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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

 

 

 

 

 

2.3. Fasi dell'analisi di immagine

L'analisi di immagine si svolge attraverso tre fasi principali:
1) acquisizione delle immagini;
2) elaborazione delle immagini;
3) analisi s.s..

 

 

2.3.1. Acquisizione delle immagini

I metodi di acquisizione di immagini digitali consistono sostanzialmente nel sottoporre il campione ad una sorgente di illuminazione (luce naturale, luce polarizzata, raggi IR, raggi UV, ecc., es. Gargiulo et al., 2013) per trasmissione o per riflessione, dopodichè i segnali in uscita vengono catturati da un apposito sensore che, abbinato ad un sistema di codifica computerizzato, li converte in immagini digitali. È inoltre possibile effettuare scansioni tridimensionali all'interno di un campione utilizzando tecniche di tomografia computerizzata (CT) e micro-tomografia computerizzata (micro CT) (es. Moreau et al., 1999; Taina et al., 2008; Baveye et al., 2010; Hyväluoma et al., 2012; Vingiani et al., 2015).
Gli strumenti di acquisizione più comuni sono la fotocamera digitale e lo scanner piano. Tralasciando i diversi elementi che costituiscono questi strumenti, il cuore dell'acquisizione vera e propria è rappresentato dal sensore. Il sensore è una piastra di forma rettangolare costituita da una matrice di microscopiche celle fotosensibili, ciascuna delle quali corrisponde ad un pixel di quella che sarà l'immagine digitale prodotta. Ogni cella riceve la luce proveniente da una porzione dell'immagine, e converte tale segnale luminoso in un impulso elettrico che a sua volta viene convertito in un'informazione di luminanza. Questo accade perché le celle fotosensibili non sono capaci di registrare direttamente informazioni sul colore. Avendo la sola luminanza sembrerebbe quindi che sia possibile ottenere soltanto immagini in scala di grigio. In realtà questo problema è stato risolto ricorrendo ad una soluzione simile a quella utilizzata per i pixel dei display elettronici. È stato posto davanti al sensore uno strato che alterna dei filtri con i colori primari del modello RGB, in modo da separare le singole componenti cromatiche. Ogni cella viene suddivisa in ulteriori sottounità fotosensibili, ciascuna delle quali riceve informazioni relative ad una sola componente cromatica. In questo modo, combinando le diverse informazioni cromatiche, è possibile codificare ed assegnare un colore ad ogni pixel. La disposizione dei filtri più comunemente utilizzata si basa sul modello di Bayer (Fig. 2.10). Questo modello prevede che ciascuna cella sia suddivisa in quattro sottounità fotosensibili, dotate rispettivamente di un filtro rosso, uno verde, uno blu ed ancora uno verde. Si utilizzano due filtri verdi per riprodurre le caratteristiche dell'occhio umano, che è maggiormente sensibile a questa componente cromatica.

 

 

Modello RGB di Bayer

Fig. 2.10. Modello di Bayer. a: disposizione del filtri sul sensore e su un singolo pixel. b: comportamento dei filtri cromatici; ciascun filtro riceve la luce bianca (costituita idealmente dalla somma delle tre componenti RGB) e lascia passare solo la componente cromatica desiderata.

 

 

Fino all'inizio del 2000, la tecnica di digitalizzazione di sezioni sottili più classicamente utilizzata consisteva nell'abbinare al microscopio petrografico una fotocamera digitale con l'obiettivo inserito nell'oculare del microscopio. Utilizzando questa tecnica generalmente si acquisiscono diverse foto che poi si uniscono insieme attraverso operazioni di mosaicatura digitale (De Luca et al., 2013). In particolare si scattano più foto in successione, ciascuna su una determinata porzione della superficie della sezione sottile, facendo in modo che ogni foto comprenda una porzione in comune con le foto ad essa adiacenti. A questo punto tutte le foto si compongono in un unico mosaico sovrapponendo le porzioni in comune. Ciò è necessario perché l'elevato fattore di ingrandimento del microscopio comporta di contro il limite di poter acquisire con una singola foto soltanto una porzione molto ridotta della superficie totale della sezione sottile.

