• Non ci sono risultati.

5.4 Fotografia dei campioni.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Condividi "5.4 Fotografia dei campioni."

Copied!
8
0
0

Testo completo

(1)

fotografata ha circa le dimensioni di una diapo, cioè 24x36mm. E’ naturalmente utile considerare sempre un’area maggiore per non incorrere in problemi di centratura della macchina rispetto alla superficie preparata, o in bordi della foto non ben definiti o con testimoni di levigatura.

La superficie da fotografare dovrà essere piana, per evitare disuniformità di messa a fuoco e accuratamente levigata con carte di grana sempre più fine: l’ultima passata sarà con grana 600. Ad ogni passata è necessario eliminare totalmente i testimoni di lavorazione della passata precedente.

La superficie non deve essere lucidata, poiché non deve riflettere come tale ma devono essere i singoli cristalli a riflettere.

5.4 Fotografia dei campioni.

La prima serie di foto è stata fatta su 20 campioni cubici di circa 7 cm di lato appartenenti a diverse tipologie di marmi. Dei campioni è stato fotografato il “verso”, il “verso secondo” ed il “contro”. Di ogni esposizione si sono scattate 25 foto. Nella prima, al campione è stato sovrapposto un righello millimetrato per consentire anzitutto una messa a fuoco precisa, molto più facile su delle lettere o dei numeri che non su una superficie uniforme come quella di un marmo. In secondo luogo, la presenza della graduazione millimetrata consente di rilevare le coordinate in pixel di punti opportuni sulla graduazione, dai quali si risale alla risoluzione delle foto. Le altre 24 foto sono ricavate illuminando il campione in successione con i 24 led dell’apparecchiatura. Le figure 17 e 18 mostrano una foto per messa a fuoco e determinazione della risoluzione (AD-VVV-DSC 0001) ed una foto a caso tra le 1440 da elaborare ( AE-VVV-DSC 0016).

(2)

Fig. 17 Foto per messa a fuoco e determinazione della risoluzione

Fig. 18 Foto per l’elaborazione.

Le foto sono state ricavate con una definizione nell’intorno dei 3000 PPI, tenendo conto della risoluzione necessaria definita al punto 1.4 più un margine

(3)

di circa il 20%. Le risoluzioni effettive variano da campione a campione da un minimo di 2799 PPI ad un massimo di 3149 con una estensione del campo di variabilità di 350 PPI pari al 11,69% del valore medio di 2994 PPI. La variabilità è dovuta alle diverse altezze dei campioni che variano da 66 a 74 mm (campo di variabilità 11,43%)e le risoluzioni sono funzione dello spessore dato che è rimasta fissa la posizione della fotocamera ed è cambiata la messa a fuoco.

6 – ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI.

6.1 Scelta del programma di elaborazione.

ImageJ è un programma di elaborazione digitale delle immagini, liberamente scaricabile dalla rete, basato su Sun-Java; sviluppato dal National Institutes of Health degli Stati Uniti. E’ stato progettato con una open

architecture che prevede la possibilità di avere estensioni tramite piccoli

sottoprogrammi "plugin Java" e molte macro registrabili. Con il programma è fornita un’ampia gamma di macro "ad hoc" per l'acquisizione, l'analisi ed il processamento delle immagini. Altre macro, se non reperibili in libreria, come nel nostro caso, possono essere compilate in Java per ogni tipo di elaborazione. Una particolarità del programma sono le immagini in forma di "stacks", cioè fettine impilate di una sezione cubica (caratterizzati da avere coordinate tridimensionali) memorizzate come un unico file, che possono essere in seguito evidenziate, trasformate, rigirate o deformate in base a diversi criteri. ImageJ dispone poi di un’ampia gamma di “filtraggi”, di molti strumenti di manipolazione delle immagini e della possibilità di compiere sulle stesse operazioni logico-matematiche. ImageJ può calcolate l'area e le statistiche del

