Scuola Interuniversitaria Campana di Specializzazione all’Insegnamento
S.I.C.S.I.
III Ciclo 2° Anno A.A. 2003-2004
Ambito tecnologico- Classe A042 Informatica
Laboratorio di acquisizione
ed elaborazione di segnali
Elaborazione di immagini In matlab:
Quantizzazione e Formato RGB
Elaborato degli specializzandi
Dott. Giuseppe Di Capua
Ing. Vittorio Zerbini
Effetti sulle immagini
della variazione di quantizzazione
La qualità dell’immagine dipende anche dal
numero di livelli adoperati per la quantizzazione
dei valori di intensità:
Effetti sulle immagini
della variazione di quantizzazione
La riduzione del numero di livelli provoca il
peggioramento della qualità dell’immagine.
Appaiono falsi contorni, e non è possibile
distinguere
oggetti
che
differiscono
per
variazioni di grigio lente. Si noti che 16 livelli di
grigio possono sembrare sufficienti nelle
immagini stampate, ma non lo sono per
immagini visualizzate a monitor.
 Nell’esempio successivo, si noterà come le
immagini a 256, 128 e 64 livelli di grigio siano
praticamente identiche dal punto di vista visuale
 Nelle altre immagini si manifesta (in misura
crescente al diminuire del numero di livelli) il
fenomeno dei falsi contorni nelle zone di lenta
variazione dei grigi, fino al caso limite delle
immagini a due livelli (o bi-livello o binarie)
 Fissata la risoluzione spaziale, o meglio il
numero dei pixel a disposizione per la
digitalizzazione, si potrebbe pensare di ricorrere
a tecniche di campionamento adattive rispetto
alle caratteristiche dell’immagine
Per illustrare tale effetto si può far svolgere
agli allievi il seguente script matlab.
L’obiettivo del file matlab proposto è la
visualizzazione dell’effetto di variazione del
numero di bit del quantizzatore:
quantlena_gray.m
load lena;
figure(1);
imagesc(lena);
colormap(gray);
nbit=16;
s=lena;
mx=max(max(s));
s=s/mx;
i = nbit
while i >= 2
sc=2^(i-1)-1;
figure(i);
sq=s*sc
srnd=round(sq);
er=sq-srnd;
imagesc(srnd);
colormap('gray')
i = i/2;
end
il risultato viene rappresentato nelle figure che seguono
e pososno essere utilizzate per spiegare gli effetti sulle immagini
della quantizzazione
16 bit
4 bit
8 bit
2 bit
I colori che percepiamo in un oggetto sono
determinati dalla natura della luce riflessa dall‘
oggetto stesso. Così un corpo che riflette la luce in
ugual misura a tutte le lunghezze d'onda dello
spettro visibile (dal violetto al rosso) appare bianco
all'osservatore.
Un oggetto che riflette un particolare intervallo di
lunghezze d'onda nel visibile appare di un
particolare colore (ad esempio oggetti verdi
riflettono la luce in un intervallo da 500 nm a 700
nm e assorbono la maggior parte dell'energia
distribuita nel restante spettro visibile).
E' stato verificato che componenti
spettrali del rosso (R), del verde (V) e
del blu (B), combinate in varie
proporzioni (intensità), danno luogo a
una
vastissima
gamma
di
colori,
superiore a quella ottenibile con ogni
altra combinazione di tre colori. Questi
colori (rosso, verde e blu) sono anche
chiamati primari
(Per precisare la definizione dei colori primari, la International
Commission on Illumination ha assegnato nel 1931 i valori di
picco: B: 435,8 nm; V: 546,1 nm; R: 700 nm).
I colori primari possono essere sommati per produrre i
colori secondari: magenta (rosso più blu), ciano
(verde più blu), giallo (rosso più verde).
Mescolando i tre colori primari o un secondario con il
primario complementare, nelle corrette proporzioni di
intensità, si ottiene la luce bianca.
In effetti due teorie si sono storicamente contese
il campo per spiegare il processo della
percezione del colore: quella tricromatica, detta
anche di Young-Helmholtz, e quella dicromatica,
detta anche di Hering.
Secondo la teoria dicromatica di Hering si
avrebbero
due
tipi
di
sostanze
che
interverrebbero nella percezione: una sensibile
al rosso, l'altra al blu.
Secondo la teoria tricromatica di YoungHelmholtz, si avrebbero nella retina tre tipi di
coni, sensibili rispettivamente al rosso, al verde
e al blu. Poiché i vari colori (compresi i colori
acromatici)
possono
essere
ottenuti
da
un'adeguata miscelazione dei tre colori, la
teoria postula che questi tre tipi di recettori
elementari siano stimolati in proporzioni
corrispondenti all'arrivo di una luce di una
certa composizione spettrale in modo da
ricomporre a livello centrale le tre informazioni
per dare il corretto colore della luce osservata.
Modello per la visione cromatica
In seguito alle misure sperimentali che
hanno permesso di determinare le
risposte spettrali dei tre tipi di coni
presenti nella retina e allo studio delle
loro interazioni per la percezione del
colore, e' stato proposto un modello
tricromatico più preciso e articolato. In
questo modello si hanno tre recettori
elementari con risposte spettrali s1(l)
(sul verde), s2(l) (sul giallo-verde) e
s3 (l) (sul blu), che forniscono i
segnali di uscita:
e1   L(l ) s1 (l )d l
e2   L(l ) s2 (l ) d l
e3   L(l ) s3 (l )d l
quantlena_rgb.m
figure(1);
s = imread('lenacol','bmp');
figure(1);
imagesc(s);
s1=double(s);
sb= s1;
sb(:,:,1)=0;
sb(:,:,2)=0;
figure(1);
sb=uint8(sb);
imagesc(sb);
sr=s1;
sr(:,:,2)=0;
sr(:,:,3)=0;
figure(2);
sr=uint8(sr);
imagesc(sr);
sg= s1;
sg(:,:,1)=0;
sg(:,:,3)=0;
figure(3);
sg=uint8(sg);
imagesc(sg);
quantlena_cmy.m
figure(1);
s = imread('lenacol','bmp');
figure(1);
imagesc(s);
s1=double(s);
sb= s1;
sb(:,:,1)=255;
sb(:,:,2)=255;
figure(1);
sb=uint8(sb);
imagesc(sb);
sr=s1;
sr(:,:,2)=255;
sr(:,:,3)=255;
figure(2);
sr=uint8(sr);
imagesc(sr);
sg= s1;
sg(:,:,1)=255;
sg(:,:,3)=255;
figure(3);
sg=uint8(sg);
imagesc(sg);