micron
0.7 micron
Blu
Green
=0.5
=0.4
=0.6
Red
Somma
da 0.5 a 0.6
Somma
da 0.4 a 0.5
 0.4 µm
0.5 µm
blu
Luci primarie
verde
Somma
da 0.6 a 0.7
0.6 µm
rosso
0.7 µm
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
Emettitori
di luci primarie
Riprova della composizione della luce bianca:
la sintesi additiva
Luce rossa
Luce verde
Luce bianca
Luce blu
Sommando una luce rossa, una luce verde e una luce blu
si ottiene una luce bianca
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.
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.
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.
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
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.
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
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 
f(x,y)

obiettivo  sensore
funzione di trasferimento

immagine
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
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.
Blu
Green
Red
Variazioni di Tonalità
Variazioni di
Luminosità
La luminosità varia da 0 (bianco) a 255 (nero)
Blu bassa Lum
Green bassa Lum
Red bassa Lum
Il rosso corrisponde sia alla Tonalità 0 che a quella 255!
Variazioni di Saturazione
Saturazione alta
→ colore puro!
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
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
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
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
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 = 2n G = 2m
Tipicamente si usa 1 byte per piano di colore: si hanno a disposizione
28 = 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.
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 10-15 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.
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
0
1
2
...
255
 R G B
 0 0
0
 1 0
0
 248 184 120
... ... ...
 105 92 199
colore
nero
rosso
ocra
...
viola
L'associazione i  (i; i; i) i = 0 . . . 255 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”:
0

255
1

254
2

253
...
…
255

0
Immagine “true color”:
utilizzano 256 toni per ogni piano di colore rosso, verde e blu (24 bit), con un
totale di ((2)8)3 = 16 777 216 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")
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
 ./.
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.)
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.
a
m
i
ss
e
p
Gif
ta
i
d
er e
p
e ion
v
e
Li finiz
de
36 KByte
Jpeg
11 KByte
Tiff
Bitmap 24bit
270 KByte
a
n
o
bu
38 KByte
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
150
300
600
1200
2400
Pixel [mm]
0.169
0.084
0.042
0.021
0.011
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.
H = altezza di volo relativa al suolo
l
c = distanza principale o focale (caratteristica
dell’obiettivo della camera fotogrammetrica)
(molto usato obiettivo GrandAngolare c=150 mm)
c
H
L:H=l:c

L = l • (H/c)
(fattore di scala medio del f.)
L
pixel al suolo = pixel immagine • (H/c)
(*) parti caratteristiche ortofoto P.A.T.
1 dpi = 1 doth per inch
1 inch = 2.54 cm
1016 dpi
da foto analogica
400 dpi
da 1016 dpi
400 dpi
da foto
Per immagini quadrate (righe=colonne=N) il numero di bit necessario a memorizzare
l'immagine e quindi
b=NxNxm
L’ occupazione di memoria per una immagine 24 x 24 cm (immagine aerea).
Pixel [mm]
0.0125x0.0125
0.02 x0.02
0.025 x0.025
0.05 x0.05
0.1
x0.1
Imm. monocromatiche
352 MB
137 MB
88 MB
22 MB
5.5 MB
Imm. a colori (3 bande)
1056 MB
411 MB
264 MB
66 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)
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 = 22677 doth
22677 doth x 22677 doth = 514253829 punti
per ciascuno dei quali memorizzare ad esempio 8 bit = 1Byte
ossia memorizzare 28 = 256 informazioni
514253829 Byte/1024 = 502201 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 210 = 1024)
Questa presentazione è © 2015 Bianca Federici e Domenico Sguerso, disponibile come
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