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Luce e percezione visiva
Un’immagine digitale
x
y
X
Y
• Dimensioni finite (X,Y)• No profondità inerente• Numero finito di pixel• Rappresentazione numerica
dell’energia luminosa
f(x,y) = intensità luminosa in (x,y)
L’informazione grafica
grafica acaratteri
graficavettoriale
grafica raster
Da Analogico a Digitale4
Categorie
• Immagini reali: acquisite da una scena reale mediante telecamera, scanner, …
• Immagini artificiali o di sintesi: generate all’interno del calcolatore
• Immagini scientifiche: dati di qualche natura ricondotti a immagine
Esempi
Il fenomeno luminoso
Fisica della lucee
grandezze fotometriche
Teoria ondulatoria: Forza elettromotrice e campo magnetico
• Da f.e.m. a c.m.– f.e.m. crea corrente elettrica in un circuito– Cariche in movimento creano c.m. intorno al circuito
• Da c.m. a f.e.m.– C.m. in movimento crea f.e.m. in un circuito elettrico– f.e.m. causa corrente elettrica nel circuito
Onde elettromagnetiche
Scambio di energia tra campo elettrico e campo magnetico: equazioni di Maxwell• I due campi si auto-sostengono• Si propagano nello spazio alla velocità della luce
I parametri
• Velocità di propagazione, c = 300 x 106 m/sec
• periodo T (s); frequenza f = 1/T (Hz), tasso c.e./c.m.
• lunghezza d’onda l = cT = c/f (in nm)
Frequenza e lunghezza d’ondaLo spettro elettromagnetico
l = c / n
l lunghezza d’ondac velocità della lucen frequenza
[Wikipedia]
Lo spettro della luce visibile
Lunghezze d’onda del visibile da 380 nm (10-9 m) a 760 nmFino a circa 1 mm le percepiamo come calore
Le grandezze fotometriche
Confrontare più sorgenti di lucePsicofisiologia
Integrato da http://www.arm.ac.uk/~csj/essays/lmagill/glossary.htm
Le grandezze fotometriche
• Grandezze definite per sorgenti luminose e superfici illuminate
• Il “metro” deve tener conto degli effetti percepiti da un osservatore umano
• Due grandezze: intensità luminosa e luminanza
Grandezze radiometriche di base
Si parte da:
• Energia radiante Q (in joule)
• Flusso radiante o potenza F (in watt o joule/sec)
• Intensità radiante: flusso per angolo solido (watt / steradiante)
Angolo solido unitario
Un angolo solido si misura in steradianti
steradiante: angolo solido sotteso da raggio unitario e area unitaria.
Una sfera ha un angolo solido di 4π steradianti
sorgente puntiforme
Dalla radiometria alla fotometria
Limitazione a una banda di lunghezze d’onda Dl
centrate intorno a una lunghezza d’onda l
Le quantità specifiche vengono denotate con Q(l)
La sensazione luminosa
• La sensazione luminosa dipende da– energia emessa dalla sorgente– forma e dimensioni della sorgente– il colore della luce
• Efficienza luminosa relativa y(l)
Flusso luminoso
• Potenza luce visibile che una sorgente emette in tutte le direzioni
• Flusso luminoso F(l) y(l)• F totale dipende da ò380
780 F(l) y(l) dl
• Si misura in lumen• Due lampade della stessa potenza producono
differenti flussi luminosi
Intensità luminosa I (sorgente puntiforme)
I: flusso di energia luminosa emesso in una direzione (per angolo solido unitario)
Si misura in lumen/steradianti
Unità è anche detta candela
r
sorgente puntiforme
Illuminamento di una superficie: LUX
• Flusso (lumen) per unità di superficie: E = F / S
• Descrive ciò che succede quando la luce finisce su una superficie
• Si misura in lux: illuminamento prodotto su una superficie di un m2 sulla quale incide uniformemente il flusso di un lumen
Luminanza
AW
piano normale
direzione
L: flusso emesso da sorgente estesa per unità di area e per unità di angolo solido (misura in watt / (steradianti m2))
Flusso di luce da un’area unitaria
Un oggetto flebile vicino e un oggetto luminoso lontano possono avere lo stesso illuminamento, ma differenti luminanze.
