ITTO20090161A1 - Equalizzazione ed elaborazione di immagini ir - Google Patents

Description

DESCRIZIONE

“EQUALIZZAZIONE ED ELABORAZIONE DI IMMAGINI IR”

La presente invenzione è relativa all’equalizzazione ed elaborazione di immagini.

In particolare, la presente invenzione trova vantaggiosa, ma non esclusiva, applicazione nell’elaborazione di immagini rilevate nel campo dell’infrarosso dello spettro elettromagnetico (IR), dette immagini essendo chiamate in modo noto immagini IR.

Inoltre, risulta essere particolarmente vantaggioso applicare la presente invenzione nell’elaborazione di immagini IR rilevate da termocamere in condizioni di forte dinamicità, come, ad esempio, nel caso di navigazione avionica in cui le termocamere sono montate su torrette di osservazione movimentate in azimut ed elevazione e forniscono flussi video di immagini IR, cui la seguente trattazione farà esplicito riferimento senza, però, per questo perdere in generalità.

Com’è noto, una termocamera è uno strumento che rileva la radiazione emessa nel campo dell’infrarosso dello spettro elettromagnetico (IR) dai corpi in funzione della loro temperatura e produce immagini di tale radiazione.

Le moderne termocamere hanno la capacità di distinguere variazioni di circa 0.01 °K in un intervallo che si aggira attorno ai 50 °K, che approssimativamente corrisponde ad una dinamica di 5000 livelli di intensità (12 - 13 bit). I tradizionali schermi, invece, operano utilizzando 256 livelli di grigio (8 bit), di cui appena la metà sono effettivamente percepibili dall’occhio umano.

Si rende, dunque, necessaria, prima della visualizzazione, una fase di elaborazione che comprima e trasformi l’immagine ad elevata dinamica acquisita da una termocamera per adattarla alla dinamica degli schermi a 256 livelli, limitandone, quindi, notevolmente il contenuto informativo, ma rendendola, contestualmente, intelligibile.

Infatti, se da un lato per la visualizzazione è richiesto che venga ridotto il numero di livelli di intensità dell’immagine IR acquisita da una termocamera, dall’altro lato è necessario rendere l’immagine IR gradevole, verosimile e arricchita di tutti quei dettagli utili alle applicazioni basate su immagini IR.

Se a questo si aggiunge che nel caso di termocamere utilizzate durante una navigazione avionica le immagini sono rilevate in un contesto ampiamente dinamico ove lo scenario all’interno della finestra di osservazione varia repentinamente, presentando un’alta variabilità del numero di livelli di intensità da comprimere e dei dettagli da esaltare, si comprende come l’elaborazione delle immagini IR risulti essere un’operazione molto complessa ed impegnativa.

In figura 1 è mostrato un istogramma delle intensità dei pixel in una immagine IR di esempio acquisita da una termocamera.

In particolare, l’istogramma di figura 1 ha sull’asse delle ascisse l’intera dinamica dei livelli di intensità rilevabili dalla termocamera da cui è stata acquisita l’immagine IR di esempio e sull’asse delle ordinate numeri di pixel, e, quindi, mostra per ogni livello di intensità il numero dei pixel che nell’immagine IR di esempio assumono tale livello di intensità.

In dettaglio, come mostrato nella figura 1, l’intera dinamica dei livelli di intensità, rilevabili dalla termocamera da cui è stata acquisita l’immagine IR di esempio, è dell’ordine di 10<4>.

Inoltre, la figura 1 mostra anche come le intensità dei pixel siano concentrate in un determinato intervallo dei livelli di intensità e come molti livelli di intensità non siano assunti da nessun pixel, caratteristica tipica di una qualsiasi immagine IR acquisita da una termocamera.

A tal riguardo alcune tecniche di elaborazione di immagini IR compattano la dinamica dei livelli di intensità e, successivamente, eseguono una compressione lineare dei livelli di intensità compattati.

Un esempio di tali tecniche è fornito nella domanda di brevetto US 5,249,241.

In particolare, la domanda di brevetto US 5,249,241 insegna a:

• calcolare un istogramma delle intensità dei pixel in un’immagine IR acquisita da una termocamera, di seguito chiamato istogramma originale;

• calcolare un numero compatto di livelli NCche è pari al numero dei livelli di intensità che nell’immagine IR sono assunti da almeno un pixel;

• eliminare dall’asse delle ascisse dell’istogramma originale i livelli di intensità che non sono assunti da nessun pixel;

• assegnare ad ogni livello di intensità non eliminato dall’asse delle ascisse dell’istogramma originale un nuovo valore compreso tra 0 e NC-1 e corrispondente alla posizione occupata dal livello di intensità sull’asse delle ascisse rispetto a tutti gli altri livelli di intensità non eliminati, creando così un istogramma compatto;

• associare ad ogni pixel un primo valore di intensità n1compreso tra 0 e NC-1 e pari al nuovo valore assegnato nell’istogramma compatto al corrispondente livello di intensità che il pixel assumeva originariamente;

• comprimere linearmente i primi valori di intensità n1dei pixel associando ad ogni pixel un secondo valore di intensità n2compreso tra 0 e 1 ed uguale ad un rapporto tra il corrispondente primo valore di intensità n1associatogli ed NC-1, ovvero n2= n1/(NC-1); ed

• assegnare ad ogni pixel un valore finale di intensità I compreso tra 0 e 255, e quindi visualizzabile su di uno schermo, semplicemente moltiplicando il corrispondente secondo valore n2associatogli per un fattore pari a 255 e, quindi, arrotondando all’intero più vicino.

Al fine di poter meglio comprendere la tecnica di elaborazione di immagini IR fornita nella domanda di brevetto US 5,249,241 ed appena descritta si rimanda alle figure 2, 3 e 4.

In particolare, in figura 2 è mostrato un istogramma compatto creato sulla base dell’istogramma mostrato nella figura 1, in figura 3 è mostrata la funzione di compressione lineare dei primi valori di intensità n1associati ai pixel dell’immagine IR di esempio sulla base dell’istogramma compatto mostrato nella figura 2, mentre in figura 4 è mostrata l’immagine IR di esempio elaborata mediante la tecnica di elaborazione di immagini IR fornita nella domanda di brevetto US 5,249,241 ed appena descritta. Com’è facilmente osservabile nella figura 4, la tecnica di elaborazione di immagini IR, fornita nella domanda di brevetto US 5,249,241, causa una perdita di visibilità di gran parte dei dettagli contenuti nell’immagine IR originale.

Un’altra tecnica nota è rappresentata dall’equalizzazione di istogramma (“Histogram Equalization” – HE) che viene descritta in Anil K. Jain, “Fundamentals of Digital Image Processing”, Prentice Hall, 1989, p. 241-242.

In particolare, tale tecnica sfrutta una trasformazione non lineare che equalizza un’immagine nel dominio dell’istogramma e, contestualmente, ne effettua la compressione. La funzione di equalizzazione delle intensità dei pixel è rappresentata dalla funzione cumulativa normalizzata ad uno dell’istogramma delle intensità nell’immagine, ovvero l’integrale normalizzato ad uno dell’istogramma, che in seguito verrà chiamato semplicemente cumulativa.

In figura 5 è mostrato un esempio di cumulativa calcolata sulla base dell’istogramma mostrato nella figura 1, mentre in figura 6 è mostrata l’immagine IR di esempio equalizzata secondo la tecnica HE mediante la cumulativa mostrata nella figura 5.

Con la tecnica HE, i livelli di intensità assunti da un gran numero di pixel risultano meno compressi a discapito dei livelli assunti da meno pixel.

Questo proprietà della tecnica HE è evidenziata in figura 7 dove sono messi a confronto un ingrandimento, per motivi di intelligibilità, dell’istogramma mostrato nella figura 1 con la corrispondente cumulativa mostrata nella figura 5.

Come mostrato nella figura 7, le aree a basso contenuto informativo, ovvero i livelli di intensità assunti da pochi pixel, che sono evidenziati con linee tratteggiate, subiscono una compressione maggiore delle aree ad alto contenuto informativo, ovvero i livelli di intensità assunti da un gran numero di pixel, che, invece, sono evidenziati con linee continue.

Da quanto appena detto risulta chiaro che la tecnica HE ha dei limiti nell’esaltazione dei contrasti di piccole aree. Infatti la tecnica HE, pur comportando dei risultati sicuramente migliori rispetto alla tecnica di elaborazione di immagini IR della domanda di brevetto US 5,249,241, non risolve il problema del contrasto in aree localmente calde o localmente fredde. Tale penalizzazione deriva dal fatto che l’HE è una tecnica di analisi globale e mal si presta ad evidenziare contrasti di tipo locale.

Al fine di superare i limiti della tecnica HE, negli anni sono state sviluppate diverse tecniche che effettuano equalizzazioni locali degli istogrammi.

Appartenente a questa famiglia di tecniche è l’equalizzazione adattativa di istogramma a contrasto limitato (“Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization” - CLAHE) che è stata sviluppata per applicazioni mediche, ad esempio per l’elaborazione di immagini ai raggi X, e che è descritta in J. Zimmerman, “An evaluation of the effectiveness of adaptive histogram equalization for contrast enhancement”, IEEE Trans. On Medical Imaging, Dec. 1988, Vol 7 No.4 p. 304-312, ed in S. Pizer, “CLAHE: Speed and Effectiveness”, IEEE, TH0311 – 1/90 del 1990, p.337-345.

