Immagini computerizzate: di cosa si tratta?

L'imaging al computer è un campo dell'informatica che riunisce diverse tecniche relative alla produzione, elaborazione, indicizzazione e compressione di immagini digitali. Un'immagine digitale è una rappresentazione binaria di un'immagine, composta da una matrice di punti chiamati pixel, che possono avere diverse dimensioni ( spaziali, temporali, ecc .) e diversi livelli di codifica ( colori, scala di grigi, ecc. ).

L'imaging computerizzato ha numerose applicazioni in diversi campi, come la sintesi delle immagini, la realtà virtuale, la realtà aumentata, la modellazione 3D, l'elaborazione delle immagini , l'elaborazione video , il montaggio video , la compressione , la visione artificiale , il recupero delle immagini basato sui contenuti e i videogiochi .

In questo articolo vi presenteremo i principi fondamentali dell'imaging computerizzato, i tipi di immagini digitali, i metodi di elaborazione e analisi delle immagini, nonché i principali campi di applicazione di questa tecnologia .

Quali sono i tipi di immagini digitali?

L'imaging computerizzato si basa su tre fasi principali: acquisizione , trasformazione e visualizzazione delle immagini digitali .

L'acquisizione di immagini digitali

L'acquisizione di immagini digitali comporta la conversione di un'immagine analogica (ad esempio, una fotografia o una scena reale) in un'immagine digitale. Ciò richiede dispositivi in ​​grado di catturare la luce e trasformarla in segnali elettrici e quindi in dati binari. Questi dispositivi sono chiamati sensori o convertitori analogico-digitali. Esistono diversi tipi di sensori, a seconda del tipo di immagine da acquisire ( immagine fissa o in movimento, a colori o in bianco e nero, ecc.) e dell'applicazione (fotografia, video, scansione, termografia, ecc.).

La trasformazione delle immagini digitali

La trasformazione digitale delle immagini comporta la modifica dei dati binari che le rappresentano al fine di migliorarne la qualità, estrarre informazioni rilevanti o crearne di nuove. Ciò richiede l'uso di programmi per computer che applicano algoritmi specifici per le immagini digitali. Questi programmi sono chiamati software di imaging o strumenti grafici. Esistono diversi tipi di software di imaging, a seconda del tipo di trasformazione da eseguire (correzione, filtraggio, segmentazione, rilevamento dei bordi, riconoscimento di pattern, ecc.) e dell'area di applicazione ( ritocco fotografico, editing video, sintesi di immagini , ecc.).

Visualizzazione di immagini digitali

La visualizzazione di immagini digitali prevede la visualizzazione dell'immagine digitale su un supporto adatto, come uno schermo di computer, una stampante o un proiettore. Ciò richiede dispositivi in ​​grado di convertire i dati binari in segnali elettrici o ottici che stimolano gli elementi del supporto. Questi dispositivi sono chiamati convertitori digitale-analogico (DAC). diversi tipi di DAC , a seconda del tipo di supporto utilizzato (schermo LCD, schermo OLED, stampante a getto d'inchiostro, stampante laser, ecc.) e della modalità di visualizzazione desiderata (immagine 2D o 3D, immagine stereoscopica o olografica, ecc.).

Quali sono i tipi di immagini digitali?

Esistono diversi tipi di immagini digitali, a seconda di come i pixel sono codificati e organizzati. Si possono distinguere due categorie principali: immagini raster e immagini vettoriali.

Immagini di matrice

Le immagini raster sono immagini composte da una griglia di pixel, ciascuno con un valore che ne rappresenta il colore o il livello di grigio. Le immagini raster sono adatte a rappresentare immagini realistiche con dettagli fini e sottili sfumature di colore. Sono anche facili da manipolare con i software di editing delle immagini , che possono applicare trasformazioni pixel per pixel. Tuttavia, le immagini raster presentano anche degli svantaggi: richiedono molto spazio di archiviazione, sono soggette a rumore e artefatti da compressione e perdono qualità quando vengono ingrandite o ridotte.

Esistono vari formati di file per l'archiviazione di immagini raster, come JPEG , PNG, GIF, BMP, TIFF, ecc. Questi formati possono essere classificati in base alla loro compressione o non compressione e alla loro capacità di elaborazione con o senza perdita di dati. Un formato compresso riduce le dimensioni del file eliminando informazioni ridondanti o poco visibili. Un formato con perdita di dati rimuove le informazioni che possono degradare la qualità dell'immagine, mentre un formato senza perdita di dati conserva tutte le informazioni.

Immagini vettoriali

Le immagini vettoriali sono immagini composte da oggetti geometrici, come punti, linee, curve, poligoni, ecc., ognuno dei quali ha attributi che ne definiscono posizione, forma, colore, riempimento e così via. Le immagini vettoriali sono adatte per rappresentare immagini semplici con forme regolari e colori uniformi. Sono anche facili da modificare con software di grafica vettoriale , che può applicare trasformazioni geometriche agli oggetti. Inoltre, le immagini vettoriali hanno il vantaggio di richiedere poco spazio di archiviazione, di essere insensibili al rumore e alla compressione e di mantenere la loro qualità indipendentemente dal livello di zoom .