La gamma di intensità luminosa
• Una gamma enorme
• Luce più intensa che si può guardare senza offesa fisica o dolore è miliardi di volte più intensa della luce più debole
Decibel
• # dB = 10 log (I / I0)
• I0: intensità luminosa di riferimento (10-6
candele)
• Esempi– 1 dB = 10 log (10-5,9/10-6) = 10 [-5,9 – (-6)] = 10 x 0,1– 60 dB = 10 log (100/10-6) = 10 [0 – (-6)] = 10 x 6
… un’intensità un milione di volte maggiore di I0
Intensità e decibel
I dB I dB 0.000001 0 1000000 120 0.00001 10 100000 110
0.032 45 31.6 75 0.16 52 6.3 68 0.25 54 4.0 66 0.50 57 2.0 63 0.79 59 1.6 62
1 60 1.3 61
I0 = 10-6 candele
Comuni intensità luminoseCorrelati psicologici (dB) Intensità (dB) 160 140 Soglia del dolore 120 Sole 100 Carta bianca in luce media 80 Schermo televisivo 60 40 Luce minima per la visione di colore 20 Soglia di visibilità per l’occhio adattato all’oscurità
0
La percezione visiva
Psicofisiologia della visioneLa ricostruzione della scena in 3-D
La visione
“ ... Il cuore vero della percezione visiva è l’inferenza derivata dalla struttura di un’immagine sulla struttura del mondo reale esterno. La teoria della visione è esattamente la teoria di come è possibile fare ciò ... ”
David Marr
Aspetti coinvolti
fisicaradiometria
anatomiafisiologiafotometria
neurologianeuro-
psicologia
psicologiadella
conoscenza
informazione fisica
Percezionevisiva
informazione percepita
Obiettivi della visione
• Ricca comprensione di ciò che è nel mondo• Localizzazione degli oggetti• Come gli oggetti cambiano nel tempo
• Conseguenze per un sistema:– Capacità di riconoscere e manipolare gli oggetti– Capacità di interagire fisicamente con l’ambiente
Input
[Johnson-Laird - Computer and the Mind]
225 221 216 219 219 214 207 218 219 220 207 155 136 135 130 131 125213 206 213 223 208 217 223 221 223 216 195 156 141 130 128 138 123206 217 210 216 224 223 228 230 234 216 207 157 136 132 137 130 128211 213 221 223 220 222 237 216 219 220 176 149 137 132 125 136 121216 210 231 227 224 228 231 210 195 227 181 141 131 133 131 124 122223 229 218 230 228 214 213 209 198 224 161 140 133 127 133 122 133220 219 224 220 219 215 215 206 206 221 159 143 133 131 129 127 127221 215 211 214 220 218 221 212 218 204 148 141 131 130 128 129 118214 211 211 218 214 220 226 216 223 209 143 141 141 124 121 132 125211 208 223 213 216 226 231 230 241 199 153 141 136 125 131 125 136200 224 219 215 217 224 232 241 240 211 150 139 128 132 129 124 132204 206 208 205 233 241 241 252 242 192 151 141 133 130 127 129 129200 205 201 216 232 248 255 246 231 210 149 141 132 126 134 128 139191 194 209 238 245 255 249 235 238 197 146 139 130 132 129 132 123189 199 200 227 239 237 235 236 247 192 145 142 124 133 125 138 128198 196 209 211 210 215 236 240 232 177 142 137 135 124 129 132 128198 203 205 208 211 224 226 240 210 160 139 132 129 130 122 124 131216 209 214 220 210 231 245 219 169 143 148 129 128 136 124 128 123211 210 217 218 214 227 244 221 162 140 139 129 133 131 122 126 128215 210 216 216 209 220 248 200 156 139 131 129 139 128 123 130 128219 220 211 208 205 209 240 217 154 141 127 130 124 142 134 128 129229 224 212 214 220 229 234 208 151 145 128 128 142 122 126 132 124252 224 222 224 233 244 228 213 143 141 135 128 131 129 128 124 131255 235 230 249 253 240 228 193 147 139 132 128 136 125 125 128 119250 245 238 245 246 235 235 190 139 136 134 135 126 130 126 137 132240 238 233 232 235 255 246 168 156 141 129 127 136 134 135 130 126241 242 225 219 225 255 255 183 139 141 126 139 128 137 128 128 130234 218 221 217 211 252 242 166 144 139 132 130 128 129 127 121 132231 221 219 214 218 225 238 171 145 141 124 134 131 134 131 126 131228 212 214 214 213 208 209 159 134 136 139 134 126 127 127 124 122219 213 215 215 205 215 222 161 135 141 128 129 131 128 125 128 127
Output
Mano (dx)
Cubo di un qualchemateriale(cristallo?)
Pollice La mano sos(tiene)il cubo
Superficiperpendicolaritra loro
Superficienascosta
Rappresentazione della scena 3D: Posizione sistema VS posizione oggetti della scena, Posizione relativa degli oggettiColori, forme, composizione, cinematica della scenaIdentificazione di oggetti noti e meno noti
Principio di indeterminazione
Limiti della percezione visiva: realtà fenomenica e percezioni non veridiche
Triangolo di KanizsaOggetto fenomenico e
oggetto fisico
Quadrato di MachAllineamento con gli assi cardinali
Illusioni visive
Illusione di Hering
Oggetti di interesse: dipendono dalla natura dei meccanismisensoriali e elaborazioni del sistema visivo
Indeterminazione
• Causata dal dispositivo di cattura
• Da immagine retinica e rappresentazione in codice neurale non certo cosa l’abbia determinata
• Trasformazione ricostruttiva: il sistema visivo cerca di recuperare proprietà non veicolate dalla luce
Indeterminazione di tipo fotometrico
• Confusione tra componenti separate nel mondo fisico (illuminazione + proprietà delle superfici)
La stessa luminanza risultante L può essere frutto di diversi prodotti I x r.