In figura 8 è mostrato un esempio di applicazione della tecnica CLAHE ad un’immagine 80.

In particolare, con riferimento alla figura 8, la tecnica CLAHE comprende:

• suddividere l’immagine 80 in prime regioni 81, ad esempio quadrate, tra loro tutte uguali, di seguito chiamate blocchi;

• calcolare per ogni blocco 81 un corrispondente istogramma sulla base delle intensità dei pixel appartenenti al blocco 81;

• per ogni blocco 81 limitare eventuali picchi del corrispondente istogramma ad un corrispondente valore di soglia che rappresenta il numero massimo di pixel ammessi per ogni livello di intensità e che è calcolato come percentuale del numero totale di pixel appartenenti al blocco 81;

• calcolare per ogni blocco 81 una corrispondente cumulativa del corrispondente istogramma in cui sono stati limitati i picchi che eccedevano il corrispondente valore di soglia;

• equalizzare i pixel in ogni blocco 81 mediante la corrispondente cumulativa; ed

• interpolare le intensità dei pixel disposti in aree di confine tra blocchi 81 adiacenti.

Operativamente la limitazione degli istogrammi dei blocchi 81 viene di fatto effettuata calcolando prima l’istogramma del blocco 81 sotto esame e, successivamente, ridistribuendo la quantità di pixel eccedenti il valore di soglia all’interno dell’istogramma, incrementando i valori dei livelli di intensità al di sotto del valore di soglia sino all’esaurimento degli eccessi.

A tal riguardo, in figura 9 sono mostrati quattro grafici, tra i quali

• il grafico 1 mostra un istogramma di un blocco 81 insieme con un valore di soglia s che è pari al 5% del numero di pixel appartenenti al blocco 81,

• il grafico 2 mostra un istogramma ottenuto dall’istogramma del grafico 1 in cui sono stati limitati i picchi che eccedevano il valore di soglia s e ridistribuite sugli altri livelli di intensità le corrispondenti quantità eccedenti di pixel;

• il grafico 3 mostra la cumulativa corrispondente all’istogramma del grafico 2, ed

• il grafico 4 mostra la cumulativa corrispondente all’istogramma del grafico 1.

Confrontando i grafici 3 e 4 mostrati nella figura 9 si capisce come la tecnica CLAHE permetta di eliminare dall’immagine le rumorosità dovute alle brusche variazioni di contrasto.

Per contro, però, l’applicazione della tecnica CLAHE ad un’immagine IR, nonostante l’interpolazione delle intensità dei pixel disposti in aree di confine tra blocchi 81 adiacenti, induce lo stesso nell’immagine IR un effetto a blocchi, che risulta molto evidente per immagini IR appartenenti ad un flusso video, come ad esempio nel caso di video formati da immagini IR ed acquisiti da termocamere utilizzate durante una navigazione avionica.

Inoltre, la redistribuzione delle quantità di pixel eccedenti il valore di soglia s richiede sforzi computazionali non indifferenti e difficilmente eseguibili in tempi inferiori a 0.04 secondi, tempo massimo consentito per l’elaborazione in tempo reale di immagini IR appartenenti ad un flusso video affinché la presentazione del video sia fluida.

Quest’ultimo problema non è certamente sentito nel caso di immagini statiche provenienti da apparecchiature elettromedicali per le quali la tecnica CLAHE è stata sviluppata, mentre è molto sentito nel caso di video formati da immagini IR e acquisiti da termocamere utilizzate durante una navigazione avionica.

Inoltre, in figura 10 è mostrata l’immagine IR di esempio equalizzata mediante tecnica CLAHE.

Un’altra tecnica che effettua un’equalizzazione locale degli istogrammi è l’equalizzazione di istogramma basata su sottoblocchi parzialmente sovrapposti (“Partially Overlapped Subblock Histogram Equalization” – POSHE) che è descritta in Joung Youn Kim, “An advanced contrast enhancement using partially overlapped subblock histogram equalization”, IEEE Trans. On circuits and systems for Video technology, April 2001. p. 475-483, e che è stata sviluppata nel campo dei video di consumo per i quali sono richiesti bassi costi implementativi e la velocità di esecuzione non è un parametro stringente per hardware commerciali.

In generale, la tecnica POSHE prevede di suddividere l’immagine in prime regioni, ad esempio quadrate, tra loro tutte uguali, di seguito chiamati blocchi. Usando, poi, una finestra di elaborazione multiplo di un blocco, di seguito chiamata sottoblocco, vengono calcolati, sulla base delle intensità dei pixel appartenenti ai blocchi all’interno del sottoblocco, un istogramma e la corrispondente cumulativa.

Le intensità dei pixel appartenenti ai blocchi all’interno del sottoblocco vengono quindi equalizzate mediante la cumulativa così calcolata.

Inoltre, la tecnica POSHE prevede di spostare il sottoblocco sull’immagine di volta in volta di un passo pari al blocco per cui ogni blocco può essere sottoposto ad una o più equalizzazioni, sino ad un massimo pari al numero di blocchi contenuti nel sottoblocco.

Tipicamente un sottoblocco è grande come quattro blocchi e, quindi, ogni blocco può essere sottoposto fino a quattro equalizzazioni. Pertanto, il risultato definitivo di ogni blocco dell’immagine sarà la media dei risultati delle equalizzazioni che esso ha subito.

In figura 11 è mostrato un esempio di applicazione della tecnica POSHE ad una regione di un’immagine suddivisa in nove blocchi 111 con sottoblocco grande quattro blocchi 111.

In particolare, in figura 11 viene indicato il numero di equalizzazioni che subiscono i nove blocchi 111 per ognuno dei quattro spostamenti del sottoblocco che li interessa.

In figura 12 è mostrata l’immagine IR di esempio equalizzata mediante tecnica POSHE.

Un’immagine IR equalizzata mediante tecnica POSHE, seppur non affetta da effetto a blocchi residuo, è affetta da quel tipo di rumore che in letteratura è noto come effetto “sale e pepe”.

Infine, un’altra famiglia di tecniche per l’elaborazione delle immagini è rappresentata dalle tecniche che estraggono dall’immagine la parte ad alta frequenza spaziale (“High Frequency” - HF) per poi amplificarla e ricombinarla con la parte a bassa frequenza spaziale (“Low Frequency” - LF) al fine di esaltare i contorni locali.

Una tecnica che appartiene a questa famiglia è la tecnica di esaltazione dei contorni locali (“Local Contour Enhancement” – LCE) che è descritta in Eli Peli, “Image Enhancement for the Visually Impaired Optical Engineering”, 1984, Vol 23, N. 1, p. 47-51.

In particolare, in figura 13 è mostrato un diagramma di flusso di un’elaborazione 130 di un’immagine secondo la tecnica LCE.

In dettaglio, come mostrato nella figura 13, data un’immagine da elaborare, l’elaborazione 130 comprende:

• filtrare l’immagine da elaborare con un filtro passa basso (blocco 131) ottenendo, così, un’immagine LF che contiene solamente le basse frequenze spaziali dell’immagine da elaborare, il filtro passa basso (blocco 131) essendo convenientemente realizzato mediante una finestra scorrevole che viene fatta scorrere su tutta l’immagine da elaborare e che media l’intensità dei pixel al suo interno;

• sottrarre (blocco 132) l’immagine LF all’immagine da elaborare ottenendo, così, un’immagine HF che contiene solamente le alte frequenze spaziali dell’immagine da elaborare;

• amplificare (blocco 133) l’immagine HF moltiplicando le intensità dei pixel per un fattore di amplificazione α; e

• sommare (blocco 134) l’immagine HF amplificata all’immagine LF ottenendo, così, un’immagine elaborata mediante tecnica LCE.

Inoltre, in figura 14 è mostrata l’immagine IR di esempio elaborata mediante tecnica LCE.

Dalla figura 14 si comprende come le immagini IR elaborate con la tecnica LCE presentino sicuramente contorni locali migliori di immagini elaborate con altre tecniche, ad esempio, confrontando la figura 14 con la figura 6, la tecnica HE. Contestualmente, però, le immagini IR elaborate con la tecnica LCE risultano globalmente piatte e prive di profondità, ovvero con scarso contrasto globale.

La Richiedente ha notato che le tecniche di elaborazione di immagini appena descritte presentano diversi svantaggi, alcuni dei quali già anticipati, soprattutto se usate per elaborare immagini IR, in particolare quando le immagini IR sono rilevate da termocamere in condizioni di forte dinamicità.

In particolare, la tecnica CLAHE causa un effetto a blocchi su regioni di un’immagine IR molto uniformi e caratterizzate da un basso gradiente termico, in cui la tecnica di interpolazione non riesce pienamente a recuperare l’uniformità a partire dai blocchi. Operativamente tale situazione si ha in presenza di cielo freddo, tipicamente notturno.

