La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

Trattamento Immagini (parte 2) 35 L1-2. Digitalizzazione di un'immagine ➢ Quantizzazione – La carica di ogni photosite viene misurata e ad essa associato.

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "Trattamento Immagini (parte 2) 35 L1-2. Digitalizzazione di un'immagine ➢ Quantizzazione – La carica di ogni photosite viene misurata e ad essa associato."— Transcript della presentazione:

1 Trattamento Immagini (parte 2) 35 L1-2

2 Digitalizzazione di un'immagine ➢ Quantizzazione – La carica di ogni photosite viene misurata e ad essa associato un numero in forma binaria – La bit depth è numero di bit M che corrisponde 2 M intervalli – LSB: Least Significant Bit

3 Digitalizzazione ➢ La conversione digitale di ogni elemento d'immagine produce in ultima istanza un valore binario di M bit – Questo valore rappresenta un numero intero espresso esclusivamente con cifre 0 oppure 1 – I numeri binari sono rappresentazione dei numeri con il sistema posizionale usando 2 come base – Esempio di numero a 4 bit =(0x2 3 +1x2 2 +1x2 1 +0x2 0 ) 10 = 6 10

4 Digitalizzazione ➢ Immagini 'grayscale' – Ogni PIXEL (PI[X](cture) EL(element)) viene rappresentato da una parola binaria di M bit. – Il significato di questo registro binario è quella di intensità luminosa sul photosite – Il valore 0 significa assenza di luce – Il valore 2 M -1 significa saturazione del photosite

5 Digitalizzazione ➢ Immagini a colori – Immagini a colori hanno un photosite per ognuna delle 3 componenti cromatiche RGB quindi ogni elemento di immagine (PIXEL) è rappresentato da una terna di numeri – Se la bit-depth per ciascun canale è di 8 bit allora ogni elemento è rappresentato da 24 bit

6 Digitalizzazione ➢ Immagini a colori ➢ Immagini a colori hanno un photosite per ognuna delle 3 componenti cromatiche RGB quindi ogni elemento di immagine (PIXEL) è rappresentato da una terna di numeri ➢ Se la bit-depth per ciascun canale è di 8 bit allora ogni elemento è rappresentato da 24 bit

7 Sistema di Coordinate

8 Rappresentazione Digitalizzata

9 Tipi di Immagini ➢ Grayscale image: una singola parola di 2 k valori rappresenta l'intensità di grigio con 0 che rappresenta il nero e 2 k – 1 il bianco – K=8 è comune per fotocamere a basso costo – In medicina ed astronomia sono comuni fotocamere con profondità k=12 o 16

10 Pixel Values

11 Data storage and transmission ➢ Problema 1) Scrivere i dati su memoria o comunicare i dati tramite canale di trasmissione (rete) 2) Rileggere i dati e ricostruire l'immagine per 1)Visualizzazione 2)Analisi

12 Formati di Immagini ➢ Obiettivo dei diversi formati – Interscambio ➢ Differenti applicativi ➢ Differenti sistemi operativi ➢ Differenti architetture hardware (endianness) – Storaggio ● Archiviazione ● Estensibilità ● Compatibilità – Diffusione ● Internet – Metadati, informazioni accessorie

13 Formati ➢ Classi di formati per immagini 1.Raster images: immagini rappresentate come matrici di bit. Contengono trasformazioni e rielaborazioni dei dati originari 2.Vector Graphics: immagini rappresentate attraverso la descrizioni di oggetti geometrici. Permettono di essere modificate soprattutto in scala mantenendo risoluzione e resa grafica una volta rigenerati come matrice di pixel: caso popolare SVG (Scalable Vector Graphics)

14 Formato ASCII ➢ Soluzione elementare: ➢ Dump ASCII della matrice di pixel ➢ Immagini anche di media dimensione avrebbero file di grandi dimensioni ➢ Inefficienza delle applicazioni nella lettura / scrittura (encoding/decoding delle stringhe) ➢ Lenta trasmissione e consumo inutile di potenzialità trasmissiva ➢ → Percorribile solo per immagini di piccole dimensioni

15 ➢ Semplice formato ASCII che quindi può essere manipolato anche con un editor Portable Bitmap Format (PBM)

16 Formati di Immagini ➢ Rappresentazione ed ottimizzazione binarie ➢ Compressione ➢ Rappresentazioni dei numeri dipendenti dall'architettura dell'hardware ● Endianness: numeri espressi su più byte (come quasi sempre è il caso) possono in realtà essere memorizzati con un ordine dei byte diverso su diverse architetture hardware

17 Data Storage and Transimission: ASCII code

18 Data storage and Transmission ➢ Scrivere la matrice in forma binaria all'interno di un file ➢ Quante righe e colonne di pixel aveva l'immagine? ➢ Quale byte ordering (endianness) viene usata? ➢ Che metodo di compressione è stato usato? ➢ Etc etc

