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Dott. Simone Provenzano - Tecniche di analisi di immagine applicate allo studio dei suoli

Tesi di Laurea Magistrale in Scienze Geologiche - Capitolo II - Cenni teorici sull'analisi di immagine - Unical

 

 

 

 

 

2.2. Caratteristiche delle immagini digitali

Per comprendere a fondo i meccanismi attraverso i quali l'analisi di immagine opera, è innanzitutto necessario conoscere le caratteristiche principali delle immagini digitali.
Un'immagine digitale è costituita da una matrice (Fig. 2.1) di punti luminosi, cioè da un rettangolo di x punti in larghezza per y punti in altezza. Ciascuno di questi punti viene detto in inglese picture element o, in forma abbreviata, pixel.

 

 

griglia pixel immagini digitali

Fig. 2.1. Struttura a matrice di pixel in un'immagine digitale. Ogni quadretto rappresenta un pixel.

 

 

 

risoluzione immagini

Fig. 2.2. Variazione della fedeltà di un'immagine digitale al variare della risoluzione. a: immagine ad alta risoluzione; b: stessa immagine ma a bassa risoluzione; c: particolare ingrandito dell'immagine ad alta risoluzione.

 

 

Poiché il pixel non ha dimensioni infinitesime, le immagini digitali rappresentano una discretizzazione della realtà. Di conseguenza si intuisce che una stessa immagine sarà tanto più fedele alla realtà quanto più piccola sarà la dimensione dei pixel che la costituiscono o, in altre parole, quanto maggiore sarà il numero di pixel contenuti nell'immagine stessa.
Per esprimere questo concetto si utilizza il parametro della risoluzione, che indica il numero di pixel contenuti in una lunghezza elementare. Per convenzione la risoluzione viene espressa con il termine dpi (acronimo di dots per inch), cioè il numero di pixel contenuti in un pollice lineare. Una stessa immagine contiene quindi tante più informazioni quanto maggiore è la sua risoluzione.

 

 

 

 

 

Per comprendere meglio il significato della risoluzione si osservino gli esempi riportati in Fig. 2.2. La Fig. 2.2a è un'immagine ad alta risoluzione; l'elevato numero di pixel che la costituisce fa sì che l'occhio umano non sia capace di distinguere ogni singolo pixel, percependo pertanto un'immagine molto fedele alla realtà. La Fig. 2.2b riporta la stessa immagine ma a bassa risoluzione. È facile osservare come tale immagine sia molto meno fedele alla realtà, ed in questo caso l'occhio umano riesce a distinguere i singoli pixel (come tanti quadretti). La Fig. 2.2c mostra un particolare ingrandito dell'immagine ad alta risoluzione, in cui è possibile distinguere, seppur in misura minore, i singoli pixel. Questo ultimo esempio serve per ribadire che, per quanto alta possa essere la risoluzione, non si ottiene mai un'immagine perfettamente fedele alla realtà.
Sebbene per quanto detto possa sembrare ovvio che convenga utilizzare immagini ad alta risoluzione, va precisato anche che non sempre ciò è possibile. Il problema principale deriva dal fatto che, all'aumentare della risoluzione di un'immagine, aumenta anche lo spazio che l'immagine stessa occupa all'interno del supporto di memorizzazione. Un altro problema è relativo alle prestazioni del sistema in uso nel momento in cui si va a sottoporre l'immagine a processi di elaborazione: a parità di dotazione hardware/software, un'immagine a maggiore risoluzione richiederà tempi di elaborazione più lunghi rispetto alla stessa immagine a minore risoluzione. Per questi motivi spesso è necessario trovare un compromesso tale da produrre una riduzione della risoluzione senza che ciò comporti però la perdita di informazioni utili.
Una cosa molto importante da sottolineare è che, una volta ridotta la risoluzione di un'immagine, le informazioni perse non sono più recuperabili. Se si parte da un'immagine alla quale la risoluzione è stata ridotta, e si applica un aumento di risoluzione, nella maggior parte dei casi non si riottiene l'immagine originale, poiché non è possibile sapere quali informazioni mancano. Generalmente, quando si esegue un aumento di risoluzione, si può solo provare ad inserire le informazioni che potrebbero esser state presenti sulla base delle informazioni a disposizione. Ciò viene eseguito attraverso algoritmi di interpolazione, che sostanzialmente assegnano a ciascun nuovo pixel il valore medio dei valori dei pixel adiacenti ad esso.

 

 

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unical

È possibile utilizzare liberamente le immagini ed i contenuti del presente capitolo di tesi, purché si inseriscano gli opportuni riferimenti bibliografici. Si consiglia un modello di citazione come quello espresso di seguito per tutte le immagini ed i contenuti ove, nel presente capitolo, non siano già presenti espliciti riferimenti bibliografici:

Provenzano Simone. Tecniche di Analisi di immagine applicate allo studio dei suoli (155 pagg.). Tesi di Laurea Magistrale in Scienze Geologiche. Unical - Università della Calabria. A.A. 2014/2015. Relatori: Scarciglia Fabio, Miriello Domenico. Pagg. 26-73.

 

 

 

 

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