Indeterminazione di tipo geometrico
• Eliminazione dell’informazione di profondità (da 3D a 2D)
Visione bidimensionale
Visione prospettica
Visione lineare
Indeterminazione radiale: propagazione rettilinea della lucee asse dello sguardo
Raggruppamento di tipo percettivoGestalt
Legge della vicinanza: si accorpano elementi vicini
Raggruppamento di tipo percettivoGestalt
Legge della somiglianza: si accorpano elementi simili in forma, grandezza e colore
Raggruppamento di tipo percettivoGestalt
Legge della continuità di direzione: accorpamento definito dalla distribuzione lungo un cammino
Raggruppamento di tipo percettivoGestalt
Legge della chiusura: tendenza a chiudere i contorni di una figura (figura chiusa favorita rispetto a figura aperta)
Raggruppamento di tipo percettivoGestalt
Legge della buona forma o pregnanza: quando figure diverse si uniscono, ciascuna conserva la propria forma
Raggruppamento di tipo percettivoGestalt
Legge dell’esperienza passata: segmentazione influenzata da esperienze passate; favorita la costruzione di forme familiari
La fisiologia della visione
[Wikipedia – Sistema visivo]
Schema del sistema visivo
LGN V1
V2V3
V4
V5Retina
NucleoGenicolatoLaterale
CortecciaStriata
AreeCorticalisuperiori
OrientamentoBordiColore
Movimento
Forme dinamiche
ColoreForme colorate
Il passaggio da 2D a 3Dmatrice di pixel
schema primario
schema a 2D e ½
scena 3D
I fase
II fase
III fase
Prima fase
CampionamentoLocalizzazione dei contorni
Schema primario
matrice di pixel
schema primario
I fase
L’occhioSistema ottico + Sistema sensoriale
Fovea
Nervoottico
Coroide
ScleraMuscoli circolari emuscoli radiali
Cristallino
Retina
Macchia cieca
Iride
Cornea
Luce
Sclera
Fovea
Coroide
Retina
Diametro complessivo 20 mm
Sistema ottico: il cristallino
60/70 % acqua
Assorbe circa 8% radiazionenella luce visibile, soprattutto l minori
Il sistema ottico: la camera oscura
Campo visivo
• Laterale 208°
• Verticale 120°Aspect ratio = 1.73
Il sistema sensoriale: la retina
• il piano dell’immagine
• coperto di materiale fotosensibile– alogenuro d’argento (pellicole) – circuiti di silicio (telecamera CCD) – rodopsina e varianti (retina)
Il sistema sensoriale: i numeri
• immagine suddivisa in pixel
• CCD: alcuni Megapixel, griglia rettangolare – Sony A7R II Type: Mirrorless | Sensor size: full
frame, 42.4Mp | Monitor: 3-inch tilting, 1,229k dots | Continuous shooting: 5 fps | Movies: 4K | User level: Expert
• retina: da 75 a 150M bastoncelli, 6 o 7 M coni, mosaico esagonale
Griglia rettangolare CCD
http://emdma.com/technology-explained-how-does-a-digital-camera-work/
Mosaico esagonale della retina
http://www.kybervision.com/Blog/files/AppleRetinaDisplay.html
Chromatic Mosaic of the Human Retina: False color image showing the arrangement of the 'red', 'green' and 'blue' cones in the human retina at a location 1 deg nasal from the central fovea. The scale bar represents 5 arcmin of visual angle. Each cone can be assmall as 28 arcsec. Adapted from Roorda Lab.
Elementi fotosensibili: bastoncelli e coni
Tre tipi di coni
Bastoncello
• luce notturna• responsabile della visione acromatica• segnalano anche un singolo fotoneVISIONE SCOTOPICA
• luce diurna• responsabili della visione a colori
• registrano intensità su una gamma di 8 ordini di grandezza
• soglia elevataVISIONE FOTOPICA
La retina
1.2 Mdi fibre nervose
Strati retinici
spessa menodi 0,5 mm
recettori
livello sinaptico esterno
livello sinaptico interno
Le connessioni principali
CR
B
G
A
H
B B B
G G G
A A
H H
CR
Luce
Assoni
Integrazione spaziale eelaborazione parallela
Distribuzione dei recettori
Coni ammassati nella e vicino alla fovea (max acuità visiva)
Bastoncelli assenti nella fovea; concentrati nella periferia
Fovea
• Rientranza circolare (d 1,5 mm)
• Circa 337000 coni
http://scienzaonline.forumativo.com/t243-cosa-occorre-sapere-sui-nostri-occhi
Ipotesi del tristimolo
• Qualsiasi colore reale come somma pesata delle risposte dei tre pigmenti allo stimolo di colore
Tre tipi di conibastoncello
segmento esterno: parte fotosensibile segmento interno:produzionesostanzafotosensibile
nucleocellulare
terminazioni sinaptiche
450nm
picco di rispostadei coni
550nm580nm
La trasduzione
• i bastoncelli rimpiazzano i dischi continuamente• i coni rimpiazzano il pigmento dei dischi
Sensibilità dei fotorecettori
• Il pigmento liberato dipende proporzionalmente dalla luce assorbita
• Si riduce quindi la sensibilità alla luce
• Adattamento: variando la luce nell’ambiente, nuovo equilibrio sulla quantità di pigmento
Efficienza luminosa dei fotorecettori
http://www.physics.utoronto.ca/~jharlow/cones.html
Conclusione campionamento: la matrice a livelli di grigio