Esistono vari formati di file per l'archiviazione di immagini vettoriali , come SVG, EPS, PDF, WMF, ecc. Questi formati possono essere classificati come standard o proprietari e come compatibili con i browser web. Un formato standard aderisce a uno standard aperto e può essere letto da vari programmi software. Un proprietario appartiene a un'azienda o organizzazione e potrebbe richiedere un software specifico per essere letto. Un formato compatibile con i browser può essere visualizzato direttamente su una pagina web senza la necessità di un plugin o di un'applicazione esterna .

Quali sono i metodi per elaborare e analizzare le immagini digitali?

L'elaborazione e l'analisi comportano l'applicazione di operazioni alle immagini digitali per migliorarne la qualità, estrarre informazioni utili o crearne di nuove . Esistono diversi metodi per l'elaborazione e l'analisi delle immagini digitali, a seconda del tipo di immagine (raster o vettoriale), del dominio (spaziale o di frequenza), dello scopo ( correzione, filtraggio, segmentazione, rilevamento dei bordi, riconoscimento di pattern, ecc. ) e del livello (basso, medio o alto).

Elaborazione e analisi delle immagini della matrice

L'elaborazione e l'analisi delle immagini della matrice possono essere eseguite in due domini diversi: il dominio spaziale e il dominio della frequenza.

Il dominio spaziale

Il dominio spaziale corrisponde all'area in cui i pixel sono disposti in base alla loro posizione nell'immagine . L'elaborazione e l'analisi delle immagini raster nel dominio spaziale comportano l'applicazione di operazioni direttamente ai valori dei pixel, senza una precedente trasformazione . Queste operazioni possono essere di vario tipo, come:

• Correzione , che mira a migliorare la qualità dell'immagine modificando parametri quali luminosità, contrasto, bilanciamento del colore, ecc.
• Filtraggio determinati dettagli dell'immagine mediante l'uso di maschere o filtri che modificano i valori dei pixel in base ai loro vicini.
• Segmentazione in regioni omogenee o significative in base a criteri quali colore, consistenza, intensità, ecc.
• Rilevamento dei bordi , che mira a identificare i confini tra le regioni dell'immagine utilizzando operatori che calcolano il gradiente o la variazione nell'intensità dei pixel.
• Riconoscimento di pattern , che mira a identificare e classificare gli oggetti presenti nell'immagine utilizzando tecniche quali il confronto di pattern, la descrizione delle caratteristiche, l'apprendimento automatico, ecc.

Il dominio della frequenza

Il dominio della frequenza corrisponde all'area in cui i pixel sono disposti in base alla loro frequenza o periodicità nell'immagine. L'elaborazione e l'analisi delle immagini raster nel dominio della frequenza comportano l'applicazione di operazioni dopo la trasformazione dell'immagine dal dominio spaziale al dominio della frequenza. Questa trasformazione consente di rappresentare l'immagine come una somma di funzioni sinusoidali di diverse frequenze e ampiezze. Le funzioni sinusoidali a bassa frequenza corrispondono alle variazioni complessive dell'immagine, mentre le funzioni sinusoidali ad alta frequenza corrispondono ai dettagli più fini dell'immagine. Le operazioni nel dominio della frequenza possono essere di vario tipo, come:

• Compressione , che mira a ridurre le dimensioni del file eliminando le funzioni sinusoidali che hanno scarso impatto sulla percezione visiva dell'immagine .
• Filtraggio determinati dettagli dell'immagine mediante l'uso di filtri che modificano le ampiezze delle funzioni sinusoidali in base alla loro frequenza.
• Il restauro mira a migliorare la qualità dell'immagine correggendo le distorsioni causate dal sensore o dal convertitore digitale-analogico .
• Riconoscimento di pattern , che mira a identificare e classificare gli oggetti presenti nell'immagine utilizzando tecniche quali la correlazione incrociata, la trasformata di Hough, la trasformata wavelet, ecc.

Elaborazione e analisi delle immagini vettoriali

L'elaborazione e l'analisi di immagini vettoriali comportano l'applicazione di operazioni agli oggetti geometrici che compongono l'immagine. Queste operazioni possono essere di vario tipo, ad esempio:

• Trasformazione geometrica , che mira a modificare la posizione, la dimensione, l'orientamento o la forma di oggetti geometrici utilizzando matrici o funzioni matematiche.
• Colorazione di oggetti geometrici utilizzando attributi o gradienti.
• La creazione di oggetti complessi , che mira a combinare più oggetti geometrici semplici mediante operazioni booleane (unione, intersezione, differenza, ecc.) o operazioni di deformazione (curvatura, torsione, ecc.).

• Rasterizzazione in un'immagine raster calcolando i valori dei pixel che corrispondono agli oggetti geometrici.
• Vettorizzazione i contorni e le regioni dell'immagine e approssimandoli con oggetti geometrici.

Quali sono i principali campi di applicazione dell'imaging computerizzato?

