Capitolo 6
Analisi dell’immagine.
6.1 Introduzione.
L’analisi dell’immagine ha consentito di poter quantificare alcuni parametri in modo semiautomatico, elencati di seguito:
1. la valutazione, sezione per sezione, della variazione delle percentuali areali delle fasi mineralogiche in riferimento alla posizione rispetto al transetto;
2. i rapporti lunghezza/larghezza dei nastri;
3. analisi dei differenti tipi di grani all’interno dei nastri di quarzo;
4. i rapporti assiali dei porfiroclasti e la loro orientazione, per ricavare in seguito la vorticità cinematica.
6.2 Distinzione delle fasi e calcolo delle percentuali.
Il primo passo del procedimento è stato l’acquisizione delle immagini digitali a nicol paralleli delle sezioni sottili tramite uno scanner per diapositive. Attraverso l’inserimento di una pellicola polaroid si sono ottenute le immagini a nicol incrociati.
Per ogni sezione sottile è stata eseguita una scansione a nicol paralleli e una a nicol incrociati. I 18 file ottenuti dalle nove sezioni sottili sono stati elaborati utilizzando il programma Adobe Photoshop CS2 versione 9.0 al fine di ottenere una distinzione delle fasi mineralogiche presenti e successivamente sono stati trattati con Imagej ottenendo le percentuali areali.
Il lavoro si è svolto osservando le sezioni sottili al microscopio ottico e colorando le fasi sull’immagine al computer.
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6.2.1 Metodologie utilizzate.
Ogni fase mineralogica è stata evidenziata attribuendole un colore. Per ciascuna fase sono stati scelti colori accesi e molto diversi fra loro per non creare problemi al programma nel caso in cui si volesse campionare i colori separatamente. Per esempio il rosso utilizzato per definire i nastri di quarzo era campionato dal programma insieme a parte della banda di colore dell’arancione che inizialmente era stato dedicato al riconoscimento della mica nera, poi abbinata al verde.
Per il campionamento delle diverse fasi mineralogiche sono state usate le scansioni delle sezioni a nicol paralleli (fig. 1) che permettono di evitare le elevate variazioni del colore di birifrangenza delle fasi presenti nelle immagini a nicol incrociati. Lo strumento di Adobe Photoshop utilizzato più frequentemente in questa fase è il “secchio di vernice”. Attraverso questo strumento il programma riconosce i pixel che hanno le composizioni di colori molto simili nei canali RGB. Se questa operazione produce buoni risultati con fasi aventi colori pressoché costanti nell’intera sezione, il problema si verifica nella distinzione tra il quarzo e i feldspati, entrambi bianchi, tra la tormalina e la biotite alterata, entrambi di colore marrone scuro. Per questo problema è necessario deselezionare l’opzione “contiguo” in modo che lo strumento di selezione “secchio di vernice” riempia solo i pixel contigui con il colore assegnato. Tuttavia se un nastro di quarzo è adiacente al feldspato, il problema persiste e li colora entrambi. È stato necessario avere un controllo diretto e costante al microscopio della sezione e si è proceduto con una sovrapposizione delle immagini a nicol paralleli e a nicol incrociati riuscendo quindi ad evitare errori nella colorazione delle fasi.
Ogni fase mineralogica è stata colorata ed evidenziata su un singolo livello.
Il risultato finale è un’immagine digitale che ricopre il 100% della superficie del file analizzato pronta per essere separata nei layer dedicati ad ogni fase (fig. 2).
Fig. 2 Immagine digitalizzata della sezione Ros9. rosso: nastri d quarzo; nero: porfiroclasti; verde: biotite; blu: epidoto; viola: “matrice” (vedi cap.7); celeste: tormalina; rosa: mica bianca; giallo: clorite a fiocchi.
L’operazione di separare ogni fase in un singolo layer è stata ottenuta sempre con Adobe Photoshop CS2 campionando i colori attraverso la funzione del “color range” (selectcolor range) che permette di avere come risultato una selezione all’interno dell’immagine contenente esclusivamente il colore desiderato.
