(di Marcello Melis) – marzo 2017
Nello sviluppo delle sue attività di diagnostica non invasiva per i Beni Culturali, legate alle riprese in colorimetria ed in riflettanza spettrale, Profilocolore Srl ha sviluppato una serie di tools dedicati alla analisi di immagine, al remapping basato sul contenuto spettrale dei pixel e alla segmentazione della immagine con clustering intelligente. In questo articolo vengono discusse alcune di queste tecniche con i risultati ottenuti.
Oggi l’immagine (digitale) domina, senza confronti con altre categorie, non solo nel mondo della comunicazione commerciale ma anche in quello scientifico ed ovviamente artistico. Nel mondo scientifico viene chiesto alle immagini di fornire sempre più informazioni, in modo sempre più preciso ed approfondito, riguardo l’oggetto rappresentato. Una fase propedeutica è sicuramente quella di acquisire le immagini garantendo la colorimetria in modo preciso e fedele, come abbiamo avuto modo di scrivere in un precedente articolo, e questo affinchè si possa lavorare su un “modello” numerico del reale il più accurato possibile e dal comportamento analogo a quello dell’occhio umano.
La tecnologia, i sistemi di ripresa, i sistemi di misura e calibrazione, sono oggi in grado di garantire “modelli” numerici estremamente precisi, e questo ci permette di ottenere una quantità di dati affidabili e ripetibili. Il problema si pone quando dobbiamo ricavare da tutti questi dati le informazioni di cui abbiamo bisogno.
E’ molto importante comprendere che avere molti dati non vuol dire avere molte informazioni. L’informazione deriva solo dalla analisi strutturata e mirata di questi dati.
Quando guardiamo un’immagine applichiamo senza accorgercene tutta la nostra conoscenza a priori per interpretare l’immagine stessa. Per simulare una delle nostre funzioni di analisi scomponiamo una immagine nei suoi colori principali.
Prenderemo come esempio la ripresa di un piccolo quadro ad olio, “Dopo la pesca”, del pittore Ausonio Tanda (Sorso 1926-Roma 1988).
L’immagine originale (a sinistra) è stata divisa in 10 classi (a destra) attraverso una Rete di Neuroni Artificiali di Kohonen, raggruppando i pixel per somiglianza colorimetrica. Per ogni classe viene calcolata la percentuale di pixel inclusi e la colorimetria media rappresentativa della classe. Ad ogni classe è possibile far corrispondere una notazione NCS con corrispondente colorimetria. In altre parole è possibile “ricolorare” l’immagine attraverso un numero contenuto di notazioni NCS rappresentative della immagine originale, come in questi esempi:
Da questo piccolo esempio è possibile intuire le potenzialità che le odierne tecnologie di imaging calibrato mettono a disposizione per condurre sofisticate analisi sulle scene riprese. Quello dei Beni Culturali è solo uno dei tanti campi dove poter applicare questi metodi. Altri sono l’architettura in generale e quella di interni in particolare, con tutto il mondo dell’oggettistica e dei complementi di arredo associati, così come il tessile, per il quale è possibile associare alla analisi del colore anche l’analisi morfologica delle textures, ed ancora il campo dei materiali pregiati da costruzione come i marmi. Come abbiamo visto è possibile collegare queste analisi direttamente al Sistema NCS®© e di conseguenza a tutti gli strumenti collegati utilizzati per lo studio degli abbinamenti e delle armonie di colore.
CONTATTI
Marcello Melis
Profilocolore Srl
Multispectral Imaging, Spectral Analysis,
Image Processing, Color Management
MAIL: marcello.melis@profilocolore.it
SITO: www.profilocolore.com
Distribuiamo in esclusiva sul territorio italiano tutti i prodotti e servizi legati al sistema NCS – Natural Colour System®©. NCS – Natural Colour System®© è un sistema logico di ordinamento dei colori che si fonda cu come questi vengono percepito dall'uomo.
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