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Nonostante il campo dell’image processing sia basato su formule matematiche e probabilistiche, l’intuizione umana e l’analisi giocano un ruolo fondamentale nella scelta di una tecnica piuttosto che un’altra; e questa scelta spesso è soggettiva. Andremo a vedere i limiti fisici della vista umana in termini di fattori che sono utilizzati nel lavoro con il DIP. Quindi fattori come la capacità dell’occhio umano in termini di risoluzione e di adattamento al cambiamento di luminosità non sono interessanti.

2.1.1 Struttura dell’occhio umano
l’occhio umano è molto vicino alla forma sferica, con un diametro di circa 2cm. Ci sono tre membrane all’interno dell’occhio: la cornea (parte anteriore) e la sclera (parte posteriore); la coroide e la retina che contiene i ricettori fotosensibili.

RICHIAMI SUL SISTEMA VISIVO UMANO (vedi slides palermo PARTE 1)

2.2. La luce e lo spettro elettromagnetico

Il range di colori che possiamo percepire è una piccola porzione dello spettro elettromagnetico. Da un lato abbiamo le onde radio con lunghezza d’onda miliardi di volte più lunghe delle onde nel visibile; dall’altro lato i raggi gamma con lunghezza d’onda milioni di volte più piccole di quelle del visibile. Lo specchio elettromagnetico può essere espresso in termini di lunghezza d’onda (λ), frequenza(v), le quali sono relazionate dalla seguente espressione
Λ = c/v dove c è la velocità della luce (2.998 x 10^8 m/s).
L’energia delle varie componenti dello spettro è data dall’espressione

E = hv dove h è la costante di Planck.

La luce è un particolare tipo di radiazione elettromagnetica che può essere vista e percepita dall’occhio umano. I colori che l’uomo può percepire in un oggetto sono determinati dalla natura della luce riflessa dall’oggetto osservato. Un corpo che riflette la luce ed è relativamente bilanciato in tutte le lunghezze d’onda del visibile appare bianco all’osservatore. Ad ogni modo un corpo che riflette un range limitato dello spettro visibile mostra solo alcuni colori. La luce che è vuota di colori è detta acromatica o monocromatica, l’unico attributo che si può dare alla luce è la sua intensità o importo. Il termine “livelli di grigio” è generalmente usato per descrivere intensità monocromatica perché il range va dal nero al bianco progressivamente. Ci sono tre quantità di base utilizzate per descrivere la qualità di una sorgente di luce cromatica: radianza, luminosità e contrasto.
La radianza è il totale importo di energia che fluisce dalla sorgente luminosa ed è di solito misurata in WATTS (W). La luminosità misurata in LUMENS (lm), da una misura della quantità di energia che un osservatore percepisce dalla sorgente luminosa.
Il contrasto è un descrittore soggettivo della percezione luminosa che è praticamente impossibile misurare.

2.3 Rilevamento ed Acquisizione di Immagini (vedere le slides di telerilevamerda)

2.3.4 Un semplice modello dell’immagine

possiamo denotare immagini in una funzione bidimensionale f (x,y).
Il valore dell’ampiezza di f alle coordinate x,y è una quantità scalare positiva il quale significato fisico è determinato dalla sorgente dell’immagine. Molte delle immagini che tratteremo sono immagini monocromatiche, i quali valori sono usati per misurare la scala dei grigi. Quando una immagine è generata da un processo fisico, i suoi valori sono proporzionali all’energia radiata dalla sorgente fisica. Di conseguenza f(x,y) dev’essere non uguale a zero e finita.
La funzione f(x,y) può essere caratterizzata da due componenti:
1. la quantità della luminosità incidente presente nella scena osservata
2. la quantità di luminosità riflessa dall’oggetto nella scena.

Queste sono dette illuminazione e riflettanza e sono denotate da i(x,y) e r(x,y) rispettivamente.
Il prodotto tra le due forma:
f(x,y) = i(x,y) * r(x,y) dove 0
la riflettanza varia tra 0 (totale assorbimento) ed 1 (massima riflettanza).
La natura dell’illuminazione è determinata dalla sorgente luminosa mentre la riflettanza dipende dal corpo osservato.
Chiamiamo intensità di una immagine monocromatica (a tutte le coordinate) il livello di grigio dell’immagine in un determinato punto (x,y).
L = f(xo,yo)

2.4.1 Concetti base di campionamento e quantizzazione

L’idea di base dietro il rilevamento e la quantizzazione è la trasformazione di una immagine nella forma f(x,y) in forma digitale. Una immagine può essere continua rispetto alla x ed alla y, e anche in ampiezza. Per convertire l’immagine nella forma digitale, dobbiamo semplificare la funzione in entrambe le coordinate e in ampiezza. Dare valori numerici ai valori delle coordinate è detto campionamento (sampling). Dare valori numerici all’ampiezza è detto quantizzazione.
Le variazioni casuali nella funzione sono dovute al rumore.

2.4.2 Rappresentare l’immagine digitale

Il risultato del campionamento e della quantizzazione è una matrice di numeri reali. Noi useremo due principali strade per rappresentare l’immagine digitale. Assumendo che una immagine f(x,y) è semplificata in modo che l’immagine digitale risultante abbia M righe ed N colonne.
I valori delle coordinate (x,y) sono diventate quantità discrete. Ogni elemento della matrice è chiamato pixel.

2.4.3 risoluzione spaziale e livelli di grigio

il campionamento è il fattore principale che determina la risoluzione spaziale di una immagine. Di solito la risoluzione spaziale è il più piccolo dettaglio che si distingue in una immagine.
La risoluzione spaziale è definita come il numero di campioni per una unità di area (esprezza in pixel nello spazio immagine).
La risoluzone radiometrica si riferisce al più piccolo cambiamento distinguibile nel livello di grigio.
Tenendo conto dell’hardware il numero del livello di grigio è solitamente una potenza intera di 2. il numero più comunemente utilizzato è 8bit, e raramente vengono usati 16 bit in alcune applicazioni.