Pellicola verso CCD - Risoluzione spaziale (XY)

Dalla
Dalla camera
camera oscura
oscura (fotografia)
(fotografia)
al
al computer
computer (immagine
(immagine digitale)
digitale)
Vantaggi
Vantaggi ee svantaggi
svantaggi
Andrea Tombesi
[email protected]
WWW.CIGS.UNIMO.IT
Milano, Maggio 2007
Le prime immagini
1826 - Niepce ottiene la prima “eliografia” stendendo
bitume di giudea su vetro (tempo esposizione ~8 ore)
1969
W. Boyle and G. Smith realizzano il primo CCD lineare
1974
Farchild realizza il primo array CCD da 100 x 100
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Cosa si intende per immagine ?
Insieme di punti luminosi di
diversa intensità e colore
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Pellicola verso CCD
Tecnologie a confronto
1) Risoluzione spaziale (XY)
2) Dimensione del negativo / ccd
3) Profondità e dinamica (scala grigi e/o colore)
4) Stampa e registrazione ( Formato di immagini)
5) Conservazione e archiviazione
6) Elaborazione ed analisi
7) Manipolazione
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Processo di formazione immagine
Negativo
CCD
Accumulo di carica elettrica
derivante da uno stimolo luminoso
Reazione chimico-fisica alla luce
L'ingrandimento al microscopio
mostra i sali d'argento anneriti dallo
sviluppo, che evidenzia l'immagine
latente formatasi al momento dello
scatto. I cristalli dei sali d'argento,
sviluppati, diventano tanto più neri
quanta più luce hanno ricevuto.
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Tanto più viene esposto alla luce,
tanta più carica elettrica viene
accumulata nei singoli fotodiodi.
Successivamente il sensore viene
letto riga per riga e la carica di
ciascun fotodiodo viene convertita in
numero
Processo di formazione immagine
NO!!
64 x 64 PIXEL
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4 x 4 PIXEL
128 x 128
16 x 16
PIXEL
512 x 512
IlIl microscopio
microscopio CLSM
CLSM
( Confocal Laser Scanning Microscopy )
Laser
Il fascio di luce non illumina tutto il preparato
ma solo una piccolissima parte (puntiforme)
Di conseguenza il rivelatore non vede
un’immagine ma solo l’intensitá della luce
proveniente da un punto del preparato
Scanning
Una coppia di specchi mobili muovono il
fascio laser sul campione consentendo cosi
la costruzione digitale di un’immagine
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Pellicola verso CCD - Risoluzione
Risoluzione spaziale
spaziale (XY)
(XY)
Pellicola – 100 ISO – 35mm
CCD – 3000 x 2000 (6 Mpixel) - 1/3”
Una buona pellicola ben contrastata può arrivare a risolvere circa 50/60 linee per millimetro
un sensore b/n da 1/3” da 1 Mpixel raggiunge facilmente i 120 pixel/mm
(1/3” ~ 8x8mm) (1Mpixel ~ 1000x1000)
(teorema campionamento)
(1000 / 8mm ~ 125 pixel / mm)
Perchè allora ci sembra insoddisfacente anche un dispositivo di 2 o 3 mpixel ?
