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1 Informatica Generale Alessandra Di Pierro Ricevimento: Giovedì ore 14.30-17.30 presso Dipartimento di Informatica, Via Buonarroti,

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1 1 Informatica Generale Alessandra Di Pierro Ricevimento: Giovedì ore presso Dipartimento di Informatica, Via Buonarroti, 2 stanza 362 DE Tel o per posta elettronica Pagina web del corso:

2 2 Codifica e Rappresentazione dell’informazione Cosa abbiamo visto : Rappresentazione binaria Codifica dei numeri (interi positivi, interi con segno, razionali ….). Codifica dei caratteri,Codifica delle immagini Cosa vedremo oggi: Compressione dei dati Codifica dei suoni

3 3 Rappresentazione di immagini Le immagini sono un ‘continuo’ e non sono formate da sequenze di oggetti ben definiti come i numeri e le stringhe Bisogna quindi prima ‘discretizzarle’ ovvero trasformarle in un insieme di parti distinte che possono essere codificate separatamente con sequenze di bit Consideriamo prima immagini fisse (foto etc …)

4 4 Rappresentazione di immagini (2) Immagini ‘bitmap’ : 1. l’immagina viene scomposta in una griglia di elementi detti pixel (da picture element) immagine codifica

5 5 Rappresentazione di immagini (3) Immagini ‘bitmap’ : 2. Ogni pixel è rappresentato da uno o più bit Rappresentazione di un pixel

6 6 Rappresentazione di immagini (4) Rappresentazioni dei pixel : –la rappresentazione in ‘toni di grigio’ : un byte per pixel, con 256 gradazioni di grigio per ogni punto (immagini bianco e nero), o più byte per pixel, per avere più gradazioni possibili –rappresentazione a colori RGB (red, green,blu) : comunemente 3 byte per pixel che definiscono l’intensità di ciascun colore base. In questo modo ho circa 16 milioni di colori diversi definibili

7 7 Rappresentazione di immagini (5) Problema : –la rappresentazione accurata di una immagine dipende dal numero di pixel (definizione) dalla codifica del pixel –… e richiede generalmente molta memoria, ad esempio : tipo defin numero colori num. byte imm. televisiva 720x KB SVGA 1024x MB foto 15000x milioni 430 MB

8 8 Rappresentazione di immagini (6) Quindi si cerca di ‘risparmiare’ memoria : –con l’uso di una ‘tavolozza’ (palette) che contiene il sottoinsieme dei colori rappresentabili che compare in una foto ogni pixel codifica un indice all’interno della tavolozza –con tecniche di compressione che non codificano ogni pixel in modo autonomo ma cercano di raggruppare i le aree che hanno caratteristiche comuni Formati più usati : TIFF (tagged image file format), GIF (graphics interchange format), JPEG (Joint photographers expert group)

9 9 Compressione di dati Algoritmi lossless (senza perdita di informazione) : operano un cambiamento di codifica dei dati che permette di diminuire il numero di bit necessari alla rappresentazione –esempio : sequenza di 1 milione di caratteri, A=00, B=01, C=10, D=11, totale 2 milioni di bit di codifica –se A compare il 90% delle volte posso ‘comprimere’ la codifica nel seguente modo A=0, B=100, C=110, D=111 ottenendo una lunghezza di : * * 3 = bit

10 10 Compressione di dati (2) Algoritmi lossy (che perdono informazione) –generalmente sono specifici di un certo campo e sfruttano le caratteristiche degli oggetti da rappresentare per ‘buttare via’ informazione poco importanti –gli algoritmi di compressione usati nei formati GIF e JPEG per immagini fisse sfruttano la caratteristica dell’occhio umano di essere poco sensibile a lievi cambiamenti di colore in punti contigui, e quindi eliminano questi lievi cambiamenti appiattendo il colore dell’immagine –generalmente è possibile specificare quanto siamo disposti a perdere attraverso alcuni parametri

11 11 Rappresentazione di immagini (7) Immagini in movimento (video …) –il movimento è rappresentato già in modo discreto nei media : con un numero abbastanza alto di fotogrammi fissi (24-30 al secondo) l’occhio umano percepisce il movimento come un continuo –potrei in principio codificare separatamente ogni fotogramma come immagine fissa, ma lo spazio di memoria richiesto sarebbe enorme (650 MB, un intero CD per un minuto di proiezione …) –sono stati quindi sviluppati metodi di codifica che economizzano, codificando solo le ‘differenze’ fra un fotogramma e l’altro (MPEG)

12 12 Rappresentazione di suoni Caratteristiche dell’audio (e dei segnali analogici) tempo

13 13 Rappresentazione di suoni (2) Campionamento dell’audio ad intervalli di tempo fissi tempo

14 14 Rappresentazione di suoni (3) Campionamento dell’audio ad intervalli di tempo fissi tempo Ogni campione viene rappresentato con un numero finito di bit (quantizzazione)

15 15 Rappresentazione di suoni (4) L’accuratezza della ricostruzione dipende : –da quanto sono piccoli gli intervalli di campionamento –da quanti bit uso per descrivere il suono in ogni campione nella fase di quantizzazione –al solito … maggiore accuratezza significa maggior quantità di memoria occupata! Anche per i suoni si possono utilizzare tecniche di compressione per migliorare l’occupazione di memoria della sequenza di campioni

16 16 Rappresentazione di suoni (5) Algoritmi lossy per suoni : sfruttano il fatto che per l’orecchio umano suoni a basso volume sovrapposti ad altri di volume maggiore sono poco udibili e possono essere eliminati –è quello che accade nello standard MPEG Layer 3, detto anche MP3

17 17 Lo standard MIME MIME (Multipurpose Internet Mail Extension) è uno standard che permette riconoscere correttamente la codifica di dati di natura diversa (testo, immagini, suoni etc.) Una codifica MIME comprende –un preambolo, in cui viene specificato in modo standard il tipo del dato che stiamo codificando ( text/plain,image/jpeg,image/gif ) –un corpo (body), che contiene la codifica vera e propria

18 18 Lo standard MIME (2) MIME è utilizzato ad esempio per –messaggi di posta elettronica –decodifica corretta di pagine web In entrambi i casi l’applicazione che legge la posta ( outlook, eudora ) o l’applicazione che naviga su Web ( explorer,netscape, galeon ) utilizza il preambolo per decodificare e presentare i dati in modo corretto


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