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IMAGE PROCESSING Fig. 1 – Esempio di utilizzo della tecnica con look-up table ( https://radiologykey.com/image-processing-and-display/ ) Corel Photo Paint, Adobe Photoshop, Macromedia Fi- reworks o Paint Shop. Ciascun programma di modifica delle immagini dispone di una finestra di statistiche o di stato che consente all’u- tente di spostare il cursore del mouse sull’immagine e di ottenere informazioni su valori di pixel specifici in qual- siasi punto dell’immagine. Ad esempio, la tavolozza Info di Photoshop fornisce informazioni sui pixel continua- mente aggiornate, comprese le coordinate x e y, i valori dei colori RGB (rosso, verde e blu), le percentuali di con- versione CMYK (ciano, magenta, giallo, nero) e l’altezza e la larghezza di una selezione all’interno dell’immagine. Le opzioni di preferenza nella visualizzazione della ta- volozza includono la selezione di modelli di spazio colore alternativi per la lettura delle informazioni. Tra i modelli disponibili in Photoshop ci sono scala di grigi, tonalità, saturazione e luminosità, colore Web (i 216 colori che si sovrappongono nelle tavolozze di visualizzazione a 8 bit o 256 colori di Windows e Macintosh), colore effettivo, opacità e colore Lab (spazio colore indipendente dal di- spositivo). Valutando le intensità (scala di grigi e colore) e le posi- zioni dell’istogramma di varie caratteristiche dell’im- magine, è possibile determinare i punti di impostazione del bianco e nero per l’allungamento e lo scorrimento dell’intero istogramma per le regolazioni del contrasto. L’immagine dovrebbe anche essere controllata per il ri- taglio, che si manifesta con la comparsa di aree bianche saturate o nere sottoesposte nell’immagine. In generale, il ritaglio dovrebbe essere evitato, sia durante l’acquisi- zione dell’immagine, sia durante l’elaborazione dell’im- magine. Le immagini che sono state influenzate negati- vamente dalle variazioni di intensità dello sfondo devono essere corrette mediante tecniche flat-field o sottrazione dello sfondo prima di applicare le manipolazioni dell’i- stogramma. Algoritmi di elaborazione Molti degli algoritmi fondamentali di elaborazione del- le immagini digitali comunemente impiegati nella mi- croscopia ottica funzionano attraverso una tecnica nota come operazioni punto pixel a immagine singola, che eseguono manipolazioni su singoli pixel sequenziali piuttosto che su grandi array. L’equazione generale uti- lizzata per descrivere i processi di punti pixel a imma- gine singola per un intero array di immagini è data dalla relazione: O(x,y) = M * [I(x,y)] dove I(x,y) rappresenta il pixel dell’immagine di in- put nella posizione di coordinate (x,y), O(x,y) è il pixel dell’immagine di output con le stesse coordinate e M è una funzione di mappatura lineare. In generale, la fun- zione di mappatura è un’equazione che converte il valore di luminosità del pixel di input in un altro valore nel pixel di output. Poiché alcune delle funzioni di mappatura uti- lizzate nell’elaborazione delle immagini possono essere piuttosto complesse, l’esecuzione di queste operazioni su un’immagine di grandi dimensioni, pixel per pixel, può richiedere molto tempo e sprecare risorse del computer. Una tecnica alternativa utilizzata per mappare immagini di grandi dimensioni è nota come “look-up table” (tra- dotta in italiano: tabella in cui guardare), che memorizza una funzione di trasformazione dell’intensità (funzione di mappatura) progettata in modo che i suoi valori di li- vello di output siano una trasformazione selezionata dei corrispondenti valori di input. EO LIGHTING - NOVEMBRE/DICEMBRE 2023 XXVII