Inoltre, la tecnica CLAHE causa anche la presenza nelle immagini IR di pattern regolari, quali aloni chiari e scuri altamente fluttuanti. Questo effetto non è apprezzabile in immagini IR statiche, ma risulta molto visibile in immagini IR in movimento e deriva dall’ingresso e dall’uscita di sorgenti localmente calde dai blocchi di elaborazione delle immagini IR. Questo effetto lo si può riscontrare in presenza di alberi o strutture calde in cemento quando l’ambiente circostante è più freddo, ad esempio un albero avente per sfondo cielo freddo.

I due suddetti problemi della tecnica CLAHE la rendono poco adatta per applicazioni basate su immagini IR acquisite da termocamere di piattaforme avioniche. Infatti l’effetto a blocchi ed i pattern regolari sono molto visibili in condizioni di elevata dinamicità e tali condizioni sono tipiche della navigazione avionica, per la quale, ad esempio, una rotazione veloce in azimut della termocamera con inclinazione del campo di vista di 45° è una situazione tipica durante le manovre di virata dei velivoli.

Inoltre i tempi di calcolo della tecnica CLAHE, che nell’elaborazione di immagini statiche provenienti da apparecchiature elettromedicali, campo nel quale è stata ideata tale tecnica, non causano alcun problema, creano, al contrario, molti problemi nell’elaborazione, spesso in tempo reale, di immagini IR rilevate da termocamere in navigazione avionica a causa della costruzione di molti istogrammi prima, ed alla limitazione con allocazione degli eccessi dopo.

Per quanto riguarda, invece, la tecnica POSHE, questa causa, come già detto precedentemente, un effetto sale e pepe.

Infine, la tecnica LCE ha un difetto riconosciuto, noto in letteratura come effetto alone o aureola, che consiste nell’aggiunta di un alone bianco in prossimità dei contorni che sono stati enfatizzati. Tale effetto è spesso visibile laddove i fattori di amplificazione e filtraggio usati siano molto alti.

Pertanto scopo della presente invenzione è quello di fornire un metodo di equalizzazione di un’immagine che sia in grado di alleviare gli svantaggi appena citati.

Il suddetto scopo è raggiunto dalla presente invenzione in quanto essa è relativa ad un metodo di equalizzazione di un’immagine, le cui caratteristiche essenziali sono definite nella rivendicazione 1 e le cui caratteristiche preferite e/o ausiliarie sono definite nelle rivendicazioni da 2 a 9, e ad un metodo di elaborazione di un’immagine comprendente detto metodo di equalizzazione, le caratteristiche essenziali di detto metodo di elaborazione essendo definite nella rivendicazione 10 e le caratteristiche preferite e/o ausiliarie di detto metodo di elaborazione essendo definite nelle rivendicazioni 11 e 12.

Per una migliore comprensione della presente invenzione, alcune forme preferite di realizzazione, fornite a puro titolo di esempio esplicativo e non limitativo, verranno ora illustrate con riferimento ai disegni annessi (non tutti in scala), in cui:

- la Figura 1 mostra un istogramma delle intensità dei pixel in una immagine IR di esempio;

- la Figura 2 mostra un istogramma compatto creato sulla base dell’istogramma di figura 1 secondo una data tecnica nota di elaborazione di immagini IR;

- la Figura 3 mostra una funzione di compressione lineare sfruttata dalla data tecnica nota di elaborazione di immagini IR;

- la Figura 4 mostra l’immagine IR di esempio elaborata mediante la data tecnica nota di elaborazione di immagini IR;

- la Figura 5 mostra una funzione cumulativa normalizzata ad uno dell’istogramma di figura 1;

- la Figura 6 mostra l’immagine IR di esempio equalizzata mediante una tecnica di equalizzazione di istogramma;

- la Figura 7 mostra un confronto tra l’istogramma di figura 1 e la corrispondente funzione cumulativa normalizzata ad uno di figura 5;

- la Figura 8 mostra schematicamente un esempio di applicazione di una tecnica di equalizzazione adattativa di istogramma a contrasto limitato;

- la Figura 9 mostra quattro grafici, in cui un primo grafico mostra un istogramma delle intensità dei pixel in una regione di un’immagine insieme con un valore di soglia, un secondo grafico mostra un istogramma ottenuto dall’istogramma del primo grafico in cui sono stati limitati i picchi che eccedevano il valore di soglia e ridistribuite sugli altri livelli di intensità le corrispondenti quantità eccedenti di pixel, un terzo grafico mostra una funzione cumulativa normalizzata ad uno calcolata sulla base dell’istogramma del secondo grafico, ed un quarto grafico mostra una funzione cumulativa normalizzata ad uno calcolata sulla base dell’istogramma del primo grafico;

- la Figura 10 mostra l’immagine IR di esempio equalizzata mediante una tecnica di equalizzazione di istogramma a contrasto limitato;

- la Figura 11 mostra schematicamente un esempio di applicazione ad una regione di un’immagine di una tecnica di equalizzazione di istogramma basata su sottoblocchi parzialmente sovrapposti;

- la Figura 12 mostra l’immagine IR di esempio equalizzata mediante una tecnica di equalizzazione di istogramma basata su sottoblocchi parzialmente sovrapposti;

- la Figura 13 mostra schematicamente un’elaborazione di un’immagine che sfrutta una tecnica di esaltazione del contorno locale;

- la Figura 14 mostra l’immagine IR di esempio elaborata mediante l’elaborazione di figura 13;

- la Figura 15 mostra schematicamente un metodo di equalizzazione di un’immagine secondo la presente invenzione;

- la Figura 16 mostra schematicamente una matrice di pixel che forma un’immagine da equalizzare con il metodo di figura 15;

- la Figura 17 mostra schematicamente una prima suddivisione in blocchi della matrice di pixel di figura 16 secondo il metodo di figura 15;

- la Figura 18 mostra con maggior dettaglio una prima fase del metodo di figura 15;

- la Figura 19 mostra schematicamente un’operazione eseguita durante la fase di figura 18 del metodo di figura 15;

- la Figura 20 mostra schematicamente una seconda suddivisione in blocchi della matrice di pixel di figura 16 secondo il metodo di figura 15;

- la Figura 21 mostra con maggior dettaglio una seconda fase del metodo di figura 15;

- la Figura 22 mostra schematicamente un metodo di elaborazione di un’immagine secondo la presente invenzione; e

- la Figura 23 mostra l’immagine IR di esempio elaborata mediante il metodo di elaborazione di figura 21.

La seguente descrizione viene fornita per permettere ad un tecnico del settore di realizzare ed usare l’invenzione.

Varie modifiche alle forme di realizzazione presentate saranno immediatamente evidenti a persone esperte ed i generici principi qui divulgati potrebbero essere applicati ad altre forme realizzative ed applicazioni senza, però, per questo uscire dall’ambito di tutela della presente invenzione.

Quindi, la presente invenzione non deve essere intesa come limitata alle sole forme realizzative descritte e mostrate, ma le deve essere accordato il più ampio ambito di tutela coerentemente con i principi e le caratteristiche qui presentate e definite nelle annesse rivendicazioni.

Inoltre, la presente invenzione è attuata per mezzo di un programma informatico comprendente regioni di codice configurate per implementare, quando il programma informatico è caricato nella memoria di un elaboratore elettronico ed eseguito da detto elaboratore elettronico, il metodo di equalizzazione di un’immagine e/o il metodo di elaborazione di un’immagine descritti di seguito.

La presente invenzione nasce da uno studio molto approfondito condotto dalla Richiedente al fine di indagare la possibilità di sviluppare una nuova tecnica di elaborazione di immagini IR che sfruttasse i punti di forza delle tecniche note ma che contestualmente fosse esente dai problemi ad esse legati.

In particolare, durante tale studio la Richiedente ha intuito che:

• una limitazione degli istogrammi evita il problema dell’effetto sale e pepe;

• l’uso di un sottoblocco per il calcolo delle funzioni di equalizzazione evita il problema dell’effetto a blocchi e della presenza di pattern regolari; ed

• un’interpolazione aiuta a ridurre l’effetto a blocchi.

Partendo da queste tre intuizioni la Richiedente ha, quindi, sviluppato un metodo di equalizzazione di un’immagine che è oggetto della presente invenzione.

Inoltre, sulla base del detto metodo di equalizzazione di un’immagine, la Richiedente ha anche sviluppato un metodo di elaborazione di un’immagine che è anch’esso oggetto della presente invenzione.

In particolare, secondo la presente invenzione viene realizzato, innanzitutto, un nuovo metodo di equalizzazione di un’immagine.

A tal riguardo, in figura 15 viene mostrato uno schema a blocchi di un metodo di equalizzazione 150 di un’immagine secondo la presente invenzione.

In dettaglio, come mostrato in figura 15, data un’immagine da equalizzare costituita da una matrice di pixel formata, appunto, da pixel ed avente un primo numero di colonne NICed un primo numero di righe NIR, ed in cui ogni pixel assume un corrispondente livello di intensità compreso in un dato insieme di livelli di intensità [I0,IMAX] che comprende tutti i livelli di intensità assumibili dai pixel dell’immagine da equalizzare, il metodo di equalizzazione 150 comprende:

• una suddivisione in primi blocchi (blocco 151) dell’immagine da equalizzare;

• un calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152) sulla base dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi;

• una suddivisione in secondi blocchi (blocco 153) dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi; ed • un’equalizzazione (blocco 154) dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi e secondi blocchi sulla base delle prime funzioni di equalizzazione calcolate.

