Differenze tra le versioni di "Elaborazione digitale delle immagini"

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Molte delle tecniche di elaborazione digitale di immagini, o della trasformazione di immagini digitali come spesso veniva chiamata, sono state sviluppate nel 1960 presso il ''Jet Propulsion Laboratory'', il [[Massachusetts Institute of Technology]], i [[Bell Laboratories]], l'[[Università del Maryland]], e altre strutture di ricerca, con applicazione a [[immagini satellitari]], [[telefoto]] di conversione standard, [[Diagnostica per immagini|immagini medicali]], [[videocitofono]], [[riconoscimento ottico dei caratteri]], e miglioramenti fotografici.<ref>{{en}} Azriel Rosenfeld, ''Picture Processing by Computer'', New York: Academic Press, 1969</ref> Il costo dell'elaborazione in quel periodo era piuttosto alto con l'apparecchiatura di elaborazione. Le cose cambiarono negli anni Settanta, quando computer più economici e hardware dedicato furono resi disponibili sul mercato. Le immagini allora potevano essere elaborate in tempo reale, per alcuni problemi dedicati come la conversione per i diversi [[standard televisivi]].
 
Negli anni 2000, grazie all'avvento di computer più veloci, l'elaborazione delle immagini digitali diventò la forma più comune di elaborazione delle immagini e, in generale, divenne il metodo più utilizzato data la sua versatiltàversatilità e il basso costo.
 
La tecnologia di elaborazione delle immagini digitali per applicazioni mediche è stata inserita nel 1994 nella [[Hall of Fame]] della ''Space Foundation''.<ref name="sf">{{cita web|lingua=en|url=http://www.spacetechhalloffame.org/inductees_1994_Digital_Image_Processing.html|titolo=Space Technology Hall of Fame:Inducted Technologies/1994|anno=1994|editore=Space Foundation|accesso=7 gennaio 2010}}</ref>
== Operazioni di base su immagini digitali ==
Possiamo suddividere gli operatori applicabili a immagini digitali in due categorie:
* Gli [[operatori punto]] effettuano una trasformazione del valore di un pixel a seconda del valore che ha il solo pixel stesso nell'immagine originale, essendo ''u'' un pixel dell'immagine di partenza e ''v'' il pixel nella stessa posizione dell'immagine destinazione possiamo scrivere: <math>v = f(u);</math><br />Il tipo di trasformazione effettuato dipende dalla natura della ''f(u)''. Ad esempio un operatore di [[sogliatura]] (''thresholding'') lavora nel seguente modo: l'utente impone un valore di soglia per il [[livelli di grigio|livello di grigio]] (o di colore) dei pixel. L'operatore analizza i pixel dell'immagine uno a uno, se il suo livello di grigio eccede il valore di soglia allora tale valore viene impostantoimpostato ad un valore arbitrario, ad esempio nero. Se il valore del pixel originale non eccede il valore fissato come soglia, viene lasciato invariato.
[[File:Achter-Nachbarschaft.png|thumb|Esempio di "finestra" 3x3]]
* Gli [[operatori spaziali]], invece, sfruttano, per determinare il valore del pixel di destinazione, non solo il valore del pixel stesso nell'immagine originale, ma anche il valore di alcuni pixel ad esso ''vicini''.<br />La dimensione di tale vicinanza è determinata dall'utente che imposta la "finestra" su cui l'operatore deve lavorare.<br />Esempi noti di operatori spaziali sono il filtro media, che calcola la [[Media (statistica)#media aritmetica|media aritmetica]] dei pixel all'interno della "finestra" e impone tale valore, e il [[filtro mediano]], il quale invece calcola la [[mediana (statistica)|mediana]] statistica.<br />L'utilità di tali filtri sta nella capacità di eliminare un qualche tipo di [[rumore (immagine)|rumore]] che affligge l'immagine originale, come ad esempio il [[rumore sale e pepe]]. In particolare mediante un filtro media è possibili eliminare disturbi distribuiti in modo gaussiano, mentre tramite l'applicazione di un filtro mediana si eliminano efficacemente disturbi casuali, i cosiddetti ''shot noise'', quali ad esempio quelli generati da errori nel canale trasmissivo.
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