• interazione fisica tra luce focalizzata sulla retina e pigmento visivo delle cellule retiniche
• risposta sia delle cellule retiniche sia di unacamera = matrice 2D dei valori di intensità
Immagine a livelli di grigio
Matrice di pixel
225 221 216 219 219 214 207 218 219 220 207 155 136 135 130 131 125213 206 213 223 208 217 223 221 223 216 195 156 141 130 128 138 123206 217 210 216 224 223 228 230 234 216 207 157 136 132 137 130 128211 213 221 223 220 222 237 216 219 220 176 149 137 132 125 136 121216 210 231 227 224 228 231 210 195 227 181 141 131 133 131 124 122223 229 218 230 228 214 213 209 198 224 161 140 133 127 133 122 133220 219 224 220 219 215 215 206 206 221 159 143 133 131 129 127 127221 215 211 214 220 218 221 212 218 204 148 141 131 130 128 129 118214 211 211 218 214 220 226 216 223 209 143 141 141 124 121 132 125211 208 223 213 216 226 231 230 241 199 153 141 136 125 131 125 136200 224 219 215 217 224 232 241 240 211 150 139 128 132 129 124 132204 206 208 205 233 241 241 252 242 192 151 141 133 130 127 129 129200 205 201 216 232 248 255 246 231 210 149 141 132 126 134 128 139191 194 209 238 245 255 249 235 238 197 146 139 130 132 129 132 123189 199 200 227 239 237 235 236 247 192 145 142 124 133 125 138 128198 196 209 211 210 215 236 240 232 177 142 137 135 124 129 132 128198 203 205 208 211 224 226 240 210 160 139 132 129 130 122 124 131216 209 214 220 210 231 245 219 169 143 148 129 128 136 124 128 123211 210 217 218 214 227 244 221 162 140 139 129 133 131 122 126 128215 210 216 216 209 220 248 200 156 139 131 129 139 128 123 130 128219 220 211 208 205 209 240 217 154 141 127 130 124 142 134 128 129229 224 212 214 220 229 234 208 151 145 128 128 142 122 126 132 124252 224 222 224 233 244 228 213 143 141 135 128 131 129 128 124 131255 235 230 249 253 240 228 193 147 139 132 128 136 125 125 128 119250 245 238 245 246 235 235 190 139 136 134 135 126 130 126 137 132240 238 233 232 235 255 246 168 156 141 129 127 136 134 135 130 126241 242 225 219 225 255 255 183 139 141 126 139 128 137 128 128 130234 218 221 217 211 252 242 166 144 139 132 130 128 129 127 121 132231 221 219 214 218 225 238 171 145 141 124 134 131 134 131 126 131228 212 214 214 213 208 209 159 134 136 139 134 126 127 127 124 122219 213 215 215 205 215 222 161 135 141 128 129 131 128 125 128 127
Primo livello
CampionamentoLocalizzazione dei contorni
Schema primario
Risposta alle variazioni di intensitàSensibilità al contrasto
• Non è lineare
• Si aumenta DI fino a una differenza percepibile• DI / I (frazione di Weber) è quasi sempre
costante (circa 2%)• DI, dipendente da I, è detta soglia di contrasto
Situazione sperimentale
Il background
• Frazione di Weber e gamma di valori in cui è costante dipendono da luminosità del bg
• L’inviluppo delle varie risposte corrisponde alla situazione precedente
Il contrasto simultaneo
La sensibilità dipende dal contesto
Il contrasto simultaneo
Propagazione e omogeneizzazione degli effetti di contrasto (filling-in) entro zone delimitate da bordi netti
Contrasto simultaneo a colori
Contrasto cromatico di Itten
Assimilazione dei colori
Frequenza spaziale
Reticoli orizzontali
Reticoli (Teorema di Fourier)
Fase
Ampiezza
Reticolo (frequenza 1)
0,1 1,01,10 1 1
011
Misura della frequenza spaziale
Numero di sinusoidi che cadono in un grado di campo visivoCicli/grado
Grado di campo visivo: angolo che sottende uno schermo di 1 cm di lato alla distanza D = 57 cm (allontanandosi, frequenza aumenta)
I contorni: variazioni di intensità
• regioni con diverse intensità luminose– chiazze brillanti e opache (direzione della luce)– l’intensità tende a cambiare in prossimità degli spigoli– potenza dei disegni senza sfumature
• localizzare i contorni– passaggi tra regioni di diversa intensità– problema del “rumore”
Come si localizzano i contorni
• Si filtra l’immagine in modo da …– attenuare le piccole differenze– esaltare le differenze significative
• Filtraggio mediante più scale di valori– rappresentazione struttura grossolana dei contorni– mantenimento dettagli sulle superfici
La gaussiana
• tiene conto di una più ampia gamma di valori vicini• attribuisce un peso in funzione della distanza
Il sombrero messicano
http://williamcalvin.com/bk4/bk4ch6.htm, http://mattoneal.com/
Filtri convolutivi
• Ogni “vetro”, maschera, contiene dei pesi • Pesi = coefficienti dei valori dei pixel nell’intorno• Prodotti peso-valore sommati
Smoothing
Sharpening
Estrazione di contorni
Contorni
Il filtraggio della matrice
• dimensione ottimale del sombrero messicano – sombrero largo: variazioni graduali su area vasta– sombrero stretto: molte piccole variazioni in dettaglio
• esseri umani sensibili a un’ampia gamma di variazioni: sombrero flessibile?