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Pellicola verso CCD - Risoluzione
Risoluzione spaziale
spaziale (XY)
(XY)
L’importanza delle dimensioni del negativo / sensore
Stampa 13 x 18 cm
Negativo
x5
~12 linee / mm
24x36 mm
x 22
CCD 1/3” (1Mpixel)
< 3 linee / mm
8x8mm
(tutte le dimensioni sono in proporzione)
Per raggiungere la stessa risoluzione finale in una stampa 13x18, si deve disporre di un CCD (B/N)
di 1/3” di circa 10 Mpixel (10 linee x mm * 180mm x 2 = 3600 pixel)
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Pellicola verso CCD - Risoluzione
Risoluzione spaziale
spaziale (XY)
(XY)
L’importanza delle dimensioni del negativo / sensore
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Pellicola verso CCD - Risoluzione
Risoluzione spaziale
spaziale (XY)
(XY)
L’importanza delle dimensioni del negativo / sensore
Schermo
Pellicola
15x15 cm
6 x 9 cm
M=1
M~x2
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CCD
2.5 x 2.5 cm
M~x6
DIGITALIZZAZIONE ( CROMATICA )
1 Bit
4 Bit
8 Bit
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DIGITALIZZAZIONE ( CROMATICA )
6 Bit colore
6 Bit colore =
2 bit Rosso + 2 bit Verde +2 bit Blue
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Immagini a colori a 24 bit (true color)
256 livelli grigio - 8 bit
256 livelli grigio - 8 bit
256 livelli grigio - 8 bit
Immagine true color (3 x 8 bit)
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Pellicola a colori
Composta da 3 strati sensibili alla luce
UV
Blu
Filtro luce UV
Filtro luce BLU
Filtro luce verde
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Green Red
Sensori b/n e colori
Tipico CCD basato su pattern Bayer
Un sensore di 4 Mpixel colore equivale ad
un sensore di circa 1 Mpixel b/n
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Sensori b/n e colori
Nuovo CCD Foveon
Come per i sensori b/n la risoluzione dell’immagine é
determinata dal numero di pixel del sensore
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Look Up Table ( funzione di trasferimento )
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Look Up Table
Lut Gray
Lut Over-Down
Lut Red Green
Lut Level
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Registrazione
Il problema della registrazione emerge con le immagini digitali
fotografia tradizionale
- La scelta del formato della pellicola definisce implicitamente le modalità di registrazione
- Ciascuno risolve in modo personale la memorizzazione delle condizioni di acquisizione
fotografia digitale
- Dilemma del formato di salvataggio
- Possibilità di memorizzare le condizioni di acquisizione
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Registrazione di un immagine digitale
…
…
…
…
…
…
=
…
i
…
…
…
( X i , Yi , Zi )
…
…
…
…
…
…
..
..
…
…
…
…
Il modo piu’ semplice di registrare un’immagine digitale (array numerico)
e’ quello di scrivere il valore di tutti i pixel in un file
Es: una immagine di 512 x 512 pixel x 8bit (B/W) = 262144 byte = 256 Kb
(Simile al formato BMP )
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I FORMATI
dimensione originale: (712 x 484 x 8 b/n)
( 344608 bytes = 337 Kbytes)
BMP – 338 Kb
JPG - 32 Kb
GIF - 133 Kb
TIF - 342 Kb
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I FORMATI
JPG -LQ – 36 Kb
BMP – 1280 Kb
GIF-LQ – 242 Kb
!""#
FORMATO JPG
JPG -HQ – 291 Kb
BMP – 1280 Kb
JPG -LQ – 36 Kb
!""#
FORMATO GIF
GIF -HQ – 276 Kb
BMP – 1280 Kb
GIF -LQ – 242 Kb
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BMP e JPG
BMP
JPG
!""#
Caratteristiche dei differenti formati
GIF = Graphics Interchange Format
Limita a 256 colori (8 bit) per ridurre la dimensione e usa LZW
JPG = Joint Photographic Experts Group
Usa compressione con perdita di informazioni (lossey)
TIFF = Tag image file format
Tiff usa (spesso) compressione LZW e aggiunge Tag proprietari
LZW ( Lempel- Zif – Welch )
Algoritmo di compressione che riduce le dimensioni senza perdita di qualità
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Alcune considerazioni sui formati
Perchè salviamo un’immagine ?
Perché ci piacciono
Per avere un archivio
Per scrivere un articolo
Per fare misure e analisi
Per osservare e pensare
Per correlarle con altre analisi
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Alcune considerazioni sui formati
Le immagini scientifiche sono più complesse delle
immagini comuni perchè devono essere associate a
informazioni tecniche sui metodi e condizioni di ripresa
Cosa rappresenta ?
HT = 2 Kv
MAGN. = 314.9 x (??)
(??)
