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Trattamento Immagini (parte 2) 32 L1-2. Digitalizzazione di un'immagine Quantizzazione – La carica di ogni photosite viene misurata e ad essa associato.

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1 Trattamento Immagini (parte 2) 32 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 Sistema di Coordinate

7 Rappresentazione Digitalizzata

8 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

9 Pixel Values

10 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

11 Data Storage and Transmission Soluzione naive al problema: 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

12 Data Storage and Transimission: ASCII code

13 Data storage and Transmission Soluzione naive al problema: Scrivere la matrice in forma binaria all'interno di un file Problema: al momendo della ricostruzione quante righe e colonne di pixel aveva l'immagine? Soluzione: scrivo all'inizio del file 2 interi a 16 o 32 bit con questa informazione Problema: quale byte ordering devo usare per gli interi? Soluzione: aggiungo un'altro byte all'inizio del file con un codice convenzionale che mi dice quale byte ordering devo usare

14 Data Storage and Transmission: Endianness

15 Data storage and Transmission Soluzione naive al problema Gestione formati differenti Problema: come codificare la bit depth? Soluzione: aggiungere un nuovo byte all'inizio del file Problema: Come implementare la gestione delle immagini indexed? Soluzione: aggiungo byte descrittore tipo di immagine e altri due byte per la lunghezza della tavolozza Problema: come risparmiare spazio e minimizzare tempi di trasmissione? Soluzione: adottare algoritmi di compressione, bisogna aggiungere all'header eventuali informazioni richieste per identificare il tipo e il livello software delle librerie dell'algoritmo e salvare i parametri di compressione usati Etc. etc

16 Formati di Immagini Obiettivo dei diversi formati – Interscambio Differenti applicativi Differenti sistemi operativi – Storaggio Archiviazione Estensibilità Compatibilità – Diffusione Internet – Metadati, informazioni accessorie

17 Formati di Immagini Classi di formati per storage di 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)

18 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

19 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

20 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

21 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

22 TIFF: Tagged Image File Format

23 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)

24 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

25 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

26 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

27 JPEG (Joint Photographic Experts Group)

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

29 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'

30 Semplice formato ASCII e quindi può essere manipolato anche con un editor Portable Bitmap Format (PBM)

31 Formati di Immagine

32 Best Graphic Format


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