Immagine a livellidi grigio (320x320)
(a) filtro piccolo9 pixel
(b) filtro grande18 pixel
Confronto tra i filtri
Strati retinici
Il funzionamento della retina
http://williamcalvin.com/bk4/bk4ch6.htm
Conferma percezione: effetto Mach
La risposta del sistema visivo
Bande di Mach
Variazione di intensità
Risposta del sistema visivo
La spiegazione
• Vantaggio evolutivo dalla localizzazione dei contorni degli oggetti
• Contorni individuati anche in condizioni minime di variazione tra un oggetto e il contorno
• Il sistema enfatizza la variazione per identificare i contorni
Sensibilità funzione della frequenza
Minore alle frequenzealte e basse
Maggiore alle frequenzeintermedie
Lunghezze e parallelismi
Griglia di Hermann
- ++ --
- + --
Linee radianti
Completamento figure
Primo livello
CampionamentoLocalizzazione dei contorni
Schema primario
Lo schema primario:barre, spigoli, macchie = regioni
Schema primario
• organizzazione completa dell’immagine
• guardare fuori fuoco con gli occhi socchiusi
• si costruisce raggruppando elementi simili in modo da formare – linee– macchie più grandi – gruppi strutturati
Più organizzazioni potenziali
http://doraballa-ommo.blogspot.com/2009/11/francois-morellet-1971.html
Il passaggio da 2D a 3Dmatrice di pixel
schema primario
schema a 2D e ½
scena 3D
I fase
II fase
III fase
Secondo livello:La rappresentazione intermedia
Da 2D a 2D e 1/2
schema primario
schema a 2D e ½
II fase
Esempio
Mano (dx)
Cubo di un qualchemateriale(cristallo?)
Pollice La mano sos(tiene)il cubo
Superficiperpendicolaritra loro
Superficienascosta
Illusioni 3D
Il cubo di Necker
Illusioni 3D
Prospettiva e percezione dimensioni
Estrazione dell’informazione oltre 2-D
• segmentazione della scena in oggetti distinti
• posizione e orientamento di ogni oggetto in relazione all’osservatore
• forma di ogni oggetto
1. Segmentazione
• Regioni corrispondono a entità nella scena semanticamente significative
• Assemblare gli elementi di un singolo oggetto per riconoscimento o presa
2. Posa/orientamento dell’oggetto rispetto all’osservatore
• Utile per manipolazione e navigazione
• Caso di un piano (descritto da slant e tilt)– Slant quantifica la pendenza della superficie relativa
alla linea di vista (angolo tra la normale e la linea)– Tilt: direzione della proiezione della normale nel
piano fronte-parallelo
2. Slant e tilt
[Zhong et al., Vision Research 46, 2006]
stesso slant, diverso tilt
stesso tilt, diverso slant
3. Forma
• Invariante rispetto a distanza e orientamento di un oggetto
• Forma di un oggetto e forma di una superficie rispetto al movimento
• Fondamentale per la presa di un oggetto e per il riconoscimento
Indizi per passare da 2D a 2D e 1/2
• colore• profondità (stereopsi binoculare)• tessitura• movimento• ombre• contorni
Il colore
Un fenomeno fisico e psicologico
La luce bianca e i colori
• Il prisma di Newton: lo spettro• 7 bande distinte nello spettro• Ogni banda su specifiche lunghezze d’onda
La teoria ingenua newtoniana
• Def. colore in base alle proprietà della luce
• Oggetto illuminato assorbe/riflette componenti
• Non tiene conto della fisiologia della visione
• E colori che non esistono nella decomposizione della luce bianca (marrone, porpora)?
Percezione del colore
• Influenza del fattore fisico – Natura fisica della luce – Interazione luce/materiali (es.: indici riflessione)
• Influenza del fattore psicologico – sistema visivo (es.: l tra 380 e 780 nm)
La percezione acromatica
• Luce bianca: luce emessa da sorgente che contiene tutte le l nella stessa quantità
• Riflessione degli oggetti – oggetti bianchi: riflessione acromatica > 80% – oggetti neri: riflessione acromatica < 3%– oggetti a livelli di grigio: riflessione intermedia
L’intensità luminosa
• E’ l’unico attributo della luce acromatica – valori compresi tra nero e bianco – valori intermedi per i livelli di grigio
• Risulta da aggregazione di più l
• Dà origine alla sensazione di luminosità (o brightness)
Efficienza luminosa
• Sensibilità dell’occhio alle varie lunghezze d’onda
• Occhio più sensibile a l di 550 nm (luce giallo-verde)
La percezione cromatica
• Avviene quando la luce percepita contiene lunghezze d’onda in quantità diversa
• Luce monocromatica: caso speciale - energia di una singola lunghezza d’onda del visibile
La sensazione di colore
• Differenti distribuzioni spettrali producono differenti sensazioni di colore (in generale)
• Colore: attributo che permette di distinguere tra più composizioni spettrali
• Stimolo di colore = energia radiante + composizione spettrale
Segnale al sistema visivo
• Due contributi: – distribuzione delle l della sorgente di luce– caratteristiche fisiche dell’oggetto
• Esempi:
+ =
+ =
Modello semplice del colore
c(l) = s(l) e(l)
Spettri di illuminazione
Cielo blu Lampada a tungsteno
Spettri di riflettanza
Obiettivo teorie di colore
• Come si specifica un colore • Come si fa a riprodurlo
• Identità di colori• Quanto sono differenti due colori • Come appare (viene percepito) un colore
Intuitivamente
• Molti colori si possono ottenere mescolando pochi colori di base
• Si sommano luci, sintesi additiva• Si sommano pigmenti, sintesi sottrattiva
Coloricomplementari
Rappresentazione del colore
• La luce emessa da un pixel è specificata dalla distribuzione spettrale di potenza S(l)
• La retina contiene tre tipi di fotorecettori (coni)
• I coni sono sensibili ad aree diverse dello spettro (in sovrapposizione)
