Informatica: codifica delle informazioni multimediali e immagini digitali

Codifica di informazioni multimediali

• Un'immagine/audio è un insieme continuo di informazioni
• Problema: rendere digitale una informazione prettamente
  analogica
• Analogico: rappresentazione continua dell'informazione
• Digitale: rappresentazione discreta dell'informazione (ad
  esempio 0 ed 1)

Da analogico a digitale: la quantizzazione

• per poter trattare un
  segnale analogico come
  segnale digitale è
  necessario adottare una
  rappresentazione finita dei
  campioni
• questo procedimento
  prende il nome di
  quantizzazione.
• Delle varie possibilità che si
  presentano, quella più
  usata è la rappresentazione
  lineare con numeri interi.

Da analogico a digitale: frequenza di campionamento

• La grandezza varia nel tempo e
  non può essere rappresentata
  da un solo valore.
• I valori di riferimento debbono
  essere rilevati in diversi istanti
  di tempo (frequenza di
  campionamento).
• La quantizzazione deve poi
  essere ripetuta per ogni valore
  campionato.

Campionamento e quantizzazione

Ampiezza della grandezza fisica
Valori rappresentativi
Tempo

Codifica dei suoni

• Rappresentazione tanto più precisa tanto più:
• Frequente è la campionatura
• Maggiore il numero di bit per codificare l'informazione
• Esempi:
• Cassetta musicale: 22 KHz, 9/10 bit per campione
• Audio CD: 44,1 KHz, 16 bit per campione
• DVD: 48 KHz, 16 bit per campione
• Schede audio PC: 10/40 KHz, 16 bit per campione

Tecniche di compressione audio

• MP3 (MPEG 1 Layer 3) utilizza una tecnica di compressione con
  perdita dei dati
• Il formato MP3: usa dei criteri psico-acustici umani:
• considera solo i suoni che il nostro cervello è in grado di percepire (sotto
  frequenza 20000Hz e non nascosti da suoni di intensità maggiore)
• Risparmio di 1/10 rispetto a formato .wav (bitrate 128 Kbit/s vs
  bitrate 1411 Kbit/s) dove bitrate = num di bit necessari per
  codificare 1 secondo di audio

Codifica di immagini

• Esistono numerose tecniche per la memorizzazione digitale e
  l'elaborazione di un'immagine
• Una prevede la scomposizione dell'immagine in una griglia di tanti
  elementi (punti) che sono l'unità minima di memorizzazione -Formato
  Raster/Bitmap
• La seconda strada prevede la presenza di strutture elementari di natura
  più complessa, quali linee, circonferenze, archi, etc. - Formato Vettoriale

Immagini Digitali

• Raster o Bitmap:
• Mappata all'interno di una griglia, come un grande mosaico.
• Rappresentazione più semplice (richiesta poca elaborazione)
• Spazio maggiore per essere memorizzate.
• Vettoriale:
• Basate su forme e colori generate tramite formule matematiche
• Ingrandimento teoricamente infinito.
• Rappresentazione più complessa

Immagini Digitali: Ingrandimento

S
Raster
.jpeg .gif .png
S
S
Vector
.svg

Rappresentazione delle immagini

• Codifica binaria delle immagini:
• L'immagine è suddivisa in punti o picture
  element (pixel)
• Di ogni pixel viene rappresentato il colore o
  livello di grigio, espresso da un valore
  numerico intero
• L'immagine diventa quindi una sequenza di
  bit (digitalizzazione)
• La risoluzione di un'immagine è
  determinata dal numero di punti per
  pollice (dot per inch o dpi) e dal numero di
  colori o livelli di grigio (cioè quanti bit
  vengono usati per codificare questa
  caratteristica)

Pixels

• Pixel = picture element, è il più piccolo
  elemento di una griglia in cui è diviso lo
  schermo. A ogni pixel si assegna un indirizzo
  in memoria, così che il computer possa
  deciderne colore e luminosità.
• Cella = unità minima nella quale è divisa la
  pagina stampata. Le sfumature di colore
  dipendono dalla tonalità preponderante nei
  puntini all'interno della cella.
• Risoluzione = qualità di un'imagine:
• Schermi-> numerodi pixel (es: 640x480,
  1024x768)
• Stampanti-> dpi (dot per inch, punti per pollice,
  ovvero numero di punti su una linea lunga 2,54 cm)

Diversi gradi di risoluzione

Codifica delle immagini B/N

• Dividere l'immagine in una griglia a righe orizzontali e verticali
• Ogni quadratino della griglia è un pixel (picture element)
• Codificare ogni pixel con:
• O se il pixel è bianco
• 1 se il pixel è nero
• Convenire un ordinamento per i bit usati nella codifica

Codifica delle immagini B/N con griglia

• Consideriamo un'immagine in bianco e
  nero, senza ombreggiature o livelli di
  chiaroscuro
• Suddividiamo l'immagine mediante una
  griglia formata da righe orizzontali e
  verticali a distanza costante

Codifica delle immagini B/N: pixel

Ogni quadratino derivante da tale suddivisione è un pixel e può
essere codificato in binario secondo la seguente convenzione:

• il simbolo "O" viene utilizzato per la codifica di un pixel corrispondente ad
  un quadratino bianco (in cui il bianco è predominante)
• il simbolo "1" viene utilizzato per la codifica di un pixel corrispondente ad
  un quadratino nero (in cui il nero è predominante)

Codifica delle immagini B/N: esempio

1 0 0 0 0 0
0%| 15
1
0
0
0
13
14
0
1
1
1
1
0
15
16
17
18
19
0
20
21
Q2 02.3 024 025 026 027
028

• Poiché una sequenza di bit è lineare, si deve definire una convenzione per ordinare i pixel
  della griglia
• Hp: assumiamo che i pixel siano ordinati dall'alto verso il basso e da sinistra verso destra
• La rappresentazione della figura è data dalla stringa binaria
  0100000011000001111000000000

