Lezione 3: Elaborazione delle immagini (2)

Informatica e Produzione Multimediale

Docente: Umberto Castellani

Filtraggio di immagini

Filtrare un immagine significa eseguire alcune operazioni in modo da esaltare o attenuare alcune sue caratteristiche.

Ogni filtro è caratterizzato da un certo effetto (comportamento). E’ possibile combinare più filtri in modo da avere effetti più complessi

FiltraggioImg IN Img OUT

Filtri a maschera

Il valore del pixel viene riscritto sulla base dei valori dei suoi vicini.

– Filtri di rimozione del rumore (filtro media, filtro gaussiano e filtro mediano)

– Filtri di rinforzo (sharpening)

Rumore nelle immagini

Il rumore è il fattore di degrado dell’immagine che dipende da diversi aspetti: tipo di acquisizione, deterioramento del supporto, usura, etc.

– Rumore additivo: quando il singolo pixel differisce dal valore reale di una quantità ridotta. Tipicamente è distribuito su tutta l’immagine.

– Rumore impulsivo (sale e pepe): quando il singolo pixel differisce molto dal valore reale. Tipicamente solo una percentuale ridotta dell’immagine viene corrotta da questo tipo di rumore.

Tipi di rumore

Immagine originale Rumore additivo (es:Gaussiano)

Rumore impulsivo (o sale & pepe o

speckle)

Filtro di smoothing

Smoothing= lisciare (i.e., rendere una superficie più uniforme).

I filtri di smoothing eliminano picchi e increspature (passa-basso).

Problema dell’oversmoothing che causa l’effetto di sfuocamento.

Esempi: filtro media e filtro gaussiano.

Filtro media

Il nuovo valore del pixel è la media dei valori nel suo vicinato.

Posso avere finestre di diverse dimensioni.

=

111111111

9

1avgA

Filtro media: esempio

Filtro media 3x3

Filtro media: esempi

Immagine originale

Media finestra 3x3

Media finestra 5x5

Media finestra 9x9

Filtro gaussiano

Il nuovo valore del pixel è la media pesata dei valori nel suo vicinato.

Tali pesi sono distribuiti secondo una funzione gaussiana.

Più è larga la campana e maggiore sarà l’effetto di smooting

Filtro gaussiano esempio

Immagine corrotta

Immagine filtrata

Filtro mediano

Filtro mediano:– operazione su un insieme di vicinanza (locale)– dato il pixel corrente, si considerano i pixel di tale

insieme, si ordinano secondo i ldg e si sostituisce al pixel corrente il ldg mediano

Esempio di filtro mediano

Esempio: Maschera 3x3 

Supponiamo che il pixel che dobbiamo elaborare abbia valore 55 e che gli altri siano (5, 6, 10, 15).

Si ordinano i valori letti ottenendo la seguente lista (5, 6, 10, 15, 55).

Il mediano (o valore centrale) è il valore che si trova nel mezzo della lista.

L'uscita del filtro sarà 10, che andrà a sostituire il valore 55 (probabilmente erroneo).

10

5 55 6

15

Esempio di filtro mediano

Esempio: Maschera 3x3 

Supponiamo che il pixel che dobbiamo elaborare abbia valore 55 e che gli altri siano (5, 6, 10, 15).

Si ordinano i valori letti ottenendo la seguente lista (5, 6, 10, 15, 55).

Il mediano (o valore centrale) è il valore che si trova nel mezzo della lista.

L'uscita del filtro sarà 10, che andrà a sostituire il valore 55 (probabilmente erroneo).

10

5 55 6

13

Filtro mediano esempio

Filtro mediano esempio

a) Immagine corrotta da rumore impulsivo (sale e pepe)

b) Immagine filtrata(mediano finestra 5x5)

mean

median

3x3 5x5 7x7

Media VS Mediano

Filtri di rinforzo

I filtri di rinforzo (sharpening) hanno l’obiettivo di rendere più evidenti i picchi o le increspature (es. sui bordi).

Sono efficaci per aumentare il contrasto dell’immagine.

Migliorano la percezione dei dettagli.

Filtri di rinforzo

Di solito sono composti da maschere che hanno il valore centrale positivo (e alto) e i valori laterali negativi.

Istogramma dell’immagine

L’istogramma dell’immagine è la rappresentazione grafica della quantità di pixel per ogni livello di grigio presente nell’immagine.

L’asse orizzontale viene suddiviso in tante parti quanti sono i livelli di grigio dell'immagine (determinati della profondità di colore dell’immagine)

L’asse verticale rappresenta il numero di pixel osservati nell'immagine per ogni livello di grigio.

Istogramma

L’istogramma fornisce una raffigurazione sintetica del contenuto cromatico o di luminosità dell’immagine.

Si perde l’informazione relativa alla posizione spaziale dei pixel.

Nelle immagini a colori si possono generare 3 istogrammi separati (che dipendono da come viene rappresentato il colore, es. RGB).

Istogramma

L’istogramma fornisce informazione sulla dinamica dell’immagine (estensione della gamma tonale).

L’istogramma fornisce informazioni sulla gamma tonale (varietà di colori coinvolti nell’immagine).

Problemi: gestione dinamica della luminosità, si cerca di tenere una luminosità che renda l’istogramma centrato sul valore medio dell’istogramma (per evitare le sovraesposizioni).