In dettaglio, la suddivisione in primi blocchi (blocco 151) comprende suddividere l’immagine da equalizzare in prime regioni non sovrapposte, di seguito chiamate primi blocchi, ognuna delle quali è una sottomatrice della matrice di pixel avente un secondo numero di colonne NBCed un secondo numero di righe NBR, il secondo numero di colonne NBCessendo un sottomultiplo intero del primo numero di colonne NICed il secondo numero di righe NBRessendo un sottomultiplo intero del primo numero di righe NIR.

Convenientemente, i primi blocchi possono essere quadrati, ovvero avere il secondo numero di colonne NBCuguale al secondo numero di righe NBR.

Relativamente alla suddivisione in primi blocchi (blocco 151), in figura 16 è mostrato un esempio di immagine da equalizzare costituita da una matrice di pixel 160 che ha il primo numero di colonne NICpari a 6 ed il primo numero di righe NIRpari anch’esso a 6 ed in cui sono mostrati i livelli di intensità assunti dai 36 pixel che formano la matrice di pixel 160, mentre in figura 17 è mostrata la matrice di pixel 160 suddivisa in 9 primi blocchi, ognuno dei quali è indicato nella figura 17 con un rispettivo numero compreso tra 171 e 179 ed ha il secondo numero di colonne NBCpari a 2 ed il secondo numero di righe NBRpari anch’esso a 2.

Inoltre, in figura 18 è mostrato un diagramma di flusso del calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152).

In particolare, come mostrato nella figura 18, il calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152) comprende:

• una fase iniziale (blocco 181);

• una fase ricorsiva (blocco 182);

• una fase di decisione (blocco 183);

• una fase di creazione di un nuovo sottoblocco (blocco 184);

• una fase finale (blocco 185).

In dettaglio, la fase iniziale (blocco 181), a sua volta, comprende creare un sottoblocco che raggruppa un numero NSBdi primi blocchi adiacenti nell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi, il sottoblocco contenendo, quindi, un numero totale di pixel NSPpari a NSB*NBC*NBR.

Convenientemente, il numero NSBdei primi blocchi adiacenti raggruppati nel sottoblocco può essere uguale a 4.

Inoltre, la fase ricorsiva (blocco 182) comprende:

• calcolare un istogramma limitato che comprende per ogni livello di intensità I compreso nel dato insieme di livelli di intensità [I0,IMAX] un corrispondente numero di pixel PI, ogni pixel j contenuto nel sottoblocco essendo contato nel numero di pixel PI(j)corrispondente al proprio livello di intensità I(j) se detto numero di pixel PI(j)corrispondente al livello di intensità I(j) di detto pixel j è inferiore ad un numero massimo consentito di pixel PMAX, altrimenti detto pixel j essendo contato nel numero di pixel PI’corrispondente ad un livello di intensità I’ differente dal livello di intensità I(j) di detto pixel j, ovvero I’≠I(j), detto numero di pixel PI’corrispondente ad un livello di intensità I’ differente dal livello di intensità I(j) di detto pixel j essendo inferiore a detto numero massimo consentito di pixel PMAX, detto numero massimo consentito di pixel PMAXessendo calcolato come percentuale del numero totale di pixel NSP, ad esempio PMAXpuò essere pari al 5% di NSP;

• calcolare una funzione cumulativa che comprende per ogni livello di intensità I compreso nel dato insieme di livelli di intensità [I0,IMAX] un corrispondente valore cumulativo CI, ogni valore cumulativo CIessendo uguale ad un rapporto che ha al denominatore il numero totale di pixel NSPed al numeratore una somma ΣPidei numeri di pixel Picompresi nell’istogramma limitato calcolato e corrispondenti ai livelli di intensità i minori del, o uguali al corrispondente livello di intensità I, ovvero, usando un formalismo matematico, si ha che

• memorizzare la funzione cumulativa calcolata in un numero di primi elementi di memorizzazione pari al numero NSBdei primi blocchi adiacenti contenuti nel sottoblocco, ogni primo elemento di memorizzazione corrispondendo ad un rispettivo primo blocco degli NSBprimi blocchi adiacenti contenuti nel sottoblocco.

Sulla base di quanto appena descritto, si vuole qui sottolineare come durante la fase ricorsiva (blocco 182) gli istogrammi limitati siano calcolati conteggiando il generico pixel j contenuto nel sottoblocco nel numero di pixel PI(j)corrispondente al livello di intensità I(j) assunto dal generico pixel j fintantoché tale numero di pixel PI(j)è inferiore al numero massimo consentito di pixel PMAX, altrimenti il generico pixel j viene conteggiato in un altro numero di pixel PI’, con I’≠I(j), che non abbia raggiunto ancora il numero massimo consentito di pixel PMAX.

Pertanto, secondo la presente invenzione, gli istogrammi risultano saturati ad un valore massimo di ampiezza, ovvero il numero massimo consentito di pixel PMAX, già in fase di creazione, a differenza di quanto avviene nella tecnica CLAHE che prevede, prima, di calcolare gli istogrammi dei blocchi e, poi, di limitarli ridistribuendo le quantità eccedenti di pixel.

Relativamente alla fase ricorsiva (blocco 182), in figura 19 è mostrato un sottoblocco 190 che contiene i pixel dei primi blocchi 171, 172, 174 e 175 dell’immagine da equalizzare costituita dalla matrice di pixel 160.

In particolare, come mostrato nella figura 19, il sottoblocco 190 ha un terzo numero di colonne NSCpari a 2*NBC=4 ed un terzo numero di righe NSRpari a 2*NBR=4.

La figura 19 mostra anche quattro primi elementi di memorizzazione, indicati, rispettivamente, con 191, 192, 194 e 195, nei quali viene memorizzata una funzione cumulativa 196 calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel contenuti nel sottoblocco 190, ovvero sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 171, 172, 174 e 175 dell’immagine da equalizzare costituita dalla matrice di pixel 160.

Inoltre, facendo di nuovo riferimento alla figura 18, la fase di decisione (blocco 183) comprende:

• passare alla fase di creazione di un nuovo sottoblocco (blocco 184), attraverso un ramo indicato con 186, se ogni primo blocco dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi non è stato contenuto in almeno un sottoblocco; o

• passare alla fase finale (blocco 185), attraverso un ramo indicato con 187, se ogni primo blocco dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi è, invece, stato contenuto in almeno un sottoblocco.

A sua volta, la fase di creazione di un nuovo sottoblocco (blocco 184) comprende creare un nuovo sottoblocco che contiene NSB/2 primi blocchi già contenuti nel sottoblocco precedente ed NSB/2 primi blocchi adiacenti nell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi agli NSB/2 primi blocchi contenuti nel nuovo sottoblocco e già contenuti nel sottoblocco precedente.

In altre parole, ogni nuovo sottoblocco è sovrapposto al 50% al sottoblocco precedente. Convenientemente, tale sovrapposizione può essere aumentata, frazionando ulteriormente il sottoblocco.

Inoltre, convenientemente, ogni nuovo sottoblocco viene creato spostando sull’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi il sottoblocco precedente di un passo pari, di volta in volta, al secondo numero di colonne NBCo al secondo numero di righe NBR.

Ad esempio, facendo riferimento alle figure 17 e 19, il nuovo sottoblocco creato dopo il sottoblocco 190 contiene i primi blocchi 172, 173, 175 e 176.

Quindi, come mostrato nella figura 18, una volta terminata la fase di creazione di un nuovo sottoblocco (blocco 184), si passa di nuovo, attraverso un ramo indicato con 188, alla fase ricorsiva (blocco 182) che viene effettuata sul nuovo sottoblocco creato.

Inoltre, come precedentemente detto, quando ogni primo blocco dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi è stato contenuto in almeno un sottoblocco, dalla fase di decisione (blocco 183) si passa, attraverso il ramo 187, alla fase finale (blocco 185) del calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152) del metodo di equalizzazione 150.

Facendo riferimento alle figure 17 e 19, per come è stato sviluppato e descritto l’algoritmo del calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152), la condizione che ogni primo blocco dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi è stato contenuto in almeno un sottoblocco risulta soddisfatta quando sono stati creati:

• il sottoblocco 190;

• un sottoblocco contenente i primi blocchi 172, 173, 175 e 176;

• un sottoblocco contenente i primi blocchi 175, 176, 178 e 179; ed

• un sottoblocco contenente i primi blocchi 174, 175, 177 e 178.