SPOT = 3
DETECTOR = Sed
TILT …
Orchidea: Dettaglio
Qualità dell’immagine
+
Parametri strumentali
Alcune considerazioni sui formati
A1001.TIF - A1002.TIF - A1003.TIF - A1004.TIF
A1005.TIF - A1006.TIF - A1007.TIF - A1008.TIF
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Alcune considerazioni sui formati
+
+
!""#
OBJ=63x
Laser pwr=3mW
Pinhole=100
Z step=10 um
Sequenza di immagini
Tagged Image Format
t if
t if
256
257
258
273
.....
.....
N_pixel X
N_pixel Y
Bytes/Pixel
Offset to Pixel n.1
......
......
Magn= 5000
HT=10 Kv
WD=10 mm. ecc. ecc.
010100100100001111001110
010001111001000100100000
010010000111100100101010
010011111110001001101011
...............
!""#
Header
Spazio disponibile
per informazioni
specifiche
Dati (immagine)
La scelta del formato
?
Se chiedete ad un vostro collega più esperto di voi in che formato salvare
un’ímmagine, la risposta, inevitabilmente irritante, che vi sentite dare è del tipo:
Che cosa ci devi fare con quella fotografia?
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La scelta del formato
Formato proprietario
TIF
Massima qualitá
1)
Tenere SEMPRE una copia salvata nel formato proprietario e, se è possibile scegliere,
utilizzare il formato TIF
2)
Se non esiste un formato proprietario utilizzare il formato TIF
3)
Utilizzare sempre la massima qualità di registrazione
Se si utilizzano apparecchi fotografici (professionali) è consigliabile salvare le immagini
anche in formato RAW o DNG
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Perchè è importante il formato
fotografia tradizionale (negativi)
Poiché risulta molto difficile e complessa l’alterazione del negativo in fase di ripresa,
possiamo considerare lo stesso come “prova” originale del dato acquisto
fotografia digitale
1) Data l’estrema semplicitá ad essere manipolata, l’immagine digitale si presta facilmente ad
essere “adattata” alle proprie esigenze.
È pertanto necessario avere un formato “originale” di riferimento.
2) Il formato deve essere tale da alterare il meno possibile le informazioni registrate
3) L’immagine salvata deve contenere il maggior numero di informazioni possibili, come ad
esempio la calibrazione spaziale, le condizioni di acquisizione …
NB:
Aprire una immagine con un qualunque software (paintbrush, photoshop …) e salvarla anche nello
stesso identico formato (TIFF,JPG…) ALTERA inevitabilmente l’immagine originale.
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CALIBRAZIONE DELL’IMMAGINE
Nella fotografia tradizionale si utilizza un marker sovrapposto all’immagine.
Nella fotografia digitale è possibile definire e memorizzare la dimensione dei pixel
(pixel-width e pixel-height)
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ESEMPIO
Acquisisco un’immagine nelle condizioni di lavoro predefinite, con un
marker per la calibrazione spaziale.
Pixel- Width = 1.5 um
Pixel-Height = 1.33 um
Per un’immagine di 400x300 pixel:
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Lx = 1.5 x 400 = 600 um
Ly = 1.33 x 300 = 400 um
ESEMPIO – Dipendenza
Dipendenza della
della calibrazione
calibrazione dalla
dalla risoluzione
risoluzione
Tutte le immagini sono state acquisite con lo stesso microscopio Ottico, obiettivo 20 X,
stessa telecamera DIGITALE e utilizzato lo stesso file di calibrazione
Low resolution
High resolution
Fattore 4 di risoluzione
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Ingrandimento visualizzazione e stampa
Problema: L’immagine che abbiamo stampato o fatto stampare ci sembra spesso molto
deludente rispetto a quello che abbiamo visto sul monitor !!