L'elaborazione delle immagini tramite computer ha numerose applicazioni in vari campi, che possono essere raggruppate in tre categorie principali: creazione, comunicazione e comprensione delle immagini digitali .

La creazione di immagini digitali

La creazione di immagini digitali implica la produzione di immagini originali o la modifica di immagini esistenti per scopi artistici, ricreativi o educativi. Gli ambiti di applicazione della creazione di immagini digitali includono:

• Sintesi delle immagini , che consiste nel generare immagini da modelli matematici o dati digitali, utilizzando tecniche quali il ray tracing, il rendering non fotorealistico, la generazione procedurale, ecc.
• Realtà virtuale , che consiste nel creare e simulare un ambiente immersivo e interattivo in cui l'utente può muoversi e agire, utilizzando dispositivi quali visori per realtà virtuale, guanti per dati, tapis roulant, ecc.
• Realtà aumentata , che consiste nel sovrapporre elementi virtuali a un'immagine reale, utilizzando dispositivi come smartphone, tablet, occhiali intelligenti, ecc.
• Modellazione 3D , che consiste nella creazione e manipolazione di oggetti tridimensionali a partire da primitive geometriche o nuvole di punti, utilizzando software quali Blender, Maya, SketchUp, ecc.
• Montaggio video , che consiste nell'assemblare, tagliare, modificare o aggiungere effetti alle sequenze video, utilizzando software come Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, iMovie, ecc.
• Videogiochi , che consistono nella creazione e nella riproduzione di scenari interattivi e giocosi in cui il giocatore controlla uno o più personaggi o oggetti, utilizzando piattaforme quali console di gioco, computer, smartphone, ecc.

Comunicazione delle immagini digitali

La comunicazione di immagini digitali implica la trasmissione o la diffusione di immagini attraverso diversi media o reti per scopi informativi, pubblicitari o sociali. Gli ambiti di applicazione della comunicazione di immagini digitali includono:

• Compressione ridondanti o appena percettibili, al fine di facilitarne l'archiviazione o la trasmissione.
• Crittografia , che consiste nel proteggere le immagini da accessi non autorizzati o modifiche dannose, utilizzando tecniche quali la crittografia, la filigrana digitale, la firma digitale, ecc.
• Recupero di immagini basato sul contenuto , che consiste nel trovare immagini simili o pertinenti a una query testuale o visiva, utilizzando tecniche quali l'estrazione di caratteristiche visive , l'indicizzazione delle parole chiave, la somiglianza visiva, la classificazione per pertinenza, ecc.

• Riconoscimento facciale , che consiste nell'identificare o verificare l'identità di una persona a partire dal suo volto, utilizzando tecniche quali il rilevamento di punti caratteristici, il confronto di modelli, l'apprendimento profondo, ecc.
• Social network , che consistono nella condivisione o nel commento di immagini con altri utenti, utilizzando piattaforme come Facebook, Instagram, Snapchat, ecc.

Comprendere le immagini digitali

La comprensione implica l'analisi o l'interpretazione delle immagini per scopi scientifici, medici o industriali. Gli ambiti di applicazione della comprensione delle immagini digitali includono:

• Visione artificiale , che consiste nel simulare la percezione visiva umana ed estrarre informazioni semantiche o geometriche dalle immagini, utilizzando tecniche quali la segmentazione semantica, il rilevamento di oggetti, il tracciamento del movimento, la ricostruzione 3D, ecc.
• Imaging medico , che consiste nella produzione o nell'analisi di immagini del corpo umano a fini diagnostici o terapeutici, utilizzando tecniche quali radiografia, ultrasuoni, risonanza magnetica, tomografia , ecc.
• Imaging scientifico , che consiste nella produzione o nell'analisi di immagini di fenomeni naturali o artificiali a fini di ricerca o esplorazione, utilizzando tecniche quali microscopia, spettroscopia, telerilevamento, astrofotografia, ecc.
• Imaging industriale , che consiste nella produzione o nell'analisi di immagini di prodotti o processi industriali a fini di controllo qualità o di sicurezza, utilizzando tecniche quali la visione artificiale, i test non distruttivi, la termografia a infrarossi, ecc.

Conclusione

L'imaging computerizzato è un campo entusiasmante e in rapida evoluzione , che offre numerose possibilità per la creazione, la comunicazione e la comprensione delle immagini digitali. Che si tratti di intrattenimento, informazione o scienza, l'imaging computerizzato consente la produzione e la manipolazione di immagini di qualità e ricchezza senza pari. Tuttavia, l'imaging computerizzato solleva anche sfide e questioni etiche, come il rispetto della privacy, del copyright e della veridicità delle immagini. È quindi importante apprendere i principi e le tecniche dell'imaging computerizzato, ma anche sviluppare un approccio critico e responsabile alle immagini digitali. La business intelligence , ad esempio, è una delle discipline che si basa sull'imaging computerizzato per analizzare e visualizzare set di dati complessi e di grandi dimensioni, al fine di supportare il processo decisionale in vari campi di applicazione.