Inoltre, facendo sempre riferimento alle figure 17 e 19, quando risulta soddisfatta la condizione che ogni primo blocco è stato contenuto in almeno un sottoblocco, si hanno anche:

• il primo elemento di memorizzazione 191 che corrisponde al primo blocco 171 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa 196 calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 171, 172, 174 e 175;

• il primo elemento di memorizzazione 192 che corrisponde al primo blocco 172 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa 196 calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 171, 172, 174 e 175;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 172 ed in cui è memorizzata una funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 172, 173, 175 e 176;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 173 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 172, 173, 175 e 176;

• il primo elemento di memorizzazione 194 che corrisponde al primo blocco 174 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa 196 calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 171, 172, 174 e 175;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 174 ed in cui è memorizzata una funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 174, 175, 177 e 178;

• il primo elemento di memorizzazione 195 che corrisponde al primo blocco 175 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa 196 calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 171, 172, 174 e 175;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 175 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 172, 173, 175 e 176;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 175 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 174, 175, 177 e 178;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 175 ed in cui è memorizzata una funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 175, 176, 178 e 179;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 176 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 172, 173, 175 e 176;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 176 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 175, 176, 178 e 179;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 177 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 174, 175, 177 e 178;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 178 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 174, 175, 177 e 178;

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 178 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 175, 176, 178 e 179; e

• un primo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco 179 ed in cui è memorizzata la funzione cumulativa calcolata sulla base dei livelli di intensità dei pixel nei primi blocchi 175, 176, 178 e 179.

Quindi, la fase finale (blocco 185) del calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152) del metodo di equalizzazione 150 comprende:

• calcolare per ogni primo blocco dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi una corrispondente prima funzione di equalizzazione ottenuta mediando le funzioni cumulative memorizzate nei primi elementi di memorizzazione corrispondenti al primo blocco; e

• memorizzare per ogni primo blocco dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi la corrispondente prima funzione di equalizzazione in un secondo elemento di memorizzazione corrispondente al primo blocco.

In particolare, dato un generico primo blocco che è stato contenuto in M sottoblocchi e per il quale, quindi, sono stati creati M primi elementi di memorizzazione ciascuno contenente una rispettiva funzione cumulativa, la corrispondente prima funzione di equalizzazione assume per ogni livello di intensità I compreso nel dato insieme di livelli di intensità [I0,IMAX] un rispettivo valore V(I) calcolato come:

in cui CI,kindica il valore cumulativo assunto in corrispondenza del livello di intensità I dalla funzione cumulativa memorizzata nel k-imo primo elemento di memorizzazione.

Pertanto alla fine del calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152) si ha per ogni primo blocco dell’immagine suddivisa in primi blocchi una corrispondente prima funzione di equalizzazione memorizzata in un corrispondente secondo elemento di memorizzazione.

Facendo di nuovo riferimento alla figura 15, la suddivisione in secondi blocchi (blocco 153) comprende suddividere l’immagine suddivisa in primi blocchi in seconde regioni non sovrapposte, di seguito chiamate secondi blocchi.

In particolare, i secondi blocchi possono essere di tre tipi:

• secondi blocchi di un primo tipo aventi le stesse dimensioni NBRxNBCdei primi blocchi, ogni secondo blocco del primo tipo essendo centrato in un corrispondente punto di confine tra quattro corrispondenti primi blocchi e comprendendo un corrispondente quarto dei pixel di ognuno dei quattro corrispondenti primi blocchi;

• secondi blocchi di un secondo tipo aventi dimensioni NBRx(NBC/2) o (NBR/2)xNBC, ogni secondo blocco del secondo tipo essendo costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprendendo un corrispondente quarto dei pixel di due corrispondenti primi blocchi; e

• secondi blocchi di un terzo tipo aventi dimensioni (NBR/2)x(NBC/2), ogni secondo blocco del terzo tipo essendo costituito da una corrispondente regione di angolo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprendendo un corrispondente quarto dei pixel di un corrispondente primo blocco.

A tal riguardo, in figura 20 è mostrato un esempio di applicazione della suddivisione in secondi blocchi (blocco 153) all’immagine costituita dalla matrice di pixel 160 e suddivisa nei primi blocchi 171-179.

In particolare, come mostrato nella figura 20,

• un secondo blocco del primo tipo 201 è centrato in un punto di confine 205 tra i primi blocchi 171, 172, 174 e 175 e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 171, del primo blocco 172, del primo blocco 174 e del primo blocco 175;

• un secondo blocco del primo tipo 202 è centrato in un punto di confine 206 tra i primi blocchi 172, 173, 175 e 176 e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 172, del primo blocco 173, del primo blocco 175 e del primo blocco 176;

• un secondo blocco del primo tipo 203 è centrato in un punto di confine 207 tra i primi blocchi 174, 175, 177 e 178 e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 174, del primo blocco 175, del primo blocco 177 e del primo blocco 178;

• un secondo blocco del primo tipo 204 è centrato in un punto di confine 208 tra i primi blocchi 175, 176, 178 e 179 e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 175, del primo blocco 176, del primo blocco 178 e del primo blocco 179;

• un secondo blocco del secondo tipo 209 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 171 e del primo blocco 174;

• un secondo blocco del secondo tipo 210 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 171 e del primo blocco 172;

• un secondo blocco del secondo tipo 211 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 172 e del primo blocco 173;

• un secondo blocco del secondo tipo 212 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 173 e del primo blocco 176;

• un secondo blocco del secondo tipo 213 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 176 e del primo blocco 179;

• un secondo blocco del secondo tipo 214 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 178 e del primo blocco 179;

• un secondo blocco del secondo tipo 215 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 177 e del primo blocco 178;

• un secondo blocco del secondo tipo 216 è costituito da una corrispondente regione di bordo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco 174 e del primo blocco 177;

• un secondo blocco del terzo tipo 217 è costituito da una corrispondente regione di angolo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel del primo blocco 171;

• un secondo blocco del terzo tipo 218 è costituito da una corrispondente regione di angolo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel del primo blocco 173;

• un secondo blocco del terzo tipo 219 è costituito da una corrispondente regione di angolo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel del primo blocco 177; ed • un secondo blocco del terzo tipo 220 è costituito da una corrispondente regione di angolo dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi e comprende un corrispondente quarto dei pixel del primo blocco 179.

Infine, al fine di ottenere un’immagine equalizzata, l’equalizzazione (blocco 154) comprende, per ogni secondo blocco, equalizzare il livello di intensità assunto da ogni pixel nel secondo blocco mediante una seconda funzione di equalizzazione calcolata sulla base di un’interpolazione delle prime funzioni di equalizzazione memorizzate nei secondi elementi di memorizzazione corrispondenti ai primi blocchi corrispondenti al secondo blocco.

In particolare, l’interpolazione delle prime funzioni di equalizzazione è, preferibilmente, una interpolazione bi-lineare.

Di seguito viene descritta con maggior dettaglio l’equalizzazione (blocco 154) basata su un’interpolazione bi-lineare delle prime funzioni di equalizzazione.

A tal riguardo, in figura 21 viene mostrato un secondo blocco SB (“Second Block”) del primo tipo che è sovrapposto a quattro corrispondenti primi blocchi FB1, FB2, FB3 e FB4 (“First Block”) e che comprende un corrispondente quarto dei pixel, rispettivamente, del primo blocco FB1, del primo blocco FB2, del primo blocco FB3 e del primo blocco FB4.

Un pixel compreso nel secondo blocco SB viene individuato all’interno del secondo blocco SB da una corrispondente coppia di indici (i,j)SB, in cui l’indice i è un numero intero compreso tra 1 e NBRe l’indice j è un numero intero compreso tra 1 e NBC, ed assume un corrispondente livello di intensità I((i,j)SB) non ancora equalizzato compreso nel dato insieme di livelli di intensità [I0,IMAX]. A valle dell’equalizzazione (blocco 154) il pixel (i,j)SBassumerà un corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((i,j)SB).

Inoltre, durante il calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152) per il primo blocco FB1 è stata calcolata una corrispondente prima funzione di equalizzazione UL(I) (“Upper Left”), per il primo blocco FB2 è stata calcolata una corrispondente prima funzione di equalizzazione UR(I) (“Upper Right”), per il primo blocco FB3 è stata calcolata una corrispondente prima funzione di equalizzazione BL(I) (“Bottom Left”) e per il primo blocco FB4 è stata calcolata una corrispondente prima funzione di equalizzazione BR(I) (“Bottom Left”), in cui I indica un livello di intensità compreso nel dato insieme di livelli di intensità [I0,IMAX].

L’equalizzazione (blocco 154) prevede di equalizzare il livello di intensità I((i,j)SB) di ogni pixel (i,j)SBdel secondo blocco SB assegnando al pixel (i,j)SBun corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((i,j)SB) calcolato secondo la seguente equazione:

(1) I<eq>((i,j)SB)=((UL(I((i,j)SB))*(NBR-i)*(NBC-j))+

(UR(I((i,j)SB))*(NBR-i)*(j-1))+ (BL(I((i,j)SB))*(i-1)*(NBC-j))+ (BR(I((i,j)SB))*(i-1)*(j-1)))/((NBR-1)*(NBC-1))

In altre parole, ad ogni pixel (i,j)SBdel secondo blocco SB viene assegnato un corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((i,j)SB) calcolato sulla base di rispettivi valori assunti dalle prime funzioni di equalizzazione UL(I((i,j)SB)), UR(I((i,j)SB)), BL(I((i,j)SB)) e BR(I((i,j)SB)) in corrispondenza del livello di intensità non equalizzato I((i,j)SB) del pixel (i,j)SB.

Inoltre, per ogni prima funzione di equalizzazione il rispettivo valore assunto in corrispondenza del livello di intensità non equalizzato del pixel viene pesato moltiplicandolo per un corrispondente fattore di peso che tiene conto del complemento della distanza, espressa intermini di righe e colonne, tra il pixel ed un corrispondente pixel di angolo del secondo blocco, detto pixel di angolo essendo quel pixel di angolo del secondo blocco che appartiene al primo blocco corrispondente alla prima funzione di equalizzazione.