Fotorecettori
Fovea Periferia
[Frank Dellaert]
La teoria del tristimolo
• coni sensibili a l metà spettro (circa verde)• coni sensibili a l corte (circa blu)• coni sensibili a l lunghe (circa rosso)
Percezione del colore
• Esseri umani come animali tricromatici
• Tre tipi di coni come filtri passa-banda non netti
• Funzionamento– Arriva la luce sulla retina con un certo spettro – Coni reagiscono in modo selettivo: risultati puri o
intermedi
La colorimetria
• Un’analisi oggettiva della descrizione dei colori
• Si basa su esperimenti psicometrici
Esperimenti di Wright e Guild(1928-1931)
Ampiezza del campo di vista pari a 2o
Sfondo omogeneo
Test Hp
Base perstandardindustrialicolore
Esperimenti di color matching
Image courtesy Bill Freeman
Risultati
• Da tre sorgenti di luce monocromatica (primari) si può riprodurre lo stimolo di riferimento
• Proporzione dei tre primari non varia con la potenza della sorgente
• Ciascun primario non deve poter essere espresso come combinazione degli altri due
La misura Y
• y(l): efficienza di luminosità relativa• Definizione completa dei colori:
– un valore di luminanza Y + – due valori di crominanza, che specificano il colore
Modello vettoriale additivo
• Una distribuzione di energia spettrale assoluta (un colore) viene rappresentata come un punto (vettore) nello spazio LMH
L
M
H C1
L1
M1
H1 (L1, M1, H1)
Conseguenze
• Colore percepito solo come risposta coni
• Una mescola di due colori segue le leggi della somma di vettori– C = C1 + C2– C1 è specificato dal vettore (L1, M1, H1)– C2 è specificato dal vettore (L2, M2, H2)– C è specificato dal vettore (L1+L2, M1+M2, H1+H2)
Limitazioni dei sistemi (LMH)
• Non si ammettono quantità negative dei primari
• Problemi con alcuni colori in input
• Trasposizione: si aggiunge il primario all’input– C + 3M = 2L + H– C = 2L - 3M + H– (2, -3, 1)
Gli attributi degli artisti
• tinta: addizione di pigmento puro e pigmento bianco (diminuisce la saturazione)
• ombra: addizione di pigmento puro e pigmento nero (diminuisce la luminosità)
• grigio: addizione contemporanea di pigmento bianco e pigmento nero al pigmento puro
biancocolori “puri”
nero
grigi
tinte
ombre toni
Spazio di colore
• Variabili rappresentate su assi cartesiani (descrivono spazi geometrici)
• Due gruppi– Spazi relativi (device dependent)– Spazi assoluti (device independent)
I colori primari CIE
• Sono il risultato di calcoli teorici: tre distribuzioni spettrali di energia– non colori visibili– non esistenti in natura– non utilizzati in sistemi di visualizzazione
• Standard internazionale
• Primario Y definito su sensibilità umana
X, Y, Z
Uso dei primari CIE
• Ogni colore è rappresentato da una tripla (X, Y, Z)
• Quantità normalizzatex = X / X+Y+Z ; y = Y / X+Y+Z ; z = Z / X+Y+Z
– dipendenti da lunghezza d’onda dominante e saturazione– indipendenti dalla quantità di energia luminosa – x + y + z = 1
• In pratica, si definiscono x e y (z derivato), e Y
Il diagramma di cromaticità CIE
Tipiche gamme di colori
Spazi relativi
RGBCMYHS*
YUV, YIQ, YCbCr
Modelli additivi
• I colori si creano aggiungendo colori al nero fino al bianco
• Per gli ambienti a emissione propria (monitor)
Spazio RGB
• Modello di tipo additivo: somma di ogni colore
• Base di tre colori: Red, Green, Blue
Spazio geometrico RGB
origine del sistema
livelli di grigio
Ogni punto individuato da terna (r, g, b)
(1,0,0)rosso
(1,1,0)giallo
(0,1,0)verde
(0,1,1)ciano
(1,1,1)bianco
(0,0,1)blu
(1,0,1)magenta
(0,0,0)nero G
B
R
Spazio dei colori nelle immagini digitali
• Non valori continui per le tre componenti, ma discreti
• Esempio: un byte per componente (3 x 8 bit = 24 bit)
• Modalità TrueColor
Esempi di sottospazio(piani del cubo)
Rosso costante (=128) Blu costante (= 128)
Colori RGB sicuri e colori browser sicuri
63=216
RGB: riassumendo
Modelli sottrattivi
• Colori primari sottratti al bianco per ottenere tutti i colori fino al nero
• Gli ambienti sottrattivi sono quelli riflettenti di natura (un’immagine a colori su carta)
Lo spazio CMY
• Modello duale del modello RGB – componenti sottrattive rispetto alla luce bianca– stampa (colore di base bianco - foglio di carta)
• Ciano, magenta, giallo complementari di rosso, verde e blu
Colori duali:ciano - rossomagenta - verdegiallo - blu
Spazio geometrico CMY
Origine del sistema:bianco VS. nero (RGB)
Nero = ciano + magenta + giallo
(1,0,0)ciano
(1,1,0)blu
(0,1,0)magenta
(0,1,1)rosso
(1,1,1)nero
(0,0,1)giallo
(1,0,1)verde
(0,0,0)bianco M
Y
C
La stampa
• Colore di sfondo = foglio di carta (es. bianco)
• Inchiostri sottraggono componenti alla luce riflessa (C sottrae R, M sottrae G, Y sottrae B)
• Colore riflesso (es. G = W-R-B = W+C+Y) – totale (es. bianco W=R+G+B) – meno assorbimenti (es. C+Y assorbe R e B)
Riassumendo CMY
Relazioni CMY - RGB
• Un vettore indica un certo colore• Conversioni di sistema:
– vettore unitario rappresenta il bianco in RGB– vettore unitario rappresenta nero in CMY
CM
Y
RG
B
RGB
CMY
111
= -
RGB
CMY
111
= -
RGB
CMY
255255255
= -
CMY
RGB
255255255
= -
Problemi da RGB a CMY
• Differenza tra colori rappresentabili su monitor e stampante (ma anche tra monitor differenti)
• Differenza sulle caratteristiche del supporto della stampa (carta diversa per assorbimento, tessitura, ruvidezza, …)
Problemi di RGB e CMY
• Come si sfuma un colore per passare a un altro? • Come si visualizza all’interno del cubo una curva?
