Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica
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1
Le immagini digitali
Introduzione
Immagini da (Coriasco et al.), (Gonzales, Woods) e [Wikipedia]
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2
Definizione di immagine
Superficie 2D di dimensioni finite con una determinata distribuzione di intensità luminosa e di colori
x
y
X
Y
L(x,y) = intensità luminosa in (x,y)
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3
Esempio
a b
c
d
L(x,y) = 1 a £ x £ b, c £ y £ d0 altrimenti
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Da Analogico a Digitale
4
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Esempio di digitalizzazione
5
campionamento
quantizzazione
campionamento+quantizzazione
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6
I “punti” dell’immagine
Ogni punto caratterizzato da intensità luminosa e “colore”
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Digitalizzazione
• Rappresentazione numerica di immagini
• Due fasi– Campionamento spaziale– Quantizzazione
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Campionamento e quantizzazione
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Continua VS campionata/quantizzata
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Esempio di digitalizzazione
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4
12
0
345678901
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00000000000
0000000000
0000000000
1111111100
1 1 1 2 1 1 1 1 0 000
0
000000000
000000000
000000000
0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0
1111111
1111111
2222222
1222211
11
1
111
1222
111111
2
111
111 1
11
11
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4
12
0
345678901
Campionamento15 x 12
Quantizzazione3 valori {0,1,2}
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Campionamento
Risoluzione
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Campionamento spaziale
• Suddivisione immagine in rettangoli
• Pixel = picture element (x,y) y
x
(0,0)
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Campionamento spaziale
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f(x,y) nell’immagineMatrice M x N
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f(0, 0) f(0, N-1) f(0, N-1)
f(1, 0) f(1, 1) f(1, N-1)
… … …
f(M-1, 0) f(M-1, 1) … f(M-1, N-1)
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Punti di campionamento
matrice rettangolarerighe e colonne di campioni
matrice rettangolare righe sfasate di metà periodo(copertura più uniforme)
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Aspect ratio di un’immagine
1:1CCTV
1,33 : 1 (4:3)
NTSC (3:2)PAL (5:4)
1,78 : 1 (16:9)HDTV
2,35 : 1Panoramico
(DVD)
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Pixel aspect ratio
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Pixel aspect ratio
Con differenti PAR, immagini distorte
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PAR per DVD: video anamorfico
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DVD PAL standard: PAR 1,066DVD PAL anamorfico: PAR 1,422Formato memorizzazione DVD = 720 x 576 pixel (SAR = 1,250 5:4).Widescreen = 16:9 (DAR = 1,778)Formato anamorfico con PAR = 1,422 (1,778 / 1,250)
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Dimensione/risoluzione delle immagini
• Larghezza/altezza espresse in numero di pixel
• Dimensioni visualizzate– dimensioni in pixel dell'immagine +– grandezza del monitor + – impostazione del monitor
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Risoluzione delle immagini: esempio
• immagine 800 x 600 • monitor da 15 pollici • impostazione 800 x 600
• riempie tutto lo schermo
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Dimensione delle immagini: esempio
• immagine 800 x 600• monitor 20 pollici• impostazione 800 x 600
riempie tutto lo schermosingoli pixel più grandi
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Dimensione delle immagini: esempio
• immagine 800x600• monitor 20 pollici • impostazione 1024x768
singoli pixel più piccoli
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Dimensione delle immagini: riassumendo
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La risoluzione (?)
• … di scansione• … ottica• … delle immagini• … del monitor• … di output finale• … della stampante • …
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Due misure
• dpi = dots per inch (punti per pollice)– per le periferiche (scanner, stampanti, …)– Es.: risoluzione di scansione
• ppi = pixel per inch (pixel per pollice)– misura riferita all’immagine digitale– Es.: risoluzione immagine pronta per periferica
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Risoluzione di input
• Densità info catturate nella digitalizzazione
• Esempi– Scanner letto piano = risoluzione di scansione
(es. 50 – 600 dpi)– Fotocamera digitale = pixel totali sul CCD (es.