In questo modo, nell’equalizzazione (blocco 154) del livello di intensità di un pixel viene dato maggior peso alla prima funzione di equalizzazione corrispondente al primo blocco a cui appartiene il pixel.

Ad esempio, facendo sempre riferimento alla figura 21, se il pixel considerato è il pixel di angolo (1,1)SBdel secondo blocco SB, in base all’equazione (1) il corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((1,1)SB) è uguale a UL(I((1,1)SB)), ovvero il pixel di angolo (1,1)SBviene equalizzato solamente mediante la prima funzione di equalizzazione UL(I) che corrisponde al primo blocco FB1.

Analogamente, per il pixel di angolo (1,NBC)SBil corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((1,NBR)SB) è uguale a UR(I((1,NBC)SB)), per il pixel di angolo (NBR,1)SBil corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((NBR,1)SB) è uguale a BL(I((NBR,1)SB)) e per il pixel di angolo (NBR,NBC)SBil corrispondente livello equalizzato di intensità I<eq>((NBR,NBC)SB) è uguale a BR(I((NBR,NBC)SB)).

Inoltre, dall’equazione (1), può essere ricavata facilmente la seguente equazione (2):

(2) I<eq>((i,j)SB)=((NBR-i)*(LUL*(NBC-j)+LUR*(j-1))+(i-1)*

*(LBL*(NBC-j)+LBR*(j-1)))/((NBR-1)*(NBC-1))

in cui LUL=UL(I((i,j)SB)), LUR=UR(I((i,j)SB)), LBL=BL(I((i,j)SB)) e LBR=BR(I((i,j)SB)).

L’equazione (2) ha validità generale, ovvero può essere utilizzata per equalizzare i livelli di intensità dei pixel di secondi blocchi, oltre che del primo tipo, anche del secondo e del terzo tipo.

Infatti, facendo di nuovo riferimento alla figura 20, nel caso dei secondi blocchi del secondo tipo 209, 212, 213 e 216, ovvero nel caso di secondi blocchi del secondo tipo posizionati in corrispondenza del bordo destro e del bordo sinistro dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi, per equalizzare i livelli di intensità dei corrispondenti pixel, nell’equazione (2) va imposto LUL=LURe LBL=LBR, mentre nel caso dei secondi blocchi del terzo tipo 210, 211, 214 e 215, ovvero nel caso di secondi blocchi del terzo tipo posizionati in corrispondenza del bordo superiore e del bordo inferiore dell’immagine da equalizzare suddivisa in primi blocchi, per equalizzare i livelli di intensità dei corrispondenti pixel, nell’equazione (2) va imposto LUL=LBLe LUR=LBR.

Inoltre, nel caso dei secondi blocchi del terzo tipo 217, 218, 219 e 220, per equalizzare i livelli di intensità dei corrispondenti pixel, nell’equazione (2) va imposto L=LUL=LUR=LBL=LBR, dove L indica la prima funzione di equalizzazione corrispondente all’unico primo blocco a cui sono sovrapposti i secondi blocchi 217, 218, 219 e 220, ovvero, rispettivamente, il primo blocco 171, il primo blocco 173, il primo blocco 177 ed il primo blocco 179.

Peraltro, per come sono calcolate le prime funzioni di equalizzazione e per come sono strutturate le equazioni (1) e (2), nell’immagine equalizzata i livelli di intensità equalizzati dei pixel sono compresi tra 0 ed 1.

Al fine di visualizzare l’immagine equalizzata su di uno schermo configurato per visualizzare livelli di intensità compresi tra 0 e 255, il livello di intensità, compreso tra 0 ed 1, di ogni pixel nell’immagine equalizzata può essere convenientemente moltiplicato per un fattore pari a 255 e poi arrotondato all’intero più vicino.

Preferibilmente l’immagine da equalizzare mediante il metodo di equalizzazione 150 è un’immagine IR acquisita da una termocamera.

Si vuole sottolineare come il metodo di equalizzazione 150 fin qui descritto ed oggetto della presente invenzione non soffra dei problemi legati alla tecnica CLAHE, ovvero l’effetto a blocchi residuo e la presenza di pattern regolari, poiché l’equalizzazione delle intensità dei pixel di un generico blocco è basata sia sulle intensità dei pixel nel generico blocco, sia sulle intensità dei pixel nei blocchi adiacenti.

Si vuole, altresì, sottolineare come il metodo di equalizzazione 150 non soffra neanche del problema dell’effetto sale e pepe legato alla tecnica POSHE poiché l’equalizzazione delle intensità dei pixel è basata sul calcolo di istogrammi limitati in ampiezza.

Inoltre, si vuole nuovamente rimarcare il fatto che il metodo di equalizzazione 150, durante il calcolo di prime funzioni di equalizzazione (blocco 152), crea degli istogrammi che sono saturati ad un valore massimo di ampiezza già al momento della loro creazione, al contrario della tecnica CLAHE secondo la quale vengono prima creati gli istogrammi e successivamente vengono limitati ad un valore massimo ri-allocando le quantità di pixel eccedenti il valore massimo. Tale caratteristica del metodo di equalizzazione 150 permette di avere tempi di calcolo molto più brevi di quelli della tecnica CLAHE, che sono molto lunghi a causa della costruzione di molti istogrammi prima, ed alla limitazione con allocazione degli eccessi dopo, e che rendono la tecnica CLAHE non adatta all’elaborazione in tempo reale di video formati da immagini IR.

In particolare, il metodo di equalizzazione 150 è eseguibile su un’immagine IR in un tempo inferiore a 0.04 secondi, tempo massimo consentito per l’elaborazione in tempo reale di immagini IR appartenenti ad un flusso video affinché la presentazione del video sia fluida. Pertanto, il metodo di equalizzazione 150 trova una vantaggiosa applicazione nell’elaborazione in tempo reale di immagini IR appartenenti ad un flusso video acquisito da una termocamera.

Inoltre, il metodo di equalizzazione 150, a differenza della tecnica CLAHE, non esegue un’interpolazione delle intensità dei pixel presenti in aree di confine tra blocchi adiacenti, bensì effettua un’interpolazione delle prime funzioni di equalizzazione corrispondenti a blocchi adiacenti.

Infine, un ulteriore vantaggio del metodo di equalizzazione 150 deriva direttamente dalla equazione (2), la cui struttura matematica risulta particolarmente adatta ad un’implementazione software basata sull’uso di matrici pre-definite e pre-memorizzate che contengono tutti i fattori di peso delle prime funzioni di equalizzazione basati sul complemento della distanza. E’ facilmente intuibile come tale implementazione software risulti particolarmente veloce.

Di seguito viene descritto un metodo di elaborazione di un’immagine che è, anch’esso, oggetto della presente invenzione e che comprende il metodo di equalizzazione 150.

In particolare, in figura 22 è mostrato un diagramma di flusso di un metodo di elaborazione 220 di un’immagine secondo la presente invenzione.

In dettaglio, il metodo di elaborazione 220 viene applicato ad un’immagine IR acquisita da una termocamera, l’immagine IR essendo formata da una matrice di pixel avente NICcolonne ed NIRrighe in cui ogni pixel assume un corrispondente livello di intensità compreso in un dato insieme di livelli di intensità [L0,LMAX] che comprende tutti i livelli di intensità rilevabili dalla termocamera che ha rilevato l’immagine IR e da cui è stata acquisita tale immagine IR.

Il livello di intensità di ogni pixel nell’immagine IR è codificato con n bit, risultando così che il numero dei livelli di intensità è pari 2<n>e che LMAX=2<n>-1. Ad esempio, se n=16 risulta che il numero dei livelli di intensità è pari 65536 e che LMAX=65535.

In altre parole, nell’immagine IR si ha che I(i, j) ∈[L 0,L MAX ], ovvero I(i,j)∈[0,2<n>-1], in cui I(i,j) indica il livello di intensità assunto dal pixel in posizione (i,j) nell’immagine IR, con 1≤i ≤N IR e 1≤ j ≤ N IC .

Inoltre, il metodo di elaborazione 220 comprende, innanzitutto, un compattamento dei livelli di intensità (blocco 221).

Detto compattamento dei livelli di intensità (blocco 221), a sua volta, comprende definire un valore massimo di intensità VMAXa cui saturare la dinamica dei livelli di intensità dei pixel nell’immagine IR.

In particolare, implementando il metodo di elaborazione 220 mediante un programma software implementato da un elaboratore elettronico, detto valore massimo di intensità VMAXviene convenientemente scelto sulla base delle prestazioni di calcolo dell’elaboratore elettronico.

Infatti, quanto è maggiore il valore massimo di intensità VMAX, tanto maggiori devono essere la potenza e le prestazioni di calcolo dell’elaboratore elettronico.