– la curva rappresenta una certa gamma di colori– esempio: bianco, celeste, azzurro, blu, blu intenso, nero
• Come si mettono in relazione i sistemi con le proprietà psicofisiche?
Il Modello HSI
• Modello intuitivo/percettivo dei colori
• Hue (colore, tinta, tonalità)
• Saturation (saturazione): quantità di grigio contenuta in un colore
• Intensità: luce emessa
Relazione concettuale tra RGB e HSI
Intensità luminosa
Saturazione
Tonalità e saturazione in HSI
Tinta, tonalità (hue)
• parametro discriminatore (dimensione) che permette di distinguere il “colore” del colore
• scala di percezione (parte da e ritorna al rosso)
Saturazione (saturation)
• distanza di un colore dalla percezione acromatica con medesima luminosità
• misura del grado di diluizione del colore con il bianco (% colore puro + luce bianca)
Esempi:– colore puro (rosso) saturato al 100%– aggiungendo bianco e nero, la saturazione decresce – luce acromatica saturata allo 0%
Intensità
• scala di percezione della somiglianza del colore ad uno di una serie di colori acromatici, livelli di grigio (da molto scuro a molto chiaro)
• luminosità (attributo dell’oggetto riflettente) VS brillantezza (attributo dell’illuminazione in cui viene visto l’oggetto)
Il sistema HSI
blu
ciano
verde giallo
rossomagenta
nero0
1
V
H
Sbianco
HSI: piano colore triangolare
HSI: piano colore circolare
Spazi YUV, YIQ, YCbCr
• Standard nella trasmissione televisiva a colori per compatibilità con ricevitori B/N
• Separano luminanza (Y) e crominanza (U e V, I e Q, Cb e Cr)
• YUV per PAL, YIQ per NTSC, YCbCr digitale
Lo spazio YUV
• Componente Y (0,59xG + 0,3xR + 0,11xB)– colore primario che segue la curva di risposta
dell’occhio alla luminosità– nei sistemi B/N tale componente si visualizza come
segnale di luminanza
• Componenti U=B-Y (dal blu al giallo), V=R-Y (dal magenta al ciano)
Conversione tra YIQ e RGB
• Spazio YIQ (NTSC) non cartesiano
• Gli assi formano un poliedro convesso
• Matrice di conversione:
RGB
YIQ
0.30 0.59 0.110.60 -0.28 -0.320.21 -0.52 0.31
= -
Capacità del sistema visivo umano
• Distingue approssimativamente 350 colori• Differenze distinguibili sulla TINTA
– l dominante distante circa 1 nm– Agli estremi dello spettro circa 10 nm– Circa 128 tinte
• Differenze distinguibili sulla SATURAZIONE – Capacità di distinzione più limitate
Utilità dei colori nella visione
• Distinzione degli oggetti di interesse dallo sfondo– Es.: Frutta matura in contrasto con le foglie
• Proprietà degli oggetti– Es.: Colori diversi dal verde indicano la frutta matura
• Identificazione degli oggetti – Es.: Trovare la frutta matura in mezzo alle foglie
La profondità
Stereopsi binoculare
La profondità
• Alcuni indizi di profondità richiedono un solo occhio (visione monoculare)
• Dipinti, fotografie, televisione• Due occhi sulla stessa immagine
• Tecnica della prospettiva
Immaginesinistra
Immagine destra
Oggettopercepito
La stereopsi (visione stereoscopica)
Il punto di fissazionesempre al centro di ciascuna retina
Immagine del punto lontanoImmagine del punto di fissazione
Immagine del punto vicino
Punto vicino
P0
PPunto lontano
La disparità binoculare
Punto di fissazione
Dati numerici
• negli esseri umani, b=6 cm
• Per Z=100cm– Minimo dq rilevabile 0o,0014– dq = 2.42 x 10-5 rad– dZ è circa 0.4 mm
• Per Z=30 cm– si arriva a un dZ di circa 0.036 mm
P0
P
Z
b
d Z
q/2 q/2
PL PR
q
b /2 b /2
IZ
dqdq/2
Problema della corrispondenza
Come si fa a mettere in corrispondenza le proiezioni che nelle due immagini visive corrispondono a uno stesso punto della scena?