Dobbiamo
Dobbiamo abituarci
abituarci aa considerare
considerare SEMPRE
SEMPRE la
la
risoluzione
risoluzione dei
dei dispositivi
dispositivi di
di riproduzione
riproduzione
Monitor: Dispositivo digitale di riproduzione con una propria tipica risoluzione (da 70 a 100 dpi)
Es: monitor da 17” (14”x 11”) impostato a 1280x1024 implica una risoluzione di circa 92 dpi ( ~ 4 pixel/mm)
Una immagine acquisita a 1024x1024 occuperà quasi completamente lo schermo
Stampante: Dispositivo digitale di riproduzione con risoluzione variabile (da 150 a 600 dpi)
La stampa di una immagine acquisita a 1024x1024 avrà le seguenti dimensioni finali:
150 dpi
stampa di 17 x 17 cm
300 dpi
stampa di 8,5 x 8,5 cm (1024/300)
600 dpi
stampa di 4,2 x 4,2 cm (1024/600)
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(1024/150) ~7” ~ 170mm
Tipica stampa fotografica
Ingrandimento
Definizione di ingrandimento
L’ingrandimento è il rapporto tra due aree
Cambiare la dimensione della stampa o del monitor vuol dire modificare l’ingrandimento
!""#
Ingrandimento
Perde di significato se non lo si riferisce al dispositivo di visualizzazione
monitor di 15” (10000
monitor di 17”
X)
(11300 X)
polaroid ( 9x6cm ) 2650
!""#
X
Considerazioni finali
Oggi la fotografia digitale ha raggiunto livelli di qualità molto vicini alla fotografia
tradizionale ed in alcuni casi li ha anche superati.
(esistono macchine commerciali con sensori di 24x36 mm da 16 Mpixel)
Il limite maggiore della nuova tecnologia digitale riguarda la dimensione del sensore
che non raggiunge ancora quello delle lastre fotografiche e a prezzi accessibili.
Il secondo limite, paradossalmente più difficile da superare, è legato alla necessità
di dover imparare a conoscere e utilizzare una nuova tecnologia.
Andrea Tombesi
- [email protected]
Grazie per l’attenzione
WWW.CIGS.UNIMO.IT
LINK
Teoria
www.cigs.unimo.it
1.
2.
3.
4.
5.
http://www.cigs.unimo.it/sime
www.dca.fee.unicamp.br/dipcourse/index.html ( Teoria generale )
http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Contents.html (Matematico)
http://www.awaresystems.be/imaging/tiff/faq.html ( Tutto sul formato TIFF)
http://www.dcs.ed.ac.uk/home/mxr/gfx/2d-hi.html ( I diversi formati grafici)
http://www.diodati.org/scritti/2001/algoritmi/index.asp (Algoritmi di compressione)
http://www.hyperreview.com/CCD.htm
http://www.normankoren.com/#Tutorials
Software per analisi di immagini freeware
http://rsb.info.nih.gov/ij/
http://ddsdx.uthscsa.edu/dig/itdesc.html
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L'algoritmo LZW (Lempel-Ziv-Welch)
L'algoritmo non distruttivo che va sotto il nome di LZW è il risultato delle modifiche apportate nel 1984 da
Terry Welch ai due algoritmi sviluppati nel 1977 e nel 1978 da Jacob Ziv e Abraham Lempel, e chiamati
rispettivamente LZ77 e LZ78.
Il funzionamento di questo metodo è molto semplice: viene creato un dizionario delle stringhe di simboli
ricorrenti nel file, costruito in modo tale che ad ogni nuovo termine aggiunto al dizionario sia accoppiata in
modo esclusivo un'unica stringa. Esiste un dizionario di partenza costituito dai 256 simboli del codice ASCII,
che viene incrementato con l'aggiunta di tutte le stringhe ricorrenti nel file, che siano maggiori di un
carattere. Ciò che viene memorizzato nel file compresso è un codice breve che rappresenta in modo
inequivocabile la stringa inserita nel dizionario così creato.
Esiste, naturalmente, un insieme di regole non ambigue per la codifica del dizionario, che permetterà in
seguito al sistema di decompressione di generare un dizionario esattamente uguale a quello di partenza, in
modo tale da poter effettuare l'operazione inversa a quella di compressione, consistente nella sostituzione
del codice compresso con la stringa originale. La reversibilità completa e precisa dell'operazione è
indispensabile al fine di riottenere l'esatto contenuto del file originale.
