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Mappa dei bordi e rappresentazione multiscala


Per far ciò e quindi per distinguere all’interno di un immagine i diversi oggetti che la compongono, un primo passo potrebbe essere quello di rilevare gruppi di pixel che hanno valori significativamente differenti e che quindi rappresentano il bordo di una figura (ossia il passaggio da una forma ad un’altra, da un colore ad un altro).
Quella che viene allora chiamata mappa dei bordi costituisce una prima e fondamentale rappresentazione della forma degli oggetti.
Ora il sistema che si occupa di ciò, viene chiamato proprio rilevatore di bordi; la difficoltà di quest’ultimo sta non tanto nel rilevare di per sé i cambiamenti di intensità, quanto piuttosto nell’evitare di confondere un effettivo cambiamento con variazioni che dipendono dal “rumore” (che nelle immagini digitali è sempre comunque presente anche se in forma sostanzialmente ridotta rispetto a quelle analogiche). A questo scopo la tecnica di analisi più facilmente utilizzabile è quella che si serve della rappresentazione multiscala ossia una rappresentazione che prende in considerazione la stessa immagine a partire da risoluzioni differenti. Sarà così possibile cogliere gradualmente quali sono di fatto le variazioni rilevanti.
Ma vi sono alcuni casi in cui per separare i pezzi di un immagine non è produttivo né conveniente rivelarne i bordi. Un’altra tecniche fruttuosa potrebbe essere quella che parte dall’analisi individuale di ognuno dei tre colori che compongono un’immagine: nel caso delle immagini digitali si sa che i tre colori sono R (rosso) G (verde) e B (blu). La tecnica di analisi dell’immagine per rilevarne “pezzi” differenti consisterebbe nel considerare l’immagine come composta da tre piani differenti ognuno dei quali formato solo da uno dei tre colori contenuti in un pixel (un pixel, picture element, è costituito dai tre colori RGB assumendo tonalità differenti in relazione alla maggiore o minore presenza di un colore piuttosto che di un altro) e quindi considerare l’immagine come fosse in scala di grigi (di tre diverse tonalità). In questo modo sarà possibile studiare e raggruppare i pixel non in base alla loro discontinuità locale, bensì in base a criteri di somiglianza e uniformità. Attraverso il colore sarà allora possibile stabilire dove finisce un “pezzo” di immagine e dove ne comincia un altro.

Tratto da INTELLIGENZA ARTIFICIALE di Carlo Cilia
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