NB: le stesse posizioni sulle due retine (o immagini della camera) non corrispondono allo stesso punto sulla scena
Due ipotesi
• top-down: problema circolo vizioso– struttura degli oggetti predice disparità retiniche – si identificano gli oggetti nella scena e si fanno
corrispondere le medesime parti
• bottom up: problema intensità differenti – valori intensità per predire le strutture a livello più alto– si fanno corrispondere valori di intensità delle due
matrici
Prove empiriche
• bottom-up: il sistema funziona senza conoscenze di alto livello
• top-down: il sistema funziona quando i dati sono degradati
Stereogrammi con figuregeometriche (‘800)
Stereogrammi a punti casuali di Julesz (anni ‘60)
Autostereogrammi (1979)(geometrico)
Autostereogramma (zoologico)
Implicazioni di Julesz
• La stereopsi può funzionare bottom-up– non si percepisce il contenuto senza la stereopsi– le conoscenze di alto livello non aiutano la stereopsi
• Frisby, Clatworthy: dire alle persone cosa si dovrebbe vedere non facilita la percezione
La proiezione stereoscopica
Immagini stereoscopiche
Conclusioni sulla profondità
Unici elementi certi della visione stereoscopica
• utilizza elementi di basso livello dello schema primario
• è guidata da vincoli innati propri del mondo fisico
La tessitura (texture)
La tessitura
• proprietà delle superfici associate con le qualità tattili che essi suggeriscono
• pattern ripetuto spazialmente su una superficie, periodici reali, o in senso statistico
• gradiente di tessitura creato dalla presenza di oggetti o segni più o meno della stessa forma o dimensione a intervalli regolari su una superficie
Esempio: pattern periodici
• pattern di aperture (finestre e balconi) su un edificio
• macchie sulla pelle di un leopardo
• fili d’erba su un prato
• gente allo stadio
Tessitura e superfici
• Quando i pattern sono regolari è possibile scoprire l’orientamento e la forma delle superfici da una singola immagine
• Come?– Elementi fondamentali della tessitura sono i tasselli– Dimensione, forma e spaziatura sono “uniformi”
nella scena 3-D– Invece dimensione, forma e spaziatura variano
nell’immagine (una volta proiettati)
Esempi
Variazione dei tasselli
O
nY
Zs
X
Gradienti di tessitura
Tessitura
Il movimento
Movimento e forma: dimostrazione di Ullman
Stereopsi e movimento
(a) un cubo di Rubik rotante
(b) 1/2 secondopiù tardi
La prospettiva e i contorni
Indizi dati dalle distorsioni della formadovute alla proiezione
Disegni senza sfumature e con ombre
4 tipi di giunzione:L, T, Y,
Oggetti impossibiliLinea tra A e B.- nei pressi di A:
sx: superficie occlusadx: superficie (orizzontale)
- nei pressi di B:sx: superficie (verticale)dx: superficie (orizzontale)
Linea tra C e D.nei pressi di C:
sx: superficie occlusadx: superficie (orizzontale)
nei pressi di B:sx: superficie (orizzontale)
dx: superficie (verticale)
A
B
C
D
Altri oggetti impossibili
Lo schema a 2-D e 1/2
Dove arriva la percezione pura
Sketch a2-D e 1/2
puntaspilli: ciascuno spillo rappresenta profondità e orientamento di una regione
Conclusioni sulla percezione pura
• Lo schema a 2-D e 1/2 non è sufficiente a far muovere un robot nel mondo
• Rappresentazione di una scena:– deve rendere possibile l’identificazione degli oggetti– deve essere indipendente dal punto di vista
particolare
Il passaggio da 2D a 3Dmatrice di pixel
schema primario
schema a 2D e ½
scena 3D
I fase
II fase
III fase
Terzo livello
La struttura 3D indipendente dal punto di vista dell’osservatore
schema a 2D e ½
scena 3D
III fase
Processi tipici di alto livello
• Riconoscimento di oggetti e volti• Percezione di scene e effetti contestuali• Effetti delle intenzioni e delle conoscenze sugli
oggetti sulla percezione• Strutture mentali in grado di integrare viste
successive di oggetti e scene
Input al terzo livello
• rappresentazione simbolica della profondità e dell’orientamento delle superfici nel campo visivo
• rappresentazione che cambia quando il sistema si muove
• rappresentazione più utile e stabile se rende esplicite sia la forma 3D intrinseca degli oggetti che le relazioni spaziali tra di essi
Output del terzo livello
• rende esplicita la forma di tutto ciò che si trova nella scena (aree piene e spazi vuoti)
• gli elementi riconosciuti devono essere raggiungibili e manipolabili specificando le posizioni in 3 coordinate
Catalogo di Marre Nishihara
In realtà si usano i conigeneralizzati: geoni
Esistono forme che nonsi possono rappresentarecome coni generalizzati
Es.: giornali spiegazzatiorigami
Organizzazione gerarchica degli oggetti complessi
Conclusioni su approcci top-down
• caratteristica fondamentale: uso di informazioni di alto livello
• assunzione sperimentale: un processo in presenza di dati degradati è guidato da conoscenze di alto livello
Pura illusione
Conclusioni generali sulla visione
• Problema della visione: quali oggetti hanno provocato le configurazioni luminose sulla retina?
• Elaborazione bottom-up (basso livello)– dall’evoluzione, è incapsulata nel sistema nervoso– livello non influenzato dal controllo conscio
• Elaborazione top-down (alto livello)– acquisita dall’individuo, esplicita, accessibile– consapevolezza (e non) dell’uso di tale conoscenza
(inferenza)