3264x2448 - 8 Megapixel) • Unità di misura: ppi = dpi
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Risoluzione di output finale
• Densità info richieste per l’output finale (per dispositivi di stampa o display)
• Dipende da … – risoluzione stampante (frequenza di retinatura) – risoluzione del monitor
• Unità di misura: ppi = dpi
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30
Risoluzione delle immagini (ppi)
• Numero di pixel visualizzati per unità di lunghezza di un'immagine
• Dipende dal dispositivo su cui si opererà
• Unità di misura: ppi
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Dimensioni e risoluzione
• Dimensioni in pixel determinano il livello di dettaglio (620 x 431 pixel)
• Risoluzione determina la superficie su cui vengono impressi tali pixel (72 ppi)
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Confronto tra due risoluzioni
72 ppi300 ppi
1 inch…
1 inch…
72300
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Risoluzione del monitor
• Punti visualizzati per unità di lunghezza del monitor (dpi)
• Dipende da – grandezza del monitor (in pollici) – dalle impostazioni (es. 1024 x 768)
• Standard: 72 dpi, 96 dpi
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Dimensione immagini sul monitor
• Pixel convertiti in punti del monitor
• Esempio– Imm. 1x1 pollici, risol. 144 ppi, monitor 72 dpi
– 2 x 2 pollici sullo schermo – 1 x 1 pollici sulla stampa
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Risoluzione della stampante
• Punti (dpi) di inchiostro delle stampanti
• Tipiche risoluzioni delle stampanti– getto di inchiostro: 150, 300 o 600 dpi – laser: 300 o 600 dpi– fotounità: 1200 dpi o superiore (2400 dpi)
35
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Risoluzione spaziale
• Intuitivamente, misura dei più piccoli dettagli distinguibili in un’immagine
• Si esprime in due modi– Coppia di linee per unità di lunghezza– Punti (pixel o dot) per unità di lunghezza
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Coppie di linee
37
2W 2W 2W 2W 2W 2W 2W 2W
W ampiezza definita Es. W = 0,1 mm, allora 5 coppie di linee per mm
Risoluzione spaziale = numero max di coppie di linee distinguibili per unitàdi lunghezza
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Relazioni sui parametri di campionamento
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DPI: misure adottate nell’editoria
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http://myloupe.com/resources/dpi.php
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Oltre il dettaglio e effetto pixel
10 ppi
1200 ppi
300 ppi
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Confronto
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1250 dpi 300 dpi
150 dpi 75 dpi
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320 x 210
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43
160 x 105
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44
80 x 52
![Page 45: Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022012100/6169e0ce11a7b741a34c5dee/html5/thumbnails/45.jpg)
45
40 x 26
![Page 46: Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022012100/6169e0ce11a7b741a34c5dee/html5/thumbnails/46.jpg)
Quantizzazione
Profondità di colore
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47
Quantizzazione
• Assegnazione ai pixel valori finiti di intensità luminosa
• Valori dipendono dal numero di bit: N bit, 2N
valori
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48
Gamma dinamica (livelli di grigio)
12dB 24dB 36dB Z dB
2 bit
4
4 bit
16
x bit
2x
Livelli di grigio
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49
Esempio
8 bit
4 bit
2 bit
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50
Errore di quantizzazione
• Differenza valore quantizzato - intensità reale
• <= metà della regione di quantizzazione
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Risoluzione di contrasto odell’intensità
• Il minimo cambiamento distinguibile nel livello di intensità
• Non siamo così bravi come nella risoluzione spaziale
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52
Just Noticeable Difference
• JND all’incirca al 2% (per scale di grigio)
• Monitor standard, si distinguono circa 50 livelli di grigio
• Min gamma dinamica 6-7 bit (64/128 livelli)• Per elaborazione di immagini, >= 8-10 bit
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Parametri di quantizzazione
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54
Posterization ai livelli bassi
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Rapporto tra N e k
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Esperimenti di Huang (1965)
Curve di isopreferenza
La diminuzione di k fa aumentare il contrasto apparenteSi percepisce un miglioramento della qualità
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N e kk = 5 bit, 32 livelli di grigioN = 85 pixel
k = 4 bit, 16 livelli di grigio
N = 170 pixel
24 livelli di grigio
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57
N, k e il contrasto
• Basso contrasto + alta risoluzione (Ngrande) à k grande
• Alto contrasto + bassa risoluzione (Npiccolo) à k piccolo
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58
Esercizio occupazione di memoria
• Stampa 10x15 cm• Risoluzione 300 dpi• Profondità colore 24 bit
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59
Esercizio occupazione di memoria
• Stampa 10x15 cm• Risoluzione 300 dpi• Profondità colore 24 bit