Codifica delle immagini B/N: approssimazione

• Non sempre il contorno della figura coincide con le linee della griglia:
• nella codifica si ottiene un'approssimazione della figura originaria
• La rappresentazione sarà più fedele all'aumentare del numero di pixel
• ossia al diminuire delle dimensioni dei quadratini della griglia in cui è suddivisa
  l'immagine (aumento di risoluzione)

Codifica delle immagini B/N: risoluzioni

• Quindi: le immagini sono rappresentate con un certo livello di
  approssimazione, o meglio, di risoluzione, ossia il numero di pixel
  usati per riprodurre l'immagine.
• Risoluzioni tipiche
• 640 x 480 pixel; 800 x 600 pixel
• 1024 x 768 pixel; 1280 x 1024 pixel
• 1280 x 720 pixel (HD) 1920 x 1080 pixel (full HD)

Immagini in toni di grigio

• Le immagini in bianco e nero hanno delle sfumature, o livelli di
  intensità di grigio
• Per codificare immagini con sfumature:
• si fissa un insieme di livelli (toni) di grigio, cui si assegna
  convenzionalmente una rappresentazione binaria
• per ogni pixel si stabilisce il livello medio di grigio e si memorizza la
  codifica corrispondente a tale livello
• Per memorizzare un pixel non è più sufficiente 1 bit.
• con 4 bit si possono rappresentare 24=16livelli di grigio
• con 8 bit ne possiamo distinguere 28=256,
• Con K bit ne possiamo distinguere 2k

Immagini a colori

• Analogamente possono essere codificate le
  immagini a colori:
• Bisogna definire un insieme di sfumature di colore
  differenti e rappresentarle mediante una opportuna
  sequenza di bit
• Nella codifica RGB si utilizzano tre colori: rosso
  (Red), verde (Green) e blu (Blue)
• Ad ogni colore si associa un certo numero di
  sfumature codificate su N bit (2^ possibili
  sfumature)
• Esempio:
• con 2 bit per colore si ottengono 4 sfumature per
  colore
• con 8 bit per colore si ottengono 256 sfumature per
  colore e 2563 (16 milioni) possibili colori

Immagini a colori: qualità

• La qualità dell'immagine
  dipende:
• dal numero di punti in cui
  viene suddivisa
  (risoluzione)
• dai toni di colore permessi
  dalla codifica

Bitmap (o immagine raster)

• La rappresentazione di un'immagine mediante la codifica a pixel
  viene chiamata bitmap
• Il numero di byte richiesti per memorizzare un bitmap dipende
  dalla risoluzione e dal numero di colori
• Esempio:
• se la risoluzione è 640x480 con 256 colori occorrono 2.457.600 bit =
  307200 byte = circa 300 KB

Formati Bitmap

• I formati bitmap più conosciuti sono
• BITMAP(.bmp)
• GIF(.gif)
• JPEG(.jpg)
• TIFF (.tiff)
  compressi
• PNG (.png)
• In tali formati si utilizzano metodi di compressione per ridurre lo
  spazio di memorizzazione
• Aree dello stesso colore si rappresentano in modo "abbreviato".
• È in genere possibile passare da un formato ad un altro

Compressione dei dati

• Lossless:
• Senza perdita di informazione
• Programmi, documenti
• Lossy:
• Con perdita di informazione
• Rapporto di compressione variabile dall'utente
• Immagini: JPEG
• Animazioni: MPEG (memorizza solo differenze tra fotogrammi)
• Audio: MP3 (elimina suoni a basso volume sovrapposti con suoni ad alto
  volume)

Tecniche di compressione

• Le immagini possono richiedere molto spazio per la loro
  memorizzazione
• Esempi di tecniche di compressione:
• 000000000011 -> 10 volte 0, 2 volte 1
• Memorizzazione non di tutti i bit o fotogrammi (riduzione di fedeltà
  rispetto all'originale ma spesso non è percepibile dall'occhio umano)

Un semplice esempio con dizionario

• Compressione lossless con tecnica basata su un
  dizionario
• Testo di esempio: "I re di Francia della dinastia Carolingia sono:
  Carlo II, Luigi II di Francia, Luigi III di Francia, Carlomannodi
  Francia, Carlo III detto il grosso, Odo, Carlo III detto il semplice,
  Roberto I di Francia, Rodolfo Duca di Borgogna, Luigi IV di
  Francia, Lotario di Francia, Luigi V di Francia" (lunghezza: 292
  caratteri)
• Analisi delle regolarità presenti nel testo:
• Si individuano le sequenze ripetute (parole) contando le
  ripetizioni e si compila il dizionario (vedere tabella)
• Si assegna un simbolo che la sostituisce ad ogni parola
  . Il testo diventa:"I re 1 2 della 1nastia Carolingia sono: 5 3, 4 3 1
  2, 4 31 1 2, 5manno 1 2, 5 31 6 7 grosso, Odo, 5 31 6 7 semplice,
  Roberto | 1 2, Rodolfo Duca 1 Borgogna, 4 IV 12, Lotario 1 2, 4
  V 12" (lunghezza: 187 caratteri + 35 caratteri per il
  dizionario = 222 caratteri -76% della lunghezza originaria)
• Un testo più lungo permette una efficienza maggiore!

Dizionario di compressione

Indice
1
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3
4
5
6
7

Parola
di
Francia
II
Luigi
Carlo
detto
il

N
10
8
5
4
4
2
2