Rappresentazione delle immagini digitali: campionamento, quantizzazione e risoluzione

Immagini digitali

Rappresentazione di immagini digitali

• Il calcolatore non può direttamente rappresentare in memoria informazione in formato analogico
• L'acquisizione digitale di una immagine raster prevede di eseguire due operazioni:
• Campionamento: scomposizione dell'immagine in un reticolo di punti (pixel, picture element)
• Quantizzazione: codifica di ogni pixel con un valore numerico all'interno di un ben peciso intervallo

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Rappresentazione di immagini digitali

• Per rappresentare il disco· Lo si sovrappone ad una griglia
• Si identificano i quadratini (in blu) che campionano (o discretizzano) il disco
• Ogni quadratino prende il nome di pixel (o picture element)

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Rappresentazione di immagini digitali

• Chiamiamo risoluzione dell'immagine la dimensionedella griglia usata per il campionamento dell'immagine
• Esempio: 640x480
• Aumentando la risoluzione (ovvero il numero di pixel) e quindi diminuendo la dimensione del singolo pixel, la rappresentazione approssima meglio l'immagine originaria

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Rappresentazione di immagini digitali

· Esempio: FIGURE 2.20 (a) 1024 × 1024, 8-bit image. (b) 512 x 512 image resampled into 1024 x 1024 pixels by row and column duplication. (c) through (f) 256 X 256, 128 X 128, 64 X 64, and 32 X 32 images resampled into 1024 X 1024 pixels. Applicazioni di informatica

Risoluzioni più comuni

• HD (1280×720): Questa è la risoluzione minima per essere considerata ad alta definizione.
• Full HD (1920x1080)
• Quad HD (2560x1440): Conosciuto anche come 2K - Ultra HD (3840×2160): Conosciuto anche come 4K - 8K (7680×4320): L'apice dell'attuale tecnologia

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Rappresentazione di immagini digitali

• La risoluzione è spesso il parametro di riferimento usato nel mercato delle fotocamere digitali (anche se non sempre è il fattore determinante per la qualità dell'immagine prodotta)
• Spesso espresso in Megapixel (= 1 milione di pixel)5 Megapixel Camera 2 Megapixel Camera

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. Dopo aver campionato l'immagine occorre rappresentare ogni pixel con un numero

• Tale numero dovrà rappresentare il colore associato al pixel, usando un certo range: si parla diquantizzazione
• La rappresentazione ottenuta è nota come codifica bitmap
• Nel caso di immagini in bianco e nero senza sfumature sono sufficienti due soli bit per ogni pixel:
• 0 per rappresentare i pixel più bianchi
• 1 per rappresentare i pixel più neri

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• Nel caso di immagini in bianco e nero senza sfumature è sufficiente un solo bit per ogni pixel:
• Il valore del pixel è pari a· 1 per rappresentare i pixel bianchi
• 0 per rappresentare i pixel neri L 1 2 3 4 5 00000 01000 01000 01000 01110 00000

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• Nel caso di immagini in scala di grigio si utilizzano b bit per ogni pixel· Il numero b determina il numero di livelli di grigio che è possibile rappresentare #livelli di grigio = 2b

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• Esempio: b = 2, è possibile rappresentare 4 livelli digrigio 00 80 (nero) 01 &1 (grigio scuro) 10 %2 (grigio chiaro) 11 %<3 (bianco) 1 2 3 5 4 Immagini digitali appresentazione binaria Rappresentazione decimale 00 00 00 00 00 0 0 0 0 0 00 01 00 00 00 0 1 0 0 0 00 10 00 00 00 0 2 0 0 0 00 10 00 00 00 0 2 0 0 0 00 11 11 11 00 00 0333000000 00 00 00 00

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Rappresentazione di immagini digitali 4 bpp

FIGURE 2.21 (Continued) (e)-(h) Image displayed in 16, 8 4. and 2 gray levels (Original courtesy of Dr. David R. Pickens Department of Radiology & Radiological Sciences, Vanderbilt 3 bpp University Medical Center.] 2 bpp 1 bpp Applicazioni di informatica

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• Tipicamente, per immagini in scala di grigio, è sufficiente utilizzare b = 8 bit per pixel
• In questo modo è possibile rappresentare fino a 256 livelli di grigio
• Questa scelta è determinata dall'analisi del sistema visivo umano, che non è difficilemente in grado di distinguere un numero maggiore di livelli di grigio
• In applicazioni biomediche e/o professionali, è comune utilizzare un numero maggiore di bit per pixel (ad es. 10-12 bit per pixel)

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• Tipicamente, per immagini a colori, vengono utilizzati b = 24 bit per pixel
• In questo modo è possibile rappresentare fino a 224 = 16777216 colori distinti
• Esistono diversi modi di rappresentare una immagine a colori (detti anche colorspace o spazi colore)

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• Lo spazio colore più comunemente utilizzato per l'acquisizione e la visualizzazione delle immagini è RGB = Red, Green, Blue
• Per ciascun pixel vengono utilizzati 24 bit
• 8 bit (1 byte) per il rosso [0-255]
• 8 bit (1 byte) per byte) per il blu il verde . 8 bit (1 [0-255] [0-255]- R R W B- E

Applicazioni di informatica R 255 R 80 G 200 B 130 B 255 B 8 130 G.200 G 255