Digital Image Processing - Riassunto

Sistema di visione umano

Un computer può essere molto simile a un sistema di visione umano nel quale abbiamo l'occhio (camera), un nervo ottico (percorso di trasmissione) e un cervello (computer).

Fotorecettori della retina

• Due tipi di fotorecettori: rods (coni retinici) e coni (sensori di luce).
• Coni: 6-7 milioni, situati nella parte centrale della retina (fovea), responsabile della visione fotopica (visione in piena luce) e percezione del colore, in grado di risolvere dettagli precisi.
• Rods: 75-150 milioni, distribuite su tutta la retina, responsabile della visione scotopica (visione in penombra), non sensibile al colore, fornisce un'immagine generale (non dettagli).
• Fovea: al centro della retina, circa 1,5 mm di diametro, denso di coni.
• Fotorecettori attorno alla fovea responsabili della visione spaziale (immagini fisse).
• I fotorecettori intorno alla periferia sono responsabili della rilevazione di movimento.
• Punto cieco: punto sulla retina in cui emerge il nervo ottico, privo di fotorecettori.

Adattamento alla luminosità

• L'occhio umano può adattarsi a una vasta gamma di livelli di luce, quasi 10 ordini di grandezza!
• La luminosità percepita (luminosità soggettiva) è una funzione logaritmica dell'intensità della luce.
• L'occhio non può operare simultaneamente su una tale gamma di livelli di intensità (può gestire 6 ordini di grandezza in una data scena visiva).
• Ciò si ottiene modificando la sensibilità generale (adattamento luminosità).
• A una data sensibilità, l'occhio può discriminare contemporaneamente solo un piccolo numero di livelli di intensità.
• Per una data condizione, la sensibilità del sistema visivo è chiamata livello di adattamento della luminosità (es. Ba).
• A questo adattamento, l'occhio può percepire la luminosità in intervallo Bb (sotto il quale, tutto è percepito come nero) a Ba e sopra la linea tratteggiata.

Range dinamico

• È la capacità dell'occhio di discriminare tra i cambiamenti dei livelli di luminosità.
• L'incremento dell'intensità delta lc che è discriminabile rispetto a viene misurata l'intensità di fondo di l.
• Rapporto Weber è il rapporto delta lc =/l.
• Piccolo valore del rapporto Weber significa buona discriminazione della luminosità, una piccola variazione percentuale di intensità è discriminabile.
• Grande valore del rapporto Weber significa piccola discriminazione della luminosità, è richiesta una grande variazione percentuale di intensità.

La luminosità di un elemento dipende pure dalla sua posizione e dal contrasto con gli elementi attorno.

Definizioni

• Luce è una radiazione elettromagnetica che è capace di eccitare la retina e produrre sensazioni visive. La lunghezza d'onda visibile dello spettro elettromagnetico si estende da 380 a 770 nm.
• Luminous Flux è energia visibile o energia luminosa per unità di tempo, misurato in lumens.
• Luminous Intensity è il flusso luminoso per angolo solido emesso e riflesso da un punto.
• Luminance è l'intensità luminosa per unità di area proiettata in una data direzione.
• Brightness è un attributo soggettivo della luce che è percepito e non misurato (brillantezza).
• Illuminance è il flusso luminoso incidente su una superficie di unità di area.
• Lightness (tono) è la proprietà di un colore definito come il riflesso della soggettiva percezione di Brightness.

Teoria del colore tricromatico

• Mappa i colori fisici (lunghezza d'onda) e i colori percepiti dall'uomo.
• I colori percepiti possono essere riprodotti come "aggiunta" di tre valori primari (SML, RGB, ecc.).
• Colori fisici diversi possono produrre gli stessi primari (ad es. Valore RGB), metamerismo.

Spatial 2D Filtering

Data l'immagine I[u,v](UxV) un Spatial Filter S[.] assegnato a ogni pixel I’[u,v] un valore il quale dipende anche dai suoi vicini. Esistono diversi tipi di filtro: lineari, non-lineari, morfologici...

Sistemi lineari spazio invarianti

• Covoluzione lineare e filtering.
• Identify Operator (resta tutto uguale).
• Mean Filter (il valore ottenuto è la media dei vicini, immagine sfuocata).
• Spatial Shift (traslo di uno).
• Sharpening (si vedono meglio i dettagli).
• Gestire i bordi.

Image Vector Quantization

Riduce il numero di colori usati in un'immagine, può essere usata per fare: compressione, indexing, analisi, semplificazione (preprocessing).

• Scalar quantization (e.g. Grayscale).
• Vector quantization (e.g. Colour [R,G,B]).

La quantizzazione corrisponde a una discretizzazione dei valori di intensità.