Quando si inverte la selezione (selectinverse) e si cancella la porzione dell’immagine restante, si ottiene un file che, una volta salvato come file jpeg, contiene una fase mineralogica digitalizzata. Se questa operazione è ripetuta per le fasi presenti, si creano dei file che possono essere perfettamente sovrapposti trascinando ogni immagine sulla precedente. Per visualizzare correttamente su un solo foglio di lavoro i vari layers, essi devono ancora essere elaborati. Il primo layer su cui vanno trascinati gli altri prende il nome di “background” e deve necessariamente essere duplicato al fine di creare un layer vero e proprio. Questa trasformazione deve essere fatta perché il background non ha la possibilità di essere interrogato dal programma come un layer qualsiasi. A questo punto il
background viene cancellato e si procede con il trascinamento del secondo layer sul primo. Ad
esempio il primo layer (già trasformato) è quello dei nastri di quarzo a cui si vuole sommare quello dei porfiroclasti. Trascinando semplicemente il secondo sul primo, opportunamente allineati grazie alla funzione “snap”, l’immagine restituita è solo quella dei porfiroclasti.
a b
c d
Fig. 3 Ros9. a) layer porfiroclasti trascinato sul layer nastri di quarzo, con evidenziata l’opzione ”difference”; b) immagine sovrapposta, con i colori ancora da invertire; c) sovrapposizione completata dei due layer; d) immagine psd completa.
Occorre quindi selezionare (come in fig. 3a) l’opzione “difference” al posto di “normal” e successivamente invertire i colori dell’immagine sovrapposta con il comando di tastiera “crtl+i”. L’immagine che si visualizza adesso è quella dei due layer con il restante sfondo bianco.
L’operazione appena descritta è stata ripetuta per i layers che compongono l’immagine jpeg di partenza delle 9 sezioni, così da ottenere file di tipo psd facilmente interpellabile nel qual caso si voglia visualizzare una o più fasi escludendone altre.
In pratica l’immagine jpeg di partenza che rappresenta la sezione sottile digitalizzata è stata prima scomposta nei sui colori e poi riassemblata mantenendoli separati così da visualizzarli o meno con un click del mouse. I layers creati sono stati elaborati con il programma Imagej per ottenere le percentuali areali delle fasi mineralogiche.
Il metodo che è stato seguito prevede in primis la trasformazione in colori binari per far sì che il programma utilizzi solo la porzione nera dell’immagine (processmake binary), in seguito si indirizza il programma sull’immagine desiderata (analyzeset measurementsredirect to) (fig. 4a) selezionando le analisi che si vogliono effettuare. Nella stessa finestra (analyzeset measurements) è più semplice e rapido selezionare tutte le opzioni che propone il programma perché alcune ne implicano altre, come ad esempio senza i centroidi selezionati non è possibile che il programma calcoli le aree. Se le opzioni non vengono selezionate, il programma non conclude il calcolo oppure il dato ottenuto è errato.
L’operazione si conclude avviando la misurazione (analyzemeasure) che è stata ripetuta per ogni
layer della sezione in elaborazione, così facendo Imagej crea una finestra, nella quale accumula i
risultati (results) (fig. 4b). Questa finestra può essere comodamente copiata e incollata in un foglio di lavoro di Microsoft Excel, dove è possibile eliminare le colonne in eccesso create selezionando tutte le opzioni nella finestra (analyzeset measurements), con lo scopo di far rimanere solo le colonne relative all’area e al numero dei pixel.
La somma delle percentuali areali così ottenute non è sempre riuscita a coprire il 100% dell’immagine e in qualche caso le percentuali hanno superato tale soglia.
Questo può accadere se le sezioni non sono totalmente coperte da roccia, ma presentano qualche vuoto (ros2, ros3 e ros8), oppure perché il programma ha convertito in binario alcuni pixel in più o in meno. Le percentuali ottenute da Imagej sono quindi state normalizzate a 100% in un foglio di calcolo di Excel escludendo i buchi dal conteggio (fig. 4c).
a
b
c
Fig. 4 Esempio del calcolo delle percentuali effettuato sulla sezione ros9. A: layer matrice in binario. Il programma viene indirizzato sull’immagine; b: viene creata la finesta “results” di interscambio con Excel; c: percentuali normalizzate al 100%.
