Università degli studi di Catania
Facoltà di Scienze Matematiche, fisiche e naturali
Dipartimento di Matematica e Informatica
Virtual Restoration of fragmented
photographic glass plate
Tesi di laurea di Mario Valerio Giuffrida
Relatore:
Prof. Filippo Stanco
Anno Accademico 2009-2010
Breve storia della fotografia
Joseph Nicephore Niepce (1765 – 1833), inventore francese, è
considerato il “padre” della fotografia. Infatti, lui fù a scattare la
prima foto della storia.
Inizia ad interessarsi di fotografia nel primo decennio del ‘800 e fu
il primo a scattare la prima foto della storia, nell’anno 1826.
Joseph Nicephore Niepce
•Lastra di peltro ricoperto da bitume
•Tempo di esposizione 8h
Veduta dalla finestra della stanza di Niepce, Le Gras (1826)
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Breve storia della fotografia
A seguito di un viaggio a Parigi, Niepce incontra
Louis Daguerre (1787 - 1851), con il quale
prosegue i suoi studi sulla fotografia .
Dopo la morte di Niepce nel 19833, Daguerre
continua a portare avanti i suoi studi, inventando
un nuovo processo fotografico chiamato
Dagherrotipo.
•Lastra di rame ricoperta d’argento
•Sensibilizzata con vapori di iodio
•Tempo di esposizione 10-15 minuti
Punto negativo: utilizzo entro un’ora dal processo
di sensibilizzazione
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Atelier di Daguerre (1837)
Breve storia della fotografia
Nello stesso tempo, l’inventore inglese Frederick Scott Archer
(1813 – 1857) fu il primo ad usare lastre di vetro come supporto
fotografico, mettendo a punto il suo metodo del collodio umido.
•Lastra di vetro ricoperta da collodio
•Sensibilizzata con un bagno nel nitrato d’argento
•Tempo di esposizione: pochi secondi
Punto negativo: bisognava utilizzarla entro 10 minuti (ancora
umida)
Frederick Scott Archer
Successivamente venne introdotto il metodo al collodio asciutto, sempre usando lastre di vetro.
Tale metodo fotografico fu usato fino agli anni ’50.
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Utilizzo delle lastre di vetro fotografiche
•La fotografia iniziava a diventare popolare. Tra i vari utilizzi che
ne veniva fatta, si usava pure in ambito scientifico (arte,
architettura, etc.).
•La Facoltà di Archeologia dell’Università di Catania detiene un
archivio di 3.000 lastre.
•L’archivio fotografico più grande d’Italia è mantenuto dai Fratelli
Alinari di Firenze.
•Il problema principale di queste lastre è
dovuta alla loro fragilità.
•I Fratelli Alinari hanno circa 350.000 lastre
rotte.
•Ricostruzione manuale è inutile e pericolosa
•L’informatica può cercare di assemblare le
lastre virtualmente
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Veduta di piazza San Marco
Soluzioni disponibili oggi per il
restauro virtuale
La soluzione di puzzle (Jigsaw puzzle solution) può essere
pensato come il problema generico a quello delle lastre di vetro
frammentate.
Purtroppo da questi metodi non può essere utilizzato tutto,
poiché si fanno assunzioni sulle forme dei pezzi che
compongono i puzzle, cosa che non può essere fatta su un
pezzo di vetro.
Un articolo di Stanco et al. tratta propio di
questo problema. Tuttavia tale proposta
presenta dei limiti.
Il mio compito è quello di risolverli, anche
parzialmente, ed aumentare i casi di
successo.
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Metodo proposto: Pipeline
I passi importanti, derivati dal diagramma di flusso qui
accanto, possono essere riassunti nel seguente modo:
•Segmentazione
•Individuazione dei bordi
•Individuazione dei vettori normali
•Crezione delle regioni
•Individuazione dei bordi corrispondenti
•Assemblaggio
•Sistemazione finale
Legenda
Immagini di input e output
Operatori morfologici
Operatori puntuali
Operatori locali
Rivelatore generico
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Altre operazioni
Metodo proposto
Segmentazione dell’immagine di input
Segmentare un’immagine significa rilevare parti di essa ritenute di interesse. L’operazione di
Sogliatura (dall’inglese Thresholding) ci permetterà di separare i frammenti dal resto
dell’immagine.
