Introduzione: il problema critico del riconoscimento caratteri in condizioni di illuminazione limitata

Nell’Italia dei centri storici, interni di palazzi antichi, biblioteche e archivi, l’uso di tecnologie OCR per estrarre dati da documenti manoscritti, registri pubblicati o affreschi è ostacolato da condizioni di illuminazione estremamente sfavorevoli: luce fioca, contrasto basso, rumore elevato e distorsioni spettrali dovute a illuminazione artificiale obsoleta. Queste condizioni degradano drasticamente la qualità dell’immagine, causando errori di segmentazione, falsi positivi e perdita di leggibilità dei caratteri.
Il Tier 1 fondamentale riconosce che la precisione OCR dipende direttamente dalla qualità dell’input: un pre-processing inadeguato compromette ogni fase successiva. Il Tier 2 si concentra su metodologie avanzate, specifiche per il contesto italiano, che trasformano immagini compromesse in dati puliti e strutturati, garantendo un’accuratezza superiore anche in ambienti con scarsa illuminazione.
Questa guida fornisce una pipeline esperta, dettagliata e applicabile, integrando tecniche Tier 1 e Tier 2 per massimizzare la performance del riconoscimento ottico dei caratteri.

Analisi tecnica: come la scarsa illuminazione degrada l’immagine e compromette l’OCR

«In Italia, la diffusione di ambienti con illuminazione artificiale non calibrata, combinata con superfici riflettenti e materiali degradati, genera un degrado complesso: rumore elevato, contrasto ridotto, distorsioni cromatiche e ombre profonde che rendono quasi impossibile l’estrazione automatica di testo leggibile.» – Estrapolato da tier2-excerpt

Fondamentalmente, la degradazione si manifesta in tre dimensioni critiche:
– **Spettrale**: le sorgenti luminose tradizionali (incandescenza 2200K, LED non calibrati) emettono spettri non uniformi, alterando la percezione cromatica e causando artefatti di colore.
– **Radiometrica**: il rapporto segnale-rumore (SNR) scende drasticamente, con SNR spesso sotto 10 in zone ombre, mentre in zone illuminate prevale il rumore gaussiano.
– **Geometrica**: le superfici antiche (mosaici, pergamena, affreschi) presentano riflessi diffusi e micro-ombre che appesantiscono la distinzione dei contorni.

Questi fattori generano errori a cascata nei livelli OCR: falsi bordi, segmentazione errata, falsi positivi in zone scure e perdita di dettaglio nei caratteri degradati.
Le metriche chiave per diagnosticare la qualità pre-processata sono:
– **PSNR** (Peak Signal-to-Noise Ratio): valori < 15 dB indicano degrado significativo.
– **SSIM** (Structural Similarity Index): valori < 0.7 segnalano perdita strutturale.
– **Rapporto contrasto-rumore (CR)**: valori < 5 indicano immagini poco distinguibili.

Metodologia di pre-processing Tier 2: pipeline esperta per ambienti storici

Fase 1: acquisizione ottimizzata con sensori e illuminazione controllata

La qualità dell’immagine parte dall’acquisizione. In edifici storici, evitare flash diretti è cruciale per non alterare superfici delicate o creare riflessi.
– **Sensori e ISO**: utilizzare camere con sensori ad alta sensibilità ISO ≥ 3200 (es. Sony IMX700 o equivalenti), ma con attenzione al rumore: impostare ISO 3200-6400 e abilitare la riduzione del rumore in-camera (se disponibile, con bilanciamento dinamico).
– **Esposizione multipla e HDR adattivo**: scattare 3-5 foto con esposizioni variabili (da -2 EV a +2 EV) e fondere in HDR con algoritmi come *Adaptive Multi-Exposure Fusion* (opencv3d::hdrMerge), riducendo zone bruciate e recuperando dettagli in ombra senza sovraesposizione.
– **Illuminazione supplementare**: integrare flash a luce diffusa o luci a LED a spettro neutro (5000-6500K), posizionate a 45° per minimizzare riflessi su affreschi o pergamene.
– **Esempio pratico**: nella scansione di un registro comunale del XVII secolo a Firenze, l’uso di un sistema mobile con flash a diffusore ha ridotto il rumore del 38% rispetto a scatti diretti.

Fase 2: correzione spettrale e equalizzazione non lineare

«La correzione gamma adattativa, calibrata al profilo spettrale locale, è il passo chiave per ridurre distorsioni di colore e migliorare il contrasto in condizioni di illuminazione non uniforme.» – Estrapolato da tier2-excerpt

– **Correzione gamma dinamica**: analizzare lo spettro RGB dell’immagine e applicare una curva gamma logaritmica (sigmoid(x/λ), con λ ≈ 0.95) per linearizzare la risposta del sensore.
– **Equalizzazione istogramma locale (CLAHE)**: applicare con parametro contrasto 3.5 e limitare incrementi 2 px per preservare texture senza amplificare rumore.
– **Filtro bilanciamento colore**: usare una matrice LAB a tre canali, correggendo canale L con mappatura non lineare basata su istogramma di riferimento calibrato (es. illuminazione daylight).
– **Esempio**: in ambienti con illuminazione a tonalità calda (2700K), la correzione ha ridotto il dominante giallo del 62% senza alterare dettagli.

Fase 3: denoising avanzato con deep learning e analisi multiscale

«I modelli deep learning fine-tunati su dataset di immagini storiche superano le tecniche classiche, preservando contorni critici in immagini a basso SNR e con rumore non gaussiano.» – Estrapolato da tier2-excerpt

– **Filtri non lineari ottimizzati**: applicare filtro bilaterale con diametro 9 px e σ spaziale 15 (adattato alla risoluzione dell’immagine), seguito da median filtering 3×3 su aree ombre.
– **DnCNN o Noise2Void**: usare modelli pre-addestrati su dataset di immagini storiche (es. dncnn.py con input scalato 256×256), fine-tuned con immagini di biblioteche italiane per migliorare precisione su segature sbiadite.
– **Decomposizione wavelet multiscale**: applicare trasformata wavelet discreta (DWT) a 4 livelli, isolando componenti rumorose (<5% del segnale) e rimuovendole in modo selettivo, preservando bordi fino a 12 px.
– **Tabella 1: confronto tecniche di denoising su immagini di documenti storici (Fermati 2023)**

Metodo	SNR miglioramento	Tempo processing	Preservazione dettaglio	Caso studio Italia
Filtro bilaterale + median	+8.2 dB	1.2s/immagine	92%	Registri comunali Firenze
DnCNN (fine-tuned)	+14.5 dB	4.7s/immagine	96%	Biblioteca Marciana Venezia	Tabella 1

Fase 4: binarizzazione adattativa con correzione locale e morfologia

«La binarizzazione non globale, con soglie locali calcolate tramite Otsu e ROI, è essenziale per superare variazioni di illuminazione in scene complesse come affreschi o documenti antichi.» – Estrapolato da tier2-excerpt

– **Otsu con correzione locale**: calcolare la soglia globale Otsu per l’immagine intera, ma applicare un