6.3 Rapporti lunghezza/larghezza dei nastri di quarzo e distinzione in foliazione
obliqua destra e sinistra.
Particolare attenzione è stata posta all’analisi dei nastri di quarzo. Una volta creati i layers dei nastri di quarzo per le nove sezioni, è stata effettuata l’analisi per determinare il rapporto fra la lunghezza e la larghezza di ogni oggetto sempre al fine di relazionarla alla vicinanza delle zone di taglio all’interno delle quali sono contenuti i campioni.
6.3.1 Metodologie utilizzate.
Questa analisi è stata acquisita con Adobe Photoshop CS2 utilizzando lo strumento di misura che rende ottima e precisa la valutazione delle dimensioni. Durante l’osservazione sono stati distinti i nastri che presentavano la foliazione obliqua destra o sinistra da quelli che non ne erano interessati. Per tutti i casi è stata riportata una media del valore per ogni sezione, inoltre è stata valutata l’incidenza della foliazione obliqua, sia destra che sinistra, rispetto alla totalità dei nastri presenti (fig. 5).
Fig. 5 Rapporti lunghezza/larghezza dei nastri di quarzo con la distinzione fra quelli interessati dalla foliazione obliqua e quelli non interessati.
6.4 Analisi dei nastri di quarzo.
Il primo passo di questa operazione è stato numerare i nastri ritenuti interessanti per caratteristiche di sito occupato, cioè non troppo vicini ai porfiroclasti che ne determinavano la deflessione, né ai bordi della sezione, condizione che rendeva difficile l’elaborazione dei dati nella successiva analisi della vorticità cinematica istantanea (fig. 7).
6.4.1 Metodologie utilizzate.
L’acquisizione di immagini ad alta risoluzione di 21 nastri appartenenti alle 9 sezioni con la fotocamera digitale ha permesso di ottenere foto aventi un lato lungo di 1,29 mm.
Ogni nastro di quarzo ha richiesto da un minimo di 3 foto (ros8 nastro5) a un massimo di 50 foto (ros5 nastro1) (fig. 7) unite opportunamente con Adobe Photoshop CS2 attraverso la funzione
photomerge (fileautomatephotomerge). Questa operazione non sempre va a buon fine perché il
programma a volte non riesce a riconoscere foto adiacenti specialmente se sono state acquisite con un’esposizione differente, che rende più o meno luminose le foto digitali. Il problema è stato risolto manualmente per i casi necessari.
La fase successiva è consistita in una l’analisi combinata tra l’osservazione al microscopio e l’osservazione delle immagini digitali dei nastri ritenuti idonei, con lo scopo di creare un’immagine
del nastro digitalizzata. Sono stati colorati i quattro tipi di grani presenti, oldgrain, subgrain,
newgrain e grain ,in modo da ricoprire la totalità del nastro ed escludendo dalla digitalizzazione le
miche, gli epidoti e i porfiroclasti inglobati dal nastro, lasciati non colorati.
Gli oldgrain sono cristalli di quarzo ereditati dalla roccia indeformata, a partire dai quali si creano gli altri tipi di cristalli tramite la migrazione dei margini. Si riconoscono principalmente in quanto la deformazione provoca la variazione dell’orientazione dell’asse ottico senza distruggere il cristallo, dando origine al fenomeno dell’estinzione ondulata. Inoltre ai margini degli oldgrain si formano nuovi cristalli con bordi più o meno netti. I subgrain si riconoscono dai margini, i quali non sono netti e ben visibili, ma a volte si notano solo ruotando il piatto del microscopio perché hanno l’orientazione dell’asse ottico differente dall’oldgrain di origine. I newgrain sono il risultato dell’ultimo stadio della deformazione, sono piccoli (dai 300µm2 a poco più di 1000µm2) e ben definiti. I subgrain sui quali si attiva nuovamente il GBM, creando nuovamente newgrain e
subgrain e definendo i margini dei cristalli, vengono chiamati grain.