 

 

 

 

 

Negli ultimi anni invece diversi studiosi hanno trattato l'acquisizione delle sezioni sottili tramite scanner piano (es. Aydemir et al., 2003, Miriello & Crisci, 2006) che, rispetto al metodo "microscopio + fotocamera", presenta il vantaggio di fornire un'immagine illuminata da una luce tendenzialmente bianca ed omogenea in tutto lo spazio di acquisizione. Infatti, nei microscopi petrografici, il tipo di sorgente di illuminazione e la presenza di diverse lenti producono un'illuminazione non omogenea. Un altro vantaggio consiste nel fatto che si acquisisce l'intera immagine con un unico processo, mentre nel caso del sistema "microscopio + fotocamera", per ottenere un'immagine completa bisogna ricorrere alla mosaicatura. Inoltre, con la mosaicatura, affinché si abbia una corretta sovrapposizione delle porzioni in comune fra tutte le foto acquisite, sono necessari dei processi che comportano due conseguenze negative principali:
1) deformazioni locali nell'immagine finale. Questo accade innanzitutto a causa dei coefficienti di sfericità delle lenti del microscopio, che producono immagini con una distorsione variabile dal centro verso l'esterno (Fig. 2.11). Perciò in una certa misura il problema di per sé sussiste già nelle singole foto, che non corrispondono in modo proporzionale al campione reale. In più, quando si effettua la mosaicatura, per questo stesso motivo, le zone da sovrapporre avranno ciascuna un diverso andamento spaziale delle distorsioni in quanto ciascuna occupa un'area della foto diversa rispetto alle foto adiacenti. Perciò tali zone non sono perfettamente congruenti ed è necessario deformarle per renderle sovrapponibili;
2) rotazione delle immagini. Non sempre le zone in comune fra le diverse immagini si possono sovrapporre semplicemente attraverso traslazioni ortogonali, quindi a volte è necessaria una pur minima rotazione. La rotazione stessa in questi casi non è praticamente mai ortogonale, e questo introduce la necessità di utilizzare algoritmi di interpolazione per ricomporre la matrice dei pixel che invece ha una struttura ortogonale. Perciò anche in questo caso si produce un effetto negativo sulla qualità dell'immagine finale, in quanto vengono creati nuovi dati non reali e/o viene persa parte dei dati reali.

 

 

Distorsione ottica lenti

Fig. 2.11. Esempio di distorsione provocata dalla sfericità delle lenti di ingrandimento. a: immagine di una griglia di riferimento a maglia quadrata, senza distorsione; b: immagine ingrandita con una lente. N.B. L'effetto distorsione è stato esagerato per facilitare la comprensione del fenomeno al lettore.

 

 

 

 

 