Inoltre, il compattamento dei livelli (blocco 221) comprende anche:

• formare un primo vettore A contenente 2<n>elementi, ciascuno configurato per memorizzare un corrispondente bit, inizialmente tutti gli elementi memorizzando uno zero;

• per ogni livello di intensità L compreso nel dato insieme di livelli di intensità [L0,LMAX] ed assunto da almeno un pixel nell’immagine IR memorizzare un uno nell’elemento A[L] del primo vettore A ottenendo così che alla fine il primo vettore A memorizza un uno in tutti gli elementi corrispondenti ai livelli di intensità assunti da almeno un pixel nell’immagine IR;

• formare un secondo vettore B contenente una funzione cumulativa saturata al valore massimo di intensità VMAXdei bit memorizzati nel primo vettore A, detto secondo vettore B comprendendo 2<n>elementi, il generico elemento B[k] del secondo vettore B, con k numero intero compreso tra 0 e 2<n>-1, essendo calcolato come

in questo modo risultando che il secondo vettore B memorizza una legge di trasformazione che, se applicata all’immagine IR acquisita dalla termocamera, genera una seconda immagine IR avente un istogramma compatto ed una dinamica dei livelli di intensità saturata al valore massimo di intensità VMAX; e

• formare un’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata formata da una matrice di pixel avente NICcolonne ed NIRrighe in cui il generico pixel in posizione (i,j), con 1≤i ≤N IR e 1≤ j ≤ N IC , assume un −

corrispondente livello di intensità I(i, j) =B[I(i, j )], in cui I(i,j) è il valore di intensità assunto dal pixel nella posizione (i,j) nell’immagine IR acquisita dalla termocamera.

Convenientemente, nel caso di elaborazione di un flusso video formato da una sequenza di immagini IR acquisite da una termocamera, per ogni immagine IR FTappartenente al flusso video può essere generata una corrispondente immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata sulla base di un primo vettore A e di un secondo vettore B generati sulla base di una corrispondente immagine IR FT-1appartenente al flusso video, il pedice T indicando la corrispondente posizione dell’immagine IR FTall’interno della sequenza di immagini IR acquisite dalla termocamera e, quindi, il pedice T-1 indicando la corrispondente immagine IR FT-1che nella sequenza di immagini IR precede l’immagine IR FT. Questa scelta implementativa può essere fatta per aumentare la velocità di elaborazione del metodo di elaborazione 220. In particolare, l’errore che si commette usando per l’immagine IR attuale FTil secondo vettore B generato sulla base dell’immagine IR precedente FT-1è praticamente nullo, soprattutto considerando le variazioni in termini termici che possono accadere nello scenario ripreso dalla termocamera in 20 o 40 ms, ovvero nell’intervallo temporale che intercorre tra la ripresa da parte della termocamera di un’immagine IR e la sua successiva.

Inoltre, sempre come mostrato nella figura 22, il metodo di elaborazione 220 comprende anche:

• equalizzare (blocco 150) mediante il metodo di equalizzazione 150 l’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata ottenendo così una corrispondente prima immagine equalizzata nella quale il livello di intensità di ogni pixel è compreso nell’insieme [0,1];

• moltiplicare (blocco 222) il livello di intensità di ogni pixel nella prima immagine equalizzata per il valore massimo di intensità VMAXed arrotondare (blocco 223) il livello di intensità risultante da tale moltiplicazione all’intero più vicino, ottenendo così una seconda immagine equalizzata nella quale il livello di intensità I<eq>(i,j) di ogni pixel (i,j), con 1≤i ≤N IR e 1≤ j ≤ N IC , è compreso nell’insieme [0,VMAX];

• filtrare con un filtro passa basso (blocco 224) l’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata ottenendo così un’immagine LF che contiene solamente le basse frequenze spaziali dell’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata, il filtro passa basso essendo convenientemente realizzato mediante una finestra scorrevole che viene fatta scorrere su tutta l’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata e che media l’intensità dei pixel al suo interno;

• sottrarre (blocco 225) il livello di intensità di ogni pixel dell’immagine LF al livello di intensità del corrispondente pixel nell’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata ottenendo così un’immagine HF che contiene solamente le alte frequenze spaziali dell’immagine IR ad istogramma compatto ed a dinamica saturata, ovvero, usando un formalismo matematico,

−

IHF(i,j)= I (i,j)-ILF(i,j), con 1≤i ≤NIRe 1≤ j ≤ NIC, in cui IHF(i,j) indica il livello di intensità del pixel in

−

posizione (i,j) nell’immagine HF, I (i,j), come già detto precedentemente, indica il livello di intensità del pixel in posizione (i,j) nell’immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata, e ILF(i,j) indica il livello di intensità del pixel in posizione (i,j) nell’immagine LF;

• amplificare (blocco 226) i livelli di intensità nell’immagine HF moltiplicando il livello di intensità di ogni pixel nell’immagine HF per un fattore di amplificazione α ottenendo così un’immagine HFampl, ovvero, usando un formalismo matematico, in cui indica il livello di intensità del pixel in posizione (i,j) nell’immagine HFampl;

• saturare (blocco 227) al valore massimo di intensità VMAXtutti i livelli di intensità nell’immagine HFamplche sono maggiori di detto valore massimo di intensità VMAX, ovvero, usando un formalismo matematico, per ogni pixel in posizione (i,j), con 1≤i ≤N IR e 1≤ j ≤ N IC , nell’immagine<F>ampl<per cui risulta che>I ampl

<H>HF (i, j) ≥ VMAXsi impone I ampl

HF (i, j) = V MAX;

• sommare (blocco 228) il livello di intensità di ogni pixel dell’immagine HFamplal livello di intensità del corrispondente pixel nella seconda immagine equalizzata ottenendo così un’immagine elaborata, ovvero, usando un formalismo matematico, Iel(i, j)=I eq(i, j) I ampl

HF (i, j ), in cui I<el>(i,j) indica il livello di intensità del pixel in posizione (i,j) nell’immagine elaborata; e

• saturare (blocco 229) al valore massimo di intensità VMAXtutti i livelli di intensità nell’immagine elaborata che sono maggiori di detto valore massimo di intensità VMAX, ovvero, usando un formalismo matematico, per ogni pixel in posizione (i,j), con 1≤i ≤N IR e 1≤ j ≤ N IC , nell’immagine elaborata per cui risulta che I el(i, j) ≥ V MAX si impone I el(i, j) = V MAX.

Inoltre, al fine di visualizzare l’immagine elaborata mediante il metodo di elaborazione 220 su di uno schermo configurato per visualizzare livelli di intensità compresi tra 0 e 255, il livello di intensità, compreso tra 0 ed VMAX, di ogni pixel nell’immagine elaborata può essere convenientemente diviso per VMAXe poi moltiplicato per un fattore pari a 255.

Il metodo di elaborazione 220 secondo la presente invenzione ottiene una maggiore definizione dei contorni locali grazie all’uso contemporaneo del metodo di equalizzazione 150 e di un’amplificazione delle alte frequenze spaziali ottenuta mediante i blocchi 224, 225 e 226.

Inoltre, la caratteristica del metodo di elaborazione 220 di sommare (blocco 228) la seconda immagine equalizzata con l’immagine HFamplconsente di utilizzare fattori di amplificazione e di media molto bassi rendendo, così, il metodo di elaborazione 220 immune dal problema dell’effetto alone.

In figura 23 è mostrata l’immagine IR di esempio elaborata mediante il metodo di elaborazione 220.

Confrontando le immagini mostrate nelle figure 4, 6, 10, 12 e 14 con l’immagine mostrata nella figura 23 risulta immediatamente evidente come l’immagine IR di esempio elaborata mediante il metodo di elaborazione 220 oggetto della presente invenzione risulti maggiormente gradevole, verosimile ed arricchita di tutti quei dettagli utili alle applicazioni basate su immagini IR rispetto alle immagini elaborate mediante le tecniche note.

Dalla precedente descrizione si possono immediatamente comprendere i vantaggi della presente invenzione.

In particolare, è importante sottolineare ancora una volta che il metodo di elaborazione di un’immagine secondo la presente invenzione elimina i problemi legati alle tecniche note di elaborazione, ovvero

• l’effetto a blocchi,

• la presenza di pattern regolari,

• l’effetto sale e pepe, e

• l’effetto alone.

Inoltre, un altro vantaggio della presente invenzione deriva dal fatto di avere tempi di calcolo contenuti che ne permettono lo sfruttamento nell’elaborazione in tempo reale di flussi video formati da immagini IR.

Infine, risulta chiaro che varie modifiche possono essere apportate alla presente invenzione, tutte rientranti nell’ambito di tutela dell’invenzione definito nelle rivendicazioni annesse.