19 Data Storage and Transmission: Endianness

20 Compressione Dati ➢ Riduzione della ridondanza dei dati ➢ Tecnologie basate su diversi metodi matematici, sull'inferenza statistica e tecniche informatiche ➢ Rapporto di Compressione = N / n ➢ Risparmio di Spazio = 1 – n / N Un insieme di informazioni codificate in N bit può essere rappresentato in un numero inferiore n di bit con rapporto di compressione che dipendono dalla struttura dei dati e dal metodo di compressione

21 Compressione Dati ➢ 2 categorie generali di algoritmi di compressione dati – Lossless: algoritmi di compressione senza perdita di informazione. ➢ Riducono la ridondanza permettendo di ricostruire esattamente i dati originari. ● Indispensabili per compressione di archivi software – Lossy: algoritmi di compressione con perdita di informazione. ● Permettono di ricostruire l'essenza dell'informazione originaria, ma non i dati originari – usati quando il 'consumatore' è un sistema a minore capacità di discriminazione

22 TIFF: Tagged Image File Format ➢ Supporta formati multipli e diversi metodi di compressione ➢ Ogni file può contenere rappresentazioni multiple della stessa informazione ➢ Usato per archiviazione e scambio tra piattaforme e applicazioni differenti ➢ Ogni file può avere dimensioni considerevoli: inadatto per costruire pagine web

23 TIFF: Tagged Image File Format

24 ➢ Baseline TIFF ➢ Multiple subfiles ➢ Strips and Tiles ➢ Compressione ➢ Nessuna compressione ➢ Altri 2 metodi standard ➢ PackBits compression ➢ CCITT Group 3 1-Dimensional Modified Huffman RLE ➢ Formati: bilevel, grayscale, palette-color, and RGB full-color images

25 TIFF: Tagged Image File Format ➢ Tag privati ➢ Tag con codice numerico >= ( ) sono tag definiti da applicazioni specifiche ➢ Consorzi ➢ Progetti sperimentali ➢ Programmatori privati

26 GIF: Graphics Interchange Format ➢ Formato proprietario (Compuserve, 1986) – Supporto per immagini “indexed” ● La pixmap è costituita da indici all'interno di una tavolozza memorizzata nell'header ● Supporto per bit-depth massima di 8 bit ● Supporto per bit di trasparenza – Compressione LZW (Lempel-Ziv-Welch) – Possibilità di creare singole semplici animazioni – Capacità di compattare lo spazio dei colori per immagini con pochi colori (e.g. icone)

27 PNG: Portable Network Graphics ➢ Pronunciato in inglese 'PING' ➢ Formato aperto pensato per Internet – Truecolor (fino a 48 bit/pixel) – Grayscale (fino a 16 bit/pixel) – Indexed (fino a 256 colori) ➢ Alpha Channel 8 bit ➢ Capacità teorica fino a 2 30 x2 30 pixel ➢ Compressione lossless basata su PKZIP

28 JPEG (Joint Photographic Experts Group) ➢ Creato nel 1990, diventato un standard ISO ➢ Design modulare ➢ Adattabile a diversi tipi di immagine ➢ Compressione 'lossy' perché pensato per immagini fotografiche il cui 'consumatore' è il nostro sistema percettivo

29 JPEG (Joint Photographic Experts Group) ➢ Caso di immagazzinamento di immagini RGB – Trasformazione da RGB a YC b C r dove Y rappresenta la luminosità mentre C b e C r sono la componente cromatica (detta anche croma) – Compressione con algoritmo 'lossy' con rapporti di compressione differenziati tra croma e luminosità – Trasformata cos e quantizzazione nello spazio delle frequenze – Ulteriore compressione lossless

30 JPEG: RGB -> YC b C r ➢ Sfrutta la trasformazione dallo spazio RGB allo spazio YC b C r ➢ La componente Y è un valore standard per la luminosità ➢ Esiste la trasformazione inversa ➢ L'occhio umano è più sensibile alle variazioni di luminosità che di colore

31 JPEG (Joint Photographic Experts Group)

32 ➢ Inadatto per memorizzare su file immagini con molte curve o linee dal contorno netto.

33 Windows® Bitmap (BMP) ➢ Ancora usato in ambiente Windows – Può memorizzare immagini grayscale, indexed e RGB – Inefficiente perché invariabilmente usa un byte per ogni pixel – Supporto basilare per la compressione 'lossless'

34 Formati di Immagine

35 Best Graphic Format


Scaricare ppt "Trattamento Immagini (parte 2) 35 L1-2. Digitalizzazione di un'immagine ➢ Quantizzazione – La carica di ogni photosite viene misurata e ad essa associato."

Presentazioni simili


Annunci Google