Il risparmio di spazio in un file compresso con LZW dipende dal fatto che il numero di bit necessari a
codificare il "termine" che rappresenta una stringa nel dizionario è inferiore al numero di bit necessari a
scrivere nel file non compresso tutti i caratteri che compongono la stringa. Quanto più numerose e lunghe
sono le stringhe che è possibile inserire nel dizionario, tanto maggiore sarà il coefficiente di compressione
del file. I formati grafici più noti che utilizzano l'algoritmo LZW sono il TIFF e il GIF. Esso è utilizzato anche
dallo standard V.42bis, implementato su tutti i modem di ultima generazione come uno dei protocolli per la
trasmissione di dati compressi.
Per avere una dimostrazione pratica di come funziona questo tipo di codifica per mezzo di dizionari di
simboli, potete collegarvi su Internet alla pagina http://www.cs.sfu.ca/CC/365/li/squeeze/LZW.html, dalla
quale è possibile accedere ad una interessante applet java. La sua interfaccia, molto intuitiva, vi consentirà
di effettuare in prima persona una codifica di stringhe di testo con LZW, verificando direttamente la
creazione del dizionario, la sua ricostruzione in un'altra finestra ed il coefficiente finale di compressione
ottenuto.
!" "$
Principali TAG del formato TIFF
Dec
Hex
Name
Short description
254
00FE
NewSubfileType
A general indication of the kind of data contained in this subfile.
255
00FF
SubfileType
A general indication of the kind of data contained in this subfile.
256
0100
ImageWidth
The number of columns in the image
257
0101
ImageLength
The number of rows of pixels in the image.
258
0102
BitsPerSample
Number of bits per component.
259
0103
Compression
Compression scheme used on the image data.
262
0106
Photometric Interpretation
The color space of the image data.
263
0107
Threshholding
For black and white TIFF files that represent shades of gray
264
0108
CellWidth
265
0109
CellLength
266
010A
FillOrder
The logical order of bits within a byte.
270
010E
ImageDescription
A string that describes the subject of the image.
271
010F
Make
The scanner manufacturer.
272
0110
Model
The scanner model name or number.
273
0111
StripOffsets
For each strip, the byte offset of that strip.
274
0112
Orientation
The orientation of the image with respect to the rows and columns.
!" "$
Principali TAG del formato TIFF
277
0115
SamplesPerPixel
The number of components per pixel.
278
0116
RowsPerStrip
The number of rows per strip.
279
0117
StripByteCounts
For each strip, the number of bytes in the strip after compression.
280
0118
MinSampleValue
The minimum component value used.
281
0119
Ma xSampleValue
The maximum component value used.
282
011A
XResolution
The number of pixels per ResolutionUnit in the ImageWidth direction.
283
011B
YResolution
The number of pixels per ResolutionUnit in the ImageLength direction.
284
011C
PlanarConfiguration
How the components of each pixel are stored.
288
0120
FreeOffsets
289
0121
FreeByteCounts
290
0122
GrayResponseUnit
The precision of the information contained in the GrayResponseCurve.
291
0123
GrayResponseCurve
For grayscale data, the optical density of each possible pixel value.
296
0128
ResolutionUnit
The unit of measurement for XResolution and YResolution.
305
0131
Software
Name and version number of the software package(s) used
306
0132
DateTime
Date and time of image creation.
315
013B
Artist
Person who created the image.
316
013C
HostComputer
The computer or operating system in use at the time of image creation.
320
0140
ColorMap
A color map for palette color images.
338
0152
ExtraSamples
Description of extra components.
336.53125
!""#
Teorema del campionamento
Teorema di Nyquist
Una struttura può essere acquisita senza perdita di informazioni solo se la più
piccola distanza otticamente risolvibile viene acquisita con almeno tre punti