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Si ritiene possibile utilizzare il filtro variabile anche per spettrometri ad immagine per l’osservazione di target al finito. In questo caso le principali modifiche che si renderebbero necessarie riguardano: � la sostituzione del telescopio con un obiettivo. Le caratteristiche di questo obiettivo dovrebbero essere definite in base alla risoluzione ottica e il campo di vista totale richiesti, tenendo anche conto delle dimensioni del rivelatore CCD. Il singolo frame corrisponderebbe ad una zona del target in esame, otticamente coniugata ad una colonna del rivelatore. � L’immagine iperspettrale si otterrebbe traslando l’intero strumento in maniera sincrona con la lettura del rivelatore, in direzione delle righe del rivelatore e per una distanza corrispondente a tanti passi quanti sono i pixels del rivelatore; ogni passo pari alla interdistanza dei pixels del rivelatore. � Le caratteristiche spettrali, per quanto riguarda in particolare la risoluzione spettrale, potrebbero essere migliorate ottenendo una larghezza della banda di trasmissione
148 Estimating Surface Reflectance Functions from Tristimulus Values SILVIA ZUFFI ITC CNR, UNITÀ STACCATA DI MILANO Via Bassini, 15 – 20133 Milano, Tel. 0223699557, Fax: 0223699543 zuffi@itc.cnr.it 1. Introduction RAIMONDO SCHETTINI DISCO, UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO BICOCCA via Bicocca degli Arcimboldi, 8 - 20126 Milano schettini@disco.unimib.it Information about the spectral reflectance of a color surface is useful in many applications. It can, for example, be helpful in simulating the change in appearance of a colored object under changing illuminants in CAD applications; or provide the input of computer programs for the matching color formulation of paints, inks, plastics, and textiles; or serve as input for many general computer graphics applications that require a wavelength-based approach to specify colors. Unfortunately, the surface reflectance is not often specified; most of the time, surface color information is given as RGB or XYZ tristimulus values. We address here the problem of estimating plausible reflectance spectra from tristimulus values for a variety of representations of reflectance functions through linear models. The main assumptions of our work are that the illuminant spectrum is known, that reflectance spectra are smooth functions of wavelength in the range of reflectance values between 0 and 100, and that no phenomena of fluorescence occur. Linear models represent reflectance functions with a good to high degree of accuracy, depending on the number of basis functions considered. There are many studies on the dimensionality of linear models based on Principal Component Analysis (PCA) for real reflectance spectra approximation. In general, for natural surfaces, a dimension of 6 to 9 bases is considered sufficient 1-3, while, for skin reflectance, three basis functions are enough 4. Most of the methods available for the estimation of reflectance from tristimulus values assume it is possible to represent the spectral reflectance functions with a three-dimensional linear model, e.g. 57, do not allow the simultaneous exploitation of tristimulus values referred to different illuminants, and employ a fixed pre-defined set of basis functions to model reflectance spectra. Unfortunately, using three PCA basis functions to estimate a reflectance spectrum from tristimulus values may still not offer a good solution. While the reflectance spectrum obtained may be perfectly metameric with
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SOCIETÀ ITALIANA DI OTTICA E FOTON
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Proposta di una stazione a camera d
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costruttive. In ambito applicativo
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quindi fondamento nel salvaguardare
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e, raggiungibile e controllabile co
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Tale ricerca di solidità è atta a
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Scanner ottico iperspettrale per la
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- R( λi ) è il fattore di rifless
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spaziale della scena mentre le colo
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consentendo la ripresa di immagini
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Fig. 6 - Fattore di riflessione spe
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perpendicolare e parallela alla dir
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3. J. Y. Hardeberg, F. Schmitt, H.
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function R. In mathematical terms,
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in standard and professional photog
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The acquisition output vectors are
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and then ‘stitched together’ to
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macroscopiche sullo stato di conser
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44 Fig. 1 - Il sistema SVA Due di e
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Si pone un piano di calibrazione, f
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50 Tabella 1 Colore LSVA xSVA ySVA
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52 Spectral-based printer modeling
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2. Printer Model The model of the p
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covered is computed as the differen
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The spectra were measured with a Gr
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60 Spettrofotometro a scansione per
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icostruire il profilo tridimensiona
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dalla fibra è a sezione circolare.
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con maniglie e ruote per semplifica
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In fig. 5 sono riportati i risultat
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70 380nm….430nm….470nm…510nm
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inciderebbero sulla forma del fatto
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Infine in Fig. 9 sono riportati i r
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2. D. Anglos, C. Balas, C. Fotakis,
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78 Fig. 1 - Filtri interferenziali
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E’ chiaro tuttavia che uno strume
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scientifici e di restauro è affian
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Per quanto riguarda la precisione d
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immagini componenti principali (aut
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6. A. Casini, F. Lotti, M. Picollo,
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� necessità di una movimentazion
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92 Trasmittanza % 90 80 70 60 50 40
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