In una immagine I, nella posizione (x,y) l’operatore restituisce 1 se il valore del pixel in quel
punto è maggiore al valore di soglia, altrimenti restituisce 0.
Impostando un valore di soglia 246, si riesce ad ottenere una buona segmentazione.
Eventuali punti isolati sono rimossi mediante l’utilizzo degli operatori morfologici.
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Operazione di sogliatura sulla funzione seno, con soglia di 0.5
Metodo proposto
Rilevamento dei bordi
Il rilevamento dei bordi è stato totalmente riutilizzato da quello presente nell’articolo di base.
Si applica una matrice 2x2 su tutta l’immagine e nelle porzioni il cui il numero di pixel neri
(pixel appartenti ai frammenti) è compreso fra 1 e 3, questi vengono considerati come pixel
di frontiera.
Tuttavia il metodo ha una debolezza qualora i frammenti si trovassero lungo il bordo estremo
dell’immagine. Il problema viene risolto semplicemente mettendo un riempiendo di pixel
bianchi lungo tutti i bordi dell’immagine.
Successivamente tutti i pixel di bordo vengono
messi in una lista circolare.
Distanza max:
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p1
p2
p3
pn
p1
p2
p3
pn
Metodo proposto
Rilevamento dei vettori normali
Le normali sono dei vettori perpendicolari alle facce di una
figura solida. In ambito 2D, i vettori normali e perpendicolari
sono praticamente sinonimi. In questo caso, si cerca di
trovare quei vettori che sono ortogonali al bordo del
frammento.
Per calcolare questi vettori si interpola una spline lungo i
bordi, si calcola la derivata di questa funzione nel punto in
cui si vuole il vettore. La derivata ci da la pendenza della
retta tangente. Quindi, da questa retta ottienamo quella
ortogonale passando per lo stesso punto, quindi si prende il
vettore parallelo ad essa.
In questo modo si ottiene una lista circolari di vettori
che costiuirà la lista di caratteristiche da confrontare
successivamente. Il motivo per il quale sono stati usati
i vettori è che sono “invarianti per traslazione”.
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Metodo proposto
Confronto tra i bordi
Il confronto tra i bordi vengono fatti tra due frammenti: il frammento principale e il frammento
confrontato. Entrambi sono rappresentati con una lista circolare di vettori perpendicolari ai bordi.
Il procedimento è il seguente:
1. Il frammento più piccolo viene “srotolato” e applicato lungo il frammento più grande
2. Si calcola la somma vettoriale tra i vettori corrispondenti.
3. Viene calcolato un fattore di corrispondenza, tenendo conto anche dei valori dei pixel lungo i
bordi.
4. Il pezzo più piccolo viene spostato lungo quello più grande e si riprete il punto 3. Questo viene
fatto fino a quando il pezzo puù piccolo non abbia ricoperto tutta la lunghezza del pezzo più
grande.
5. Il pezzo confrontato viene ruotato di un quanto e si procede dal punto 1
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Metodo proposto
Assemblaggio e sistemazione finale
L’assemblaggio viene fatto attraverso una rotazione e una successiva traslazione dei frammenti.
Con la fase precedente una stima grossolana della rotazione è stata data. Attuando la procedura
che usa il metodo proposto dal prof. Stanco su questo range di gradi, si ottiene così una stima
esatta. Inoltre, la procedura è velocizzata usando solo la parte dei bordi rilevata (e non tutta
l’immagine). Lo stesso viene fatto per il calcolo del gap tra i due frammenti.
Il punto cruciale di tutto ciò sta nell’uso della Cross-Correlation, operazione che determina il
grado di similarità tra immagini.
Quando la differenza di rotazione e quella spaziale sono state trovate, i pezzi vengono
accostati. Eventuali spazi rimanenti, dovuti all’imperfezioni dei bordi, vengono riempiti
considerando la media dei valori che stanno nell’intorno
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Metodo proposto
Risultati sperimentali
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Metodo proposto
Risultati sperimentali
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Si ringraziano i presenti per la loro
attenzione
Si ringraziano inoltre il dipartimento di Archeologia
dell’università di Catania e i Fratelli Alinari per la
loro concessione di lastre.
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