(4)

valore del pixel di selezioni definite dall'utente e di oggetti in base a soglie di intensità. Può anche misurare distanze e angoli. Può creare istogrammi di densità e tracciare delle linee profilo (tra punti definiti). Supporta le funzioni di elaborazione standard delle immagini come operazioni di regolazione del contrasto, analisi di Fourier, incremento della nitidezza, lo smoothing (smerigliatura informatica), rilevamento dei bordi e filtraggio della mediana. Esegue anche trasformazioni geometriche come le traslazioni, lo scaling e la rotazione. Il programma elabora i più comuni linguaggi di immagine (TIFF, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS e “raw”) e consente di aprirne simultaneamente a video un numero di immagini limitato solo dalla memoria RAM del computer.

Il programma è corredato poi di un utilissimo “Recorder” che registra in Java le operazioni compiute manualmente che possono così essere copiate nelle macro “personali”.

Queste caratteristiche rendono ImageJ il programma più idoneo per le elaborazioni richieste dalla presente ricerca.

6.2 Cosa e come elaborare.

Obiettivo dell’elaborazione è ottenere dalle 24 foto di un sito l’immagine della struttura dei cristalli che affiorano sulla superficie fotografata per poi, con il teorema della stereologia e la metodologia di Schwartz-Saltikov ricostruirne la distribuzione in classi di dimensione nello spazio.

Il primo problema da affrontare è la scelta di quali caratteristiche dell’immagine elaborare. E’ ovvio che saranno quelle che in prospettiva consentono di meglio conseguire l’obiettivo, ma molta attenzione andrà posta

(5)

anche al numero di byte da elaborare. L’elaborazione di immagini tratta infatti file di dimensioni notevoli e con operazioni spesso complesse che richiedono tempi non brevi. E’ necessario quindi avere programmi di durata ragionevole, dato che lo stock di immagini di prima elaborazione è di 1440 unità.

La caratteristica più immediata di una immagine è il colore ed il colore sarà quindi il primo elemento da valutare per l’elaborazione.

Si è presa quindi una immagine tra quelle da elaborare (AT-V-DSC 0010 estensione JPG), scelta a caso ma comunque rappresentativa, e la si è scomposta nei tre colori fondamentali, blu, verde e rosso. Di ciascuna immagine di colore si è rilevata la distribuzione dei pixel per livelli di intensità su una scala da 0 a 255 (queste elaborazioni sono standard in ImageJ).

Alle figure 19 (blu), 20 (verde) e 21 (rosso) sono riportati gli istogrammi delle distribuzioni ricavate. Alla successiva figura 22 è invece riportato l’istogramma della distribuzione dei pixel per livelli di grigio.

(6)

Fig. 20 Istogramma dei verdi

Fig. 21 Istogramma dei rossi.

(7)

I tre istogrammi di colore hanno forme simili, con picchi accentuati e distribuzione dei valori piuttosto concentrata. Unica differenza sensibile è la posizione del picco sulla scala, con il blu al valore massimo, 174, il verde al valore intermedio di 136 ed il rosso al valore minimo di 112. I motivi di tale distribuzione possono essere attribuiti sia al naturale “colore” del marmo che allo spettro di luce dei led di illuminazione.

Gli istogrammi non mostrano caratteristiche che consentano analisi diversificate e quindi potenzialmente ricche di evidenze e l’analisi separata dei tre colori con successiva ricomposizione dei risultati si prospetta con pesanti problemi d’elaborazione. Una scelta potrebbe essere l’analisi nel solo colore blu che presenta i maggiori livelli di brillantezza e la più ampia distribuzione dello spettro dei pixel, ma si è ritenuta più proficua l’elaborazione in livelli di grigio per le considerazioni che seguono.

L’istogramma dei grigi di figura 22, è stato ricavato con la formula di default, gray=0,299*red+0,587*green+0,114*blue, ove la ponderazione è realizzata secondo la percezione dell’occhio umano. L’analisi in scala di grigi richiede una elaborazione unica e senza necessità di ricomposizione, con un assai minor impegno richiesto a livello di compilazione della macro (vedere al capitolo successivo).