Uno svantaggio dell'acquisizione tramite scanner piano, con i dispositivi attualmente in commercio, è il minor potere di ingrandimento rispetto ad un microscopio. Di conseguenza l'utilizzo dell'acquisizione al microscopio resta ancora di grande utilità per analisi di maggior dettaglio.
Va sottolineato che aumentare la risoluzione di acquisizione in uno scanner non è equivalente ad aumentare l'ingrandimento in un microscopio ottico. Infatti, quando si lavora con un microscopio ottico, l'ingrandimento avviene attraverso sistemi di lenti intercambiabili che sono contemporaneamente associati ad altri sistemi di lenti per la messa a fuoco del nuovo rapporto di ingrandimento. Uno scanner invece si basa su un sistema molto più semplice e molto meno versatile; infatti esso lavora con una focale fissa, costituita banalmente da un'unica lente affiancata al sensore digitale. Questa lente è tarata in modo tale da mettere a fuoco l'immagine relativa ad una distanza standard, cioè la distanza dal piano di acquisizione dello scanner, sul quale cioè si posiziona l'immagine da acquisire. Si può capire quindi che, basandosi su una lente singola e a distanza costante dall'immagine, lo scanner non consente di effettuare ingrandimenti ottici; di conseguenza c'è un valore massimo intrinseco di dettaglio acquisibile, oltre il quale non si può andare pur aumentando la risoluzione di acquisizione. Perciò aumentare oltre questo limite intrinseco la risoluzione di acquisizione non solo è inutile, ma è anche controproducente, in quanto si produce una grossa mole di informazioni (pixel) ridondanti.
Per quanto detto, se si vogliono effettuare acquisizioni di sezioni sottili tramite scanner, bisogna scegliere lo scanner opportuno basandosi soprattutto sulla sua risoluzione ottica piuttosto che su quella digitale. Più in particolare, può essere utile capire a quale livello di dettaglio in termini di micron reali corrisponde la risoluzione digitale in termini di dpi. Sono necessarie quindi alcune conversioni preliminari fra le unità di misura pollice, centimetri e micron. Un pollice equivale a 2,54 cm, i quali a loro volta equivalgono a 25400 µm (Fig. 2.12)

 

 

conversioni unità di misura cm pollici micron

Fig. 2.12. Equivalenze "pollice-µm-cm".

 

 

Per facilitare i calcoli si consideri una risoluzione ottica di 100 dpi; questo vorrà dire che un pollice reale verrà rappresentato con 100 pixel, e quindi anche che con 100 pixel si rappresentano 25400 µm. A questo punto per sapere a quanti micron corrisponde 1 pixel basta eseguire il calcolo 25400/100 = 254; questo risultato indica che con una risoluzione ottica di acquisizione di 100 dpi, 1 pixel corrisponderà a 254 µm reali.
Più in generale è possibile esprimere due equazioni (equivalenti) di conversione:

 

 

Formula risoluzione di acquisizione immagine             (2.1)

 

 

Formula dettaglio reale immagine             (2.2)

 

 

L'equazione (2.1) è utile per calcolare la risoluzione ottica di acquisizione necessaria per ottenere un'immagine con un certo livello di dettaglio; l'equazione (2.2) è utile per conoscere il livello di dettaglio che si può ottenere con una determinata risoluzione ottica di acquisizione.
Si potrebbe ad esempio calcolare qual'è la risoluzione necessaria per acquisire (e quindi visualizzare) oggetti di dimensioni inferiori ad 8 µm. Utilizzando l'equazione (2.1) si ottiene che, per avere un'immagine con un livello di dettaglio di 8 µm, è necessaria una risoluzione di 3175 dpi. Bisogna però considerare che con questo calcolo si avrà un'immagine con un livello di dettaglio giusto al limite delle dimensioni desiderate, il che consente di riconoscere la presenza di un oggetto, ma non di descriverlo nel dettaglio. Si possono quindi considerare, oltre al valore limite di 8 µm, ulteriori valori inferiori a tale limite per aumentare il livello di dettaglio dell'immagine, ottenendo i risultati riportati in Tabella 2.1 (dai valori di risoluzione sono state escluse le cifre decimali che non hanno senso in termini di pixel).

 

 

 

Dettaglio immagine
(µm)

Risoluzione ottica
(dpi)

8

3175

7

3628

6

4233

5

5080

4

6350

3

8466

2

12700

1

25400

Tab. 2.1. Esempi di dettagli rilevabili al variare della risoluzione ottica di acquisizione.

 

 

Alcuni scanner professionali per diapositive, a differenza dei comuni scanner per documenti e foto, possono offrire risoluzioni ottiche di acquisizione molto elevate, grazie all'utilizzo di sistemi di ingrandimento a lenti multiple.

 

 

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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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