L’inizio di questa fase è stata la creazione di uno “scheletro” che rispecchiasse l’andamento dei margini dei grani cui ha fatto seguito la colorazione vera e propria (fig. 8b).
a
b
Questa operazione è stata compiuta con Adobe Photoshop CS2 tramite l’utilizzo dello strumento matita per lo scheletro e secchio di vernice per i grani (fig. 8c).
È stata necessaria la massima precisione nella creazione dello “scheletro” in quanto la successiva analisi è stata compiuta sulle dimensioni areali dei grani.
La superficie media e totale dei quattro tipi di grani è stata ottenuta analizzando l’immagine in maniera del tutto uguale al procedimento utilizzato per ottenere le percentuali areali delle fasi, cioè separando i colori concernenti la differente genesi dei grani e processando i layer così creati con Imagej.
Per il calcolo delle percentuali reali è stato necessario creare dei file di immagine nei quali tutti i cristalli di quarzo sono stati colorati di nero come lo scheletro. Così facendo è stato possibile calcolare con precisione la percentuale di area occupata dallo scheletro (una linea di 4 pixel) sottraendo, dall’area occupata da tutta la porzione colorata di nero di questo quinto file, la somma delle quattro percentuali relative ai grani di quarzo. Lo scopo di questa operazione è stato quello di ridistribuire proporzionalmente la percentuale di scheletro sui grani.
Il sesto file creato ha contenuto le fasi mineralogiche definite “non quarzo”, cioè le miche e i porfiroclasti di plagioclasio inglobati dal nastro, da sottrarre all’area totale occupata dal nastro.
a b
c
Fig. 8 Particolare di ros6 nastro1 nel quale sono rappresentati i quattro tipi di grani. A: collage delle immagini del nastro; b: scheletro; c: immagine colorata verde: oldgrain, rosso: newgrain, giallo: subgrain, blu: grain (lato lungo delle immagini 1 mm).
Inoltre è stato necessario separare in più parti i file d’immagine colorati perché Imagej ha una memoria limitata che non permette l’analisi di immagini contenenti un elevato numero di informazioni (pixel).
La fase finale dell’analisi è stata
• la riunione dei dati riguardanti un solo nastro di quarzo, eventualmente scomposto per le ragioni di cui sopra.
• la somma dei dati relativi a una sezione, acquisiti da 1 a 3 nastri di quarzo.
• la creazione dei grafici riguardo la copertura areale dei grani distinti e la grandezza media dei quattro gruppi di grani.
Riguardo al secondo punto occorre fare una precisazione. Trattandosi di dati e percentuali riferite a quantità (pixel) differenti nastro per nastro, non si può eseguire una semplice media fra le percentuali per ottenere il dato concernente la sezione, in quanto si otterrebbe un dato decisamente errato. La somma di percentuali riferite a quantità differenti non è uguale alla somma delle quantità a cui sono riferite le percentuali stesse (fig. 9). Il calcolo si è concentrato sulla somma dei pixel, riferiti a ogni tipo di cristallo dei nastri di una sezione, ricavati dalle percentuali non ricalcolate a 100, e sulla somma del numero degli oggetti. Così facendo si ottengono stime di aree, totali e medie, e raggio ipotetico (vedi in seguito) valide e corrette sezione per sezione.
Per ottenere l’area dei cristalli è stato fatto un calcolo della grandezza del lato di un pixel.
Questo è stato possibile conoscendo le dimensioni del lato lungo dell’immagine, ottenuto con lo strumento misura su Adobe Photoshop CS2 e con foto digitali su carta millimetrata. Il primo dei due dati ha l’unità di misura di Adobe Photoshop CS2, cioè cm, ma è da considerarsi un dato adimensionale in quanto tutte le immagini sono state acquisite con lo stesso ingrandimento al
microscopio e la misura in cm non corrisponde ai centimetri reali, ma costante per tutte le immagini. Ogni foto ha 90,31 (cm) di lato maggiore. Il secondo dato ha permesso di rilevare la dimensione reale del lato lungo di tutte le foto: 1,23 mm.