I marmi del comprensorio apuano sono monomineralici, composti interamente da calcite, con altri minerali solo in traccia, per cui l’elaborazione per colori separati anche intuitivamente non comporta i vantaggi che ha in rocce composte da più minerali, di solito assai diversamente colorati.

L’elaborazione delle immagini in scala di grigi inoltre ottimizza il rapporto tra tempi di calcolo e approssimazione accettabile dei risultati.

(8)

La scelta della scala di grigi non esclude ovviamente che in futuro l’elaborazione delle immagini possa essere ripresa nei tre colori.

Una ultima precisazione: la conversione colore-grigio poteva essere realizzata anche con l’istruzione “Unweighted RGB to grayscale” e con la formula gray=(red+green+blue)/3. (media aritmetica dei tre valori di colore).

Una seconda scelta da fare è quella della quantità di area da elaborare. Come si vede al piede degli istogrammi, la voce Count dà il numero dei pixel che sono stati analizzati, nel nostro caso oltre 12 milioni. Si è già detto che alla risoluzione di 3000 PPI l’area fotografata è circa quella di una diapo di 24x36 mm con una superficie di quasi 9 cmq: un’area del genere contiene un numero eccessivo di cristalli per le successive elaborazioni (fino a 80.000 circa), per le quali l’area ottimale è di 2-3 cmq. Inoltre, le immagini presentano due tipi di difetto, uno dovuto all’illuminazione e l’altro al processo fotografico. L’illuminazione è massima al centro e sfuma verso gli angoli (Vedi figura. 18) a causa della forma conica del pennello luminoso dei led, la cui posizione è obbligata per questioni di ingombro. La fotografia della superficie piana del campione è fatta con messa a fuoco al centro, per cui procedendo verso i bordi la distanza focale varia, sia pure di poco, peggiorando la qualità dell’immagine. Altro problema, la presenza sul campione di difetti, testimoni di levigatura o segni di precedenti rilevazioni che inquinerebbero, se compresi, le elaborazioni. L’ultima considerazione è sui tempi di elaborazione prevedibilmente alti delle foto intere. (In seguito sono stati quantificati in circa un’ora per gruppo di 24 foto elaborate in toto).

Per questi motivi si è elaborata solo un’area di circa 2000x2000 pixel scelta opportunamente e in posizione centrale ed eguale su ciascun set di foto,

Figura

Fig.  17   Foto per messa a fuoco e determinazione della risoluzione
Fig.  19   Istogramma dei blu.

Riferimenti

Documenti correlati

TENUTO CONTO che la spesa di cui trattasi, pari complessivamente ad euro 366,00 (IVA compresa) è imputabile alla voce contabile U.1.03.01.02 “Altri beni di consumo”, V livello 001,

Test al Ferrocianuro: Aggiungi una goccia di 5% ferrocianuro di potassio [K4Fe(CN)6] in modo da coprire il pigmento. Aggiungi una piccola goccia di

Tale diminuzione di luminosit`a `e dovuta all’attraversamento da parte della shell di combustione di idrogeno della discontinuit`a nel profilo chimico lasciata dalla

Il grafico in figura 4.101 mostra l’andamento della magnitudine assoluta M R 625 in funzione di [Fe/H] per et`a corrispondenti a T=10, 12 e 15 Gyr, determinato con le isocrone

A tal proposito dichiara e garantisce di tenere indenne e manlevare la redazione dei siti internet utilizzati per la formazione di cui al presente bando, nonché i soggetti ad

Nella finestra dei Livelli aggiungere un nuovo livello, cliccando sull’icona in basso (nel caso in cui non fosse aperta la finestra dei livelli, selezionare nel menù in alto

Interi piani cristallini presentano una disposizione anomala rispetto al cristallo perfetto (superficie esterna del cristallo, bordi di grano) Difetti di volume.. Alterazione

aggiungere 2/3 cucchiai di colla glitter (o un tubetto intero di quelli piccoli) aggiungere brillantini o altri oggetti piccoli e leggeri che possono rifrangere la luce versare