Ma se sto fotografando paesaggi nevosi mi ritrovo con immagini scure.

Interventi sull’istogramma

IDEA: si modificano i livelli di grigio (o colori) dell’immagine in modo da garantire alcune proprietà dell’istogramma.

Es. si scurisce o si schiarisce un’immagine facendo uno shift dell’istogramma (traslazione dei suoi valori).

Shift dell’istogramma

Contrast stretching

Si cerca di sfruttare l’intero intervallo dei possibili valori.

– Stiramento uniforme– Stiramento che dipende da una certa funzione (curva) che

mette in relazione i valori iniziali con quelli finali In questo modo si varia la dinamica dell’istogramma Anche se non c’è un collegamento diretto tra

contrasto dell’immagine e istogramma, solitamente la distanziazione dei picchi dell’istogramma aumenta il contrasto.

Stretching dell’istogramma: esempi

stretching

Img originale

shrinking

Img originale

Stretching dell’istogramma: esempi

Equalizzazione dell’istogramma

IDEA: un’immagine con una dinamica elevata risulta più piacevole da guardare. Ma anche la gamma tonale estesa migliora l’immagine.

L’equalizzazione dell’istogramma mira a aumentare il più possibile sia la dinamica e sia la gamma tonale.

N

ldg

Istogramma ideale

Ldg max

• Dopo l’equalizzazione si ottiene un nuovo istogramma in cui il numero di pixel ad ogni livello di grigio sia il più possibile costante

Perché elaborare le immagini?

Correggere gli errori delle immagini– ‘errori’ durante la creazione o la digitalizzazione

dell’immagini– Es. rimozione dell’effetto di arrossamento degli

occhi quando si usa il flash. Creare immagini che sono impossibili o

difficili da trovare nel ‘mondo reale’– Quando si vogliono creare ‘effetti speciali’– Es. creare una sfumatura attorno ad un oggetto

Destinazione dell’immagine

A stampa– Su giornali, cataloghi,

libri, riviste, etc.⇓

– Basta il formato raster– Serve alta risoluzione– Non ci sono problemi

di memoria (entro certi limiti…).

A video– Su web, CD-ROM, PC,

telefonino, pda, e-book, etc.

⇓– Servono più informazioni

sull’immagine (es. info vettoriali, preservazione degli ‘strati’, animazioni - gif)

– Non è necessario avere alta risoluzione

– È indispensabile occupare poca memoria

Immagini bitmap: selezione

Le immagini bitmap (o raster) non sono memorizzate come insieme di oggetti separati ma semplicemente come array di pixel– Es. se in un’immagine c’e’ un quadrato o un

cerchio, come si possono editare le singole parti ?

-Come spostare il sole?

-Come cambiare il colore del tetto ?

-Come ingrandire la casa?

Selezione

Per catturare una parte di un oggetto dentro una immagine (ai fini di creare composizioni di immagini).

Per inserire un nuovo oggetto dentro una immagine Per eliminare parti di una immagine Per applicare un filtro solo su una parte

dell’immagine (es. su un singolo oggetto) Per applicare un effetto solo su una parte

dell’immagine (es. su un singolo oggetto) Per estrapolare una rappresentazione multistrato

dell’immagine

Strumenti per la selezione

Rettangolo Cerchio – elissoide Lasso tools:

– Lazzo poligonale*– Lazzo a mano libera– Lazzo che definisce

curve di Bézier Magic wand Lazzo magnetico

Barra strumenti del GIMP (*notare che il Gimp non supporta il lazzo poligonale)

Selezione rettangolare ed ellittica

La selezione è completamente manuale

Si clicca su un punto, spostandosi con il mouse la figura si allarga, quando si rilascia il tasto l’area selezionata viene evidenziata

Lazzo poligonale e a ‘mano libera’

Lazzo poligonale– Ad ogni click del mouse

si definisce un punto di una poligonale

Lazzo a mano libera– Tenendo premuto il

mouse si definiscono selezioni arbitrarie

- Entrambi sono completamente manuali (processo laborioso)- Permettono la soluzione di parti complesse

Lazzo di Bézier (o Bèzier path)

Si stabiliscono dei punti di controllo sull’immagine che definiscono un cammino (path).

La selezione è definita dalla curva di Bézier che viene generata dai punti di controllo (interpolazione)

Muovendo i punti di controllo varia la curva di selezione

Esempio di curva di Bézier

Bézier lasso: esempio

Selezione del path modifica del path selezione finale

Magic wand (bacchetta magica)

La selezione è automatica Si clicca su un punto (seme)

e automaticamente viene trovato il percorso (chiuso) spostandosi nella direzione dei pixel con colore più simile ai precedenti

Vengono selezionati i pixel che hanno un colore simile e che sono spazialmente connessi

La regione selezionata è racchiusa tra i due cerchi. Variando la soglia di accettazione la regione si allarga (o ri riduce)

Magic wand: esempio

Lazzo magnetico

E’ simile al magic wand ma si sposta lungo i bordi di un oggetto

Notare che la foglia e lo stelo hanno colori diversi

ESERCITAZIONI

Gimp 2.6 (GNU Image Manipulation Program)

Dove scaricarlo da web:– http://www.gimp.org

Dove trovare documentazione:– http://gimp.linux.it/www/

– http://gimp-savvy.com/BOOK/index.html (RACCOMANDATO!)