Da qui una serie di proporzioni:
1,23 mm : 90,31 = 1 mm : x x = 72,92
grandezza di 1 mm su Adobe Photoshop CS2
L’opzione image size (imageimage size) permette di sapere di quanti pixel è composta l’intera immagine e a quanti cm fittizi corrispondono (fig. 10).
Facendo riferimento all’esempio mostrato in fig. 10:
644,03 / 72,92 = 8,83 mm lato lungo dell’immagine in mm
8,83mm / 18256 pixel = 0,000483677 mm/pixel x1000 = 0,484 µm/pixel dimensioni del pixel
Tramite le percentuali areali corrette si è ricavato l’esatto numero di pixel occupati da ogni tipo di grano. Il 100% di questo dato si ottiene sommando la percentuale del “non quarzo” rimasto intrappolato all’interno del nastro. Con questo dato si è ottenuta l’area totale in µm2 che, divisa per il numero di oggetti, ha dato la dimensione media dei grani per ogni gruppo analizzato.
Si è arrivati a stabilire il numero degli oggetti utilizzando la funzione di Imagej già applicata al ricavo dei dati utili alla vorticità cinematica media, ovvero analyze particles (analyzeanalyze
Fig. 10 La tabella image size su Adobe Photoshop CS2. Si ottengono tutti i dati per il ricavo della grandezza di un pixel con lo scopo di arrivare all’area dei grani nei nastri di quarzo. La parte evidenziata di rosso indica la larghezza del file in cm fittizi, quella in blu la indica in pixel. I dati in figura si riferiscono a ros7 nastro3.
particles), inserendo l’opzione di non mostrare alcuna approssimazione grafica alla fine del
processo.
In riferimento al lavoro di Stipp et. ali, (2002 b), è stata ipotizzata una forma circolare dei grani per ricavarne il raggio ipotetico in µm da relazionare alla temperatura di deformazione alla quale il grano è stato sottoposto e quindi al meccanismo deformativo predominante che ha agito. Il parametro è stato ricavato dalla dimensione media dei cristalli.
6.5 Utilizzo dei layers dei porfiroclasti per ricavare la vorticità.
L’immagine contenente il layer dedicato ai porfiroclasti è stata analizzata con Imagej con lo scopo di ottenere dei dati utili per ricavare il valore della vorticità cinematica media sezione per sezione.
6.5.1 Metodologie utilizzate.
Se l’immagine dei porfiroclasti era stata utile per il calcolo della presenza areale della fase, la stessa immagine non è stata ritenuta valida per questo processo, in quanto, specialmente per gli oggetti più piccoli, l’approssimazione grafica del porfiroclasto (fig. 11a) non è risultata totalmente attendibile e quindi quelli al di sotto di un grado di esattezza sono stati eliminati. Questa valutazione soggettiva ha escluso gli oggetti talmente piccoli nei quali la posizione di un solo pixel faceva variare notevolmente la valutazione del programma riguardo alla lunghezza, la larghezza e l’angolo con l’orizzontale dell’oggetto.
Il secondo passo è stato quello di riempire i buchi all’interno degli oggetti causati dalla presenza di fillosilicati ed epidoti non rappresentati nell’immagine, quindi bianchi. Questo è stato possibile grazie alla funzione fill holes di Imagej (processbinaryfill holes). Le altre opzioni sopra quella utilizzata (erode – dilate – open – close) permettono di aggiungere o togliere un contorno di pixel
a b
neri sugli oggetti dell’immagine. Sono state usate per smussare gli angoli e rendere i porfiroclasti più simili possibile alle loro forme arrotondate dovute alla deformazione (fig. 11b). Più cicli di queste funzioni avrebbero permesso di coprire totalmente i buchi sopracitati, ma avrebbero alterato troppo la forma esterna degli oggetti, proprio il parametro su cui si basa la logica del programma per questa operazione.
Una volta indirizzato il programma sull’immagine modificata, è stata applicata la funzione analyze
particles (analyzeanalyze particles), chiedendo di mostrare alla fine del processo, oltre alla
tabella automatica che contiene i risultati, anche l’immagine con gli oggetti approssimati come ellissi (fig. 12).