• 10 x 15 cm = 3,94 x 5,91 inch • 300 x 3,94 = 1182 x 1773 punti• 2.095.686 pixel x 3 byte = 6.287.058 byte• … quasi 6 MB (5,9958 …)
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Dimensione dell’immagine
60
b = M x N x k b = N2 x k
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Riduzione informazione
61
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Istogramma dei livelli di grigio
62
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Istogrammi di aree parziali
63
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Tipologie di istogrammi
64
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Cambio dimensioni
65
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Interpolazione
66
Si utilizzano dati noti per stimare apparentementei valori in “locazioni” sconosciute
http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/image-interpolation.htm
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Algoritmi di interpolazione
67
Nearest neighbor: si replica il valore di un pixel
Bi-lineare
Bi-cubica
v(x,y) = ax + by + cxy + d
v(x, y) = aiji, j=0
3∑ xiy j
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Raddoppio di dimensione:Nearest neighbor
68
Dimensione originale
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Raddoppio di dimensione:Bi-lineare: v(x,y) = ax + by + cxy + d
69
Dimensione originale
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Raddoppio di dimensione:Bi-cubica
70
v(x, y) = aiji, j=0
3∑ xiy j
Dimensione originale
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Confronto
71
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Esempio di interpolazione
72
3692 x 2812 nn bil bic
à 72 dpi à
à 150 dpi à
nn bil bic
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Esempi di interpolazione
73
nn hermite bil bic lanczos
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Qualità delle immagini digitali
74
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75
La frequenza (o risoluzione) spaziale
• Ripetizioni dei valori dei pixel nello spazio
• Unità di misura: cicli per metro
• Rileva contrasti/transizioni di luminosità
• # transizioni di luminosità in spazio unitario
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Risoluzione spaziale
76
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Teorema di Nyquist/Shannon
77
pixel di px mm à rappresentazione corretta fino a (1/2) x (1/px)
Esempiopixel di 0,25 mm à rappresentazione corretta fino a
(1/2) x (1/0,25) = 2 lp/mm
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78
Diverso contenuto di frequenze spaziali
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79
Reticoli (Fourier)
Fase
Ampiezza
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80
Reticolo (frequenza 1)
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81
Reticolo (frequenza 2)
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82
Reticolo (frequenza 5)
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JPEG 8x8
83
![Page 84: Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022012100/6169e0ce11a7b741a34c5dee/html5/thumbnails/84.jpg)
84
Teorema di Fourier
Un segnale qualsiasi si può ottenere dalla somma di più segnali semplici (eventualmente in numero infinito)
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85
Reticolo (1) trasformato
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86
Reticolo (5) trasformato
![Page 87: Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022012100/6169e0ce11a7b741a34c5dee/html5/thumbnails/87.jpg)
87
Analisi del reticolo: istogramma delle frequenze presenti
4 8 16
50%
25% 25%
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88
Intuitivamente
• Segmenti più larghi, basse frequenze
• Segmenti più stretti, alte frequenze
• In corrispondenza delle alte frequenze vi sono i particolari fini delle immagini
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89
Immagini qualsiasi e istogramma
• Uniformità dell’immagine connessa alle basse frequenze
• Le alte frequenze contribuiscono ai contorni (variazioni repentine di intensità)
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90
Filtraggio di alte frequenze
![Page 91: Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022012100/6169e0ce11a7b741a34c5dee/html5/thumbnails/91.jpg)
91
Aliasing: campionamento e alte frequenze
![Page 92: Le immagini digitali - Dipartimento di Informatica](https://reader031.fdocument.pub/reader031/viewer/2022012100/6169e0ce11a7b741a34c5dee/html5/thumbnails/92.jpg)
92
Più o meno rumore
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93
Sovracampionamento esottocampionamento
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94
Palette, Tavolozza, Look-Up-Table
0 R0 G0 B0
1 R1 G1 B1
2 R2 G2 B2
… … … …
… … … …
255 R255 G255 B255
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Dithering
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Dithering in rosso e blu
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Dithering di Floyd-Steinberg (1975)
P 7/16
3/16 5/16 1/16
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Convoluzione
• u=-1 v=-1 … wi-1,j-1 Pi-1,j-1• u=-1 v=0 … wi-1,j Pi-1,j• u=-1 v=+1 … wi-1,j+1 Pi-1,j+1• u=0 v=-1 … wi,j-1 Pi,j-1• u=0 v=0 … wi,j Pi,j• u=0 v=+1 … wi,j+1 Pi,j+1• u=+1 v=-1 … wi+1,j-1 Pi+1,j-1• u=+1 v=0 … wi+1,j Pi+1,j• u=+1 v=+1 … wi+1,j+1 Pi+1,j+1
€
Pij = wi+u, j+vu,v=−1
+1∑ Pi+u, j+v
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99
Retinatura (Fox Talbot 1852)
• Pixel in celle • Differenti pattern di punti neri
Ernesto Pini - 30 Maggio 2005