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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

 

 

 

 

 

2.3.3. Analisi s.s.

L'analisi s.s. consiste in un trattamento più mirato dell'immagine, volto cioè allo studio e ad un'eventuale ulteriore classificazione dei soli oggetti di interesse, già isolati con le procedure precedenti. Generalmente si utilizzano algoritmi esistenti o creati ad hoc per effettuare misure e calcoli sugli oggetti, allo scopo di ottenere le informazioni che si ritengono importanti per il caso di studio. Esempi di parametri ricercati frequentemente nella fase di analisi sono l'abbondanza, le dimensioni (area, perimetro, lunghezza, ecc.) la forma, la posizione spaziale, l'orientamento.
Questi parametri possono poi a loro volta essere utilizzati per discriminare diverse categorie di oggetti (ad esempio solo gli oggetti con area inferiore o superiore ad un certo valore, o compresa in un certo intervallo) e quindi per effettuare delle classificazioni. I valori dei parametri di interesse possono essere sottoposti ad analisi statistiche in modo da produrre grafici ed ottenere informazioni come il valore medio, il minimo, il massimo, i coefficienti di correlazione, ecc. Si può ad esempio valutare la sommatoria di tutte le aree dei pori rispetto alla superficie totale dell'immagine per ottenere la porosità totale (o rispetto alla superficie solida per ottenere l'indice dei vuoti). Si può effettuare un confronto fra l'abbondanza di cristalli arrotondati e cristalli spigolosi di una certa specie mineralogica, oppure ancora si può valutare la distribuzione spaziale e l'abbondanza di oggetti con una certa orientazione rispetto ad altri con orientazioni diverse.
Tutte le informazioni ottenute possono poi eventualmente essere integrate con altre informazioni ricavate alla meso- o alla macroscala, ed essere utilizzate all'interno di particolari algoritmi di modellizzazione, allo scopo di riprodurre virtualmente possibili situazioni reali, e quindi prevedere i fenomeni che potrebbero verificarsi in particolari condizioni ambientali. Può essere ad esempio utile correlare i caratteri microscopici di un suolo (porosità, tessitura, mineralogia, chimismo, grado di cementazione e compattazione, ecc.) con le caratteristiche morfologiche ed ambientali dell'area di appartenenza (pendenza, esposizione, vegetazione, piovosità, temperatura, ecc.) per ottenere modelli capaci di valutare e/o prevedere per quella specifica area parametri come la franosità, la suscettibilità all'erosione, la tendenza alla liquefazione sismo-indotta, ecc.

 

 

 

Nel lavoro di Jangorzo et al. (2013) viene eseguita una routine completa di analisi di immagine, volta allo studio della porosità nei Tecnosuoli, e di cui viene mostrato un esempio nella Fig. 2.29. Ciascuna immagine di partenza è stata dapprima sottoposta ad un filtraggio per eliminare il rumore (che era risultato come influente sulla stima della porosità). Successivamente è stato applicato un algoritmo di classificazione basato sui colori presenti nell'immagine, ottenendo una nuova immagine costituita da diverse regioni omogenee classificate con colori falsati (Fig. 2.29b). Su questa immagine è stato poi applicato un algoritmo di thresholding (basato sul colore relativo alla porosità) per ottenere un'immagine binaria relativa alla sola porosità (Fig. 2.29c). Infine, sull'immagine binaria ricavata è stato applicato un particolare algoritmo di analisi (Fig. 2.29d) allo scopo di ottenere una classificazione di diverse categorie di pori sulla base di parametri geometrici (superficie, perimetro, forma, ecc.) relativi ai pori stessi.
Il software ImageJ è molto utilizzato nel campo dell'analisi di immagine, principalmente per i seguenti motivi:
1) è gratuito, e questo ne ha favorito la diffusione;
2) quando ci si approccia all'analisi di immagine si preferisce spesso utilizzare un software molto diffuso in quanto ciò implica una maggiore reperibilità di guide ed esempi. Inoltre risulta più semplice effettuare dei confronti fra procedure adottate da studiosi diversi utilizzando lo stesso software;
3) si tratta di un software molto ricco di algoritmi, ed in più è costantemente aggiornato con nuovi algoritmi sottoforma di plugin scaricabili da internet.
Per quanto riguarda l'analisi s.s., ImageJ offre la possibilità di determinare diversi parametri dimensionali e di forma. I valori di questi parametri possono poi essere studiati attraverso altri software appositi (fogli di calcolo elettronici, software di statistica, ecc.) in modo da effettuare analisi statistiche e produrre grafici. Oltre ai parametri dimensionali più comuni come la lunghezza, l'area ed il perimetro, è possibile determinare parametri più complessi che definiscono (o provano a definire) le forme degli oggetti in termini numerici. Di seguito vengono descritti alcuni fra i parametri di forma più utilizzati, analizzandone i punti di forza e di debolezza.

 

 

 

 

 

analisi di immagine Jangorzo 2013

Fig. 2.29. Esempio di routine completa di analisi di immagine eseguita su una sezione sottile di suolo. a: immagine originale; b: classificazione; c: thresholding; d: analisi. Da Jangorzo et al. (2013).

 

 

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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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