La visione radiologica richiede la creazione di immagini, che rendano visibili la struttura e le eventuali difettosità dovute al processo di produzione, su queste immagini che l’operatore formula la propria valutazione e successiva approvazione qualitativa.

Le immagini sono ottenute utilizzando dei rivelatori, capaci di convertire il segnale dei fotoni x, non visibili, in un’immagine visibile.  L’esempio più diffuso di immagine analogica è quella radio-grafica, per la quale il supporto è rappresentato dalla pellicola.

Quest’ultima, in rapporto alla sua non volatilità (il segnale rilevato e visualizzato sotto forma di immagine è stabile nel tempo) può essere impiegata anche come mezzo di archiviazione.

Altro esempio di immagine analogica è quella che si forma sul monitor televisivo di un sistema di radioscopia: in questo caso l’immagine è resa fruibile in modo dinamico e può essere memorizzata e archiviato per una visione successiva.

Le immagini digitali sono caratterizzate dal fatto che il segnale, prima di essere utilizzato per la generazione dell’immagine, subisce un processo di quantizzazione, in modo che solo un numero discreto di valori possa essere rappresentato sull’immagine finale.

Le immagini digitali si distinguono secondo che siano acquisite all’origine con sistemi digitali o siano il risultato di una conversione analogico - digitale da pellicole radiologiche o da immagini video.

Anche le immagini di radiologia convenzionale, se sottoposte a tale conversione, possono quindi essere trasformate in digitali dopo la loro acquisizione, vengono in questo caso definite “immagini digitalizzate”.

La conversione analogico-digitale consiste, allo stato attuale, nell’applicazione di un campionamento, che definisce la risoluzione dell’immagine digitalizzata, e di una quantizzazione della scala dei livelli di grigi.

Quest’ultima è ritenuta responsabile della significativa perdita di qualità dell’immagine cui si assiste passando da un’immagine analogica al suo corrispettivo digitalizzato.

A parte la trasmissione elettronica e l’archiviazione digitale, un altro importante vantaggio delle immagini digitali è rappresentato dalla possibilità di una loro agevole elaborazione, cioè modulate in funzione di una precisa finalità diagnostica.

Lo studio e la descrizione delle tecniche più diffuse e importanti di come un computer può memorizzare e alterare (migliorare, semplificare, ridimensionare eccetera) una immagine si chiama “Image Processing ”.

Esistono due “tipi ” fondamentali di “image processing ”, la elaborazione vera e propria e la sintesi.  Nel primo caso l’input e una immagine e l’output una immagine alterata o migliorata relativamente a qualcuna delle sue caratteristiche.

Nel secondo caso l’input è una rappresentazione simbolica di una scena (il caso più comune è la descrizione di un insieme di poligoni, di un punto di vista e di un osservatore) e l’output è una immagine con qualità fotografiche.

L'immagine digitale può essere definita come una tabella bidimensionale di numeri interi non negativi, dove ciascun numero corrisponde a un pixel all'interno di una griglia.

Il pixel rappresenta la più piccola regione dell'immagine che ha un valore numerico espresso in forma binaria.

Le dimensioni della matrice, ovvero il numero di pixel lungo gli assi cartesiani (ad esempio 512x512, 1024x1024, 2048x2048, ecc.), definiscono la risoluzione dell'immagine.

Poiché i sistemi informatici si basano sulla matematica binaria, l'unità elementare è il bit (binary digit).

Il bit può assumere solo due valori: 0 o 1, che corrispondono a livelli di energia bassi o alti in un microcircuito. I multipli del bit codificano quindi numeri che sono potenze di 2.

Ad esempio, il byte, composto da 8 bit, può codificare 256 valori diversi (da 0 a 255).

Il valore funzionale del pixel, cioè il livello di grigio, varia in base alle proprietà fisiche delle strutture presenti nel campione studiato.

Un altro aspetto importante da considerare nelle immagini digitali è l'intervallo di valori che un pixel può assumere.

Questo intervallo può essere, ad esempio, 0-255 (8 bit), 0-1023 (10 bit), 0-4095 (12 bit) o addirittura 0-65536 (16 bit).

Maggiore è il numero di bit disponibili per rappresentare i livelli di grigio, migliore è il range dinamico dell'immagine, ovvero la sua capacità di rappresentare i diversi livelli di contrasto.

Il numero totale di pixel nell'immagine moltiplicato per il numero di bit utilizzati per rappresentare i livelli di grigio in ogni pixel fornisce il numero di bit necessari per codificare l'immagine.

Tuttavia, poiché le immagini di alta qualità sono generalmente caratterizzate da ampie matrici e da un vasto range dinamico, si sono sviluppati metodi di compressione per ridurre il problema della memorizzazione dei dati.

Esistono due tipi principali di metodi di compressione delle immagini:

• Metodi di compressione non distruttiva (error-free encoding): Queste tecniche sono vantaggiose per le immagini vettoriali, come grafici e immagini sintetiche, ma meno valide per le immagini radiologiche. In questo caso, il rapporto di compressione di solito non supera 1:3.

• Metodi di compressione distruttiva: Questi metodi sono altamente efficienti e consentono l'utilizzo di elevati rapporti di compressione, ma possono introdurre distorsioni nelle immagini decodificate.