Claims (14)

1. RIVENDICAZIONI 1. Metodo di equalizzazione di un immagine formata da pixel, ogni pixel avendo un rispettivo livello di intensità, detto metodo di equalizzazione comprendendo: • suddividere l’immagine in prime regioni; • raggruppare in modo tale da formare gruppi di prime regioni, ogni gruppo di prime regioni comprendendo una rispettiva pluralità di prime regioni adiacenti; • calcolare per ogni gruppo di prime regioni un corrispondente istogramma dei livelli di intensità dei pixel in dette prime regioni comprese in detto gruppo; • calcolare per ogni gruppo di prime regioni una corrispondente funzione cumulativa del corrispondente istogramma; • associare ad ogni prima regione la/e funzione/i cumulativa/e calcolata/e per il/i gruppo/i comprendente/i detta prima regione; • calcolare per ogni prima regione una corrispondente prima funzione di equalizzazione sulla base della/e funzione/i cumulativa/e associata/e a detta prima regione; • suddividere detta immagine in seconde regioni in modo che tale che ogni seconda regione comprenda corrispondenti aree di differenti corrispondenti prime regioni adiacenti; ed • equalizzare in ogni seconda regione il livello di intensità dei corrispondenti pixel sulla base delle prime funzioni di equalizzazione calcolate per le corrispondenti prime regioni.
2. 2. Metodo secondo la rivendicazione 1, in cui il livello di intensità di ogni pixel è compreso in un dato primo insieme di livelli di intensità ed in cui per ogni gruppo di prime regioni il corrispondente istogramma comprende per ogni livello di intensità nel dato primo insieme di livelli di intensità un corrispondente numero di pixel; calcolare per ogni gruppo di prime regioni un corrispondente istogramma comprendendo: • calcolare un numero massimo consentito di pixel sulla base di un numero totale dei pixel in dette prime regioni comprese nel gruppo; e • calcolare detto istogramma contando ogni pixel in dette prime regioni comprese nel gruppo nel numero di pixel corrispondente al livello di intensità di detto pixel se detto numero di pixel corrispondente al livello di intensità di detto pixel è inferiore a detto numero massimo consentito di pixel, altrimenti contando detto pixel nel numero di pixel corrispondente ad un livello di intensità differente dal livello di intensità di detto pixel, detto numero di pixel corrispondente ad un livello di intensità differente dal livello di intensità di detto pixel essendo inferiore a detto numero massimo consentito di pixel.
3. 3. Metodo secondo la rivendicazione 2, in cui calcolare per ogni gruppo di prime regioni una corrispondente funzione cumulativa del corrispondente istogramma comprende: • calcolare un integrale normalizzato ad uno di detto istogramma, detto integrale essendo detta funzione cumulativa.
4. 4. Metodo secondo la rivendicazione 3, in cui calcolare un integrale normalizzato ad uno di detto istogramma comprende: • calcolare per ogni livello di intensità nel dato primo insieme di livelli di intensità una corrispondente somma dei numeri di pixel corrispondenti in detto istogramma ai livelli di intensità minori di detto livello di intensità e del numero di pixel corrispondente in detto istogramma a detto livello di intensità; e • calcolare per ogni livello di intensità nel dato primo insieme di livelli di intensità un corrispondente valore cumulativo uguale alla corrispondente somma calcolata divisa per il numero totale dei pixel in dette prime regioni comprese nel gruppo, detto integrale assumendo in corrispondenza di ogni livello di intensità nel dato primo insieme di livelli di intensità il corrispondente valore cumulativo calcolato.
5. 5. Metodo secondo la rivendicazione 4, in cui calcolare per ogni prima regione una corrispondente prima funzione di equalizzazione comprende: • calcolare per ogni livello di intensità nel dato primo insieme di livelli di intensità un corrispondente valore medio dei rispettivi valori cumulativi assunti dalle funzioni cumulative associate a detta prima regione in corrispondenza di detto livello di intensità, detta prima funzione di equalizzazione assumendo in corrispondenza di ogni livello di intensità nel dato primo insieme di livelli di intensità il corrispondente valore medio calcolato.
6. 6. Metodo secondo una qualsiasi rivendicazione precedente, in cui equalizzare in ogni seconda regione il livello di intensità dei corrispondenti pixel comprende: • assegnare un livello equalizzato di intensità a detti pixel sulla base di una interpolazione bi-lineare delle prime funzioni di equalizzazione calcolate per le corrispondenti prime regioni.
7. 7. Metodo secondo la rivendicazione 6, in cui assegnare un livello equalizzato di intensità a detti pixel sulla base di una interpolazione bi-lineare delle prime funzioni di equalizzazione calcolate per le corrispondenti prime regioni comprende: • assegnare ad ogni pixel un rispettivo livello equalizzato di intensità calcolato sulla base di una interpolazione bi-lineare di valori assunti da dette prime funzioni di equalizzazione in corrispondenza del livello di intensità di detto pixel.
8. 8. Metodo secondo una qualsiasi rivendicazione precedente, comprendente inoltre: • suddividere detta immagine in terze regioni in modo che tale che ogni terza regione comprenda una corrispondente area di una corrispondente prima regione di angolo di detta immagine; ed • equalizzare il livello di intensità dei pixel in ogni terza regione sulla base della prima funzione di equalizzazione calcolata per la corrispondente prima regione.
9. 9. Metodo secondo una qualsiasi rivendicazione precedente, in cui detta immagine è un’immagine rilevata da una termocamera, ed in cui le prime regioni sono tutte uguali tra loro e non sono sovrapposte tra loro, le seconde regioni essendo tutte uguali tra loro e non essendo sovrapposte tra loro, per ogni seconda regione le corrispondenti aree delle differenti corrispondenti prime regioni essendo tutte uguali tra loro.
10. 10. Metodo di elaborazione di un immagine comprendente: • acquisire un’immagine, detta immagine acquisita essendo formata da pixel, ogni pixel avendo un corrispondente livello di intensità compreso in un dato secondo insieme di livelli di intensità che comprende un primo numero totale di livelli di intensità; • compattare e saturare ad un valore massimo di intensità i livelli di intensità dei pixel in detta immagine acquisita in modo tale da ottenere una immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata, detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata essendo formata da pixel, ogni pixel in detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata avendo un corrispondente livello di intensità compreso in un dato terzo insieme di livelli di intensità che comprende un secondo numero totale di livelli di intensità, detto secondo numero totale di livelli di intensità essendo minore di detto primo numero totale di livelli di intensità, ogni pixel in detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata avendo un corrispondente livello di intensità inferiore o uguale a detto valore di intensità massimo, ogni pixel in detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata corrispondendo in modo biunivoco ad un corrispondente pixel in detta immagine acquisita; • equalizzare detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata mediante il metodo di equalizzazione secondo una qualsiasi rivendicazione precedente in modo tale da ottenere una immagine equalizzata; • elaborare detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata in modo tale da ottenere un’immagine ad alta frequenza, detta immagine ad alta frequenza essendo formata da pixel, ogni pixel in detta immagine ad alta frequenza avendo un corrispondente livello di intensità e corrispondendo in modo biunivoco ad un corrispondente pixel in detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata, i livelli di intensità dei pixel in detta immagine ad alta frequenza essendo indicativi solamente di alte frequenze spaziali dei livelli di intensità dei pixel nell’immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata; • amplificare i livelli di intensità dei pixel in detta immagine ad alta frequenza; ed • ottenere un’immagine finale sulla base dell’immagine equalizzata e dell’immagine ad alta frequenza.
11. 11. Metodo secondo la rivendicazione 10, in cui compattare e saturare ad un valore massimo di intensità i livelli di intensità dei pixel in detta immagine acquisita comprende: • formare un primo vettore che memorizza per ogni livello di intensità compreso in detto secondo insieme di livelli di intensità un corrispondente primo valore, per ogni livello di intensità il corrispondente primo valore essendo uguale ad uno se detta immagine acquisita comprende almeno un pixel avente detto livello di intensità, altrimenti detto corrispondente primo valore essendo uguale a zero; • formare un secondo vettore che memorizza per ogni livello di intensità compreso in detto secondo insieme di livelli di intensità un corrispondente secondo valore uguale ad una somma dei primi valori corrispondenti ai livelli di intensità inferiori o uguali a detto livello di intensità se detta somma è minore di detto valore massimo di intensità, altrimenti detto corrispondente secondo valore essendo uguale a detto valore massimo di intensità, ogni pixel nell’immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata avendo il corrispondente livello di intensità uguale al secondo valore corrispondente al livello di intensità del corrispondente pixel in detta immagine acquisita.
12. 12. Metodo secondo la rivendicazione 10 o 11, in cui elaborare detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata in modo tale da ottenere un’immagine ad alta frequenza comprende: • filtrare con un filtro passa basso detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata in modo tale da ottenere un’immagine a bassa frequenza, detta immagine a bassa frequenza essendo formata da pixel, ogni pixel in detta immagine a bassa frequenza avendo un corrispondente livello di intensità e corrispondendo in modo biunivoco ad un corrispondente pixel in detta immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata, i livelli di intensità dei pixel in detta immagine a bassa frequenza essendo indicativi solamente di basse frequenze spaziali dei livelli di intensità dei pixel nell’immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata; e • sottrarre il livello di intensità di ogni pixel nell’immagine a bassa frequenza al livello di intensità del corrispondente pixel nell’immagine ad istogramma compatto ed a dinamica saturata in modo tale da ottenere detta immagine ad alta frequenza.
13. 13. Programma informatico caricabile in un elaboratore elettronico e configurato per implementare, quando eseguito da detto elaboratore elettronico, il metodo di equalizzazione secondo una qualsiasi rivendicazione 1-9.
14. 14. Programma informatico caricabile in un elaboratore elettronico e configurato per implementare, quando eseguito da detto elaboratore elettronico, il metodo di elaborazione secondo una qualsiasi rivendicazione 10-12.