Formati e caratteristiche di digitalizzazione Le immagini digitali Formati e caratteristiche di digitalizzazione

Processo complessivo 1. Documento originale (eventuale restauro del supporto) Argomento della lezione 2. Scansione 3. Oggetto digitale 4. Editing/restauro dell’oggetto digitale Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La digitalizzazione delle immagini Esistono due tipi di immagini digitali: Immagini bitmap, rappresentate sul supporto digitale come una matrice di punti Immagini vettoriali, rappresentate come funzioni vettoriali che descrivono curve e poligoni Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Le immagini vettoriali Nel caso di figure geometriche relativamente semplici, invece di descrivere l’immagine punto per punto, conviene specificare: tipo, forma, colore, dimensione e posizione delle figure geometriche (cerchi, rettangoli, linee, frecce e così via) che le compongono. Esempio del quadrilatero: descrizione tramite quattro vertici, colore del contorno, spessore del contorno, colore di riempimento. Esempi: le immagini grafiche già pronte con l’estensione WMF che Word mette a disposizione, le cosiddette clipart, sono realizzate in grafica vettoriale. Anche i font TrueType si basano sulla grafica vettoriale ABCD ABCD ABCD Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Le immagini vettoriali I vantaggi della descrizione vettoriale sono essenzialmente i seguenti: si risparmia sulle dimensioni dell’immagine (al posto della descrizione di tutti i punti basta specificare solo la posizione di pochi punti chiave e le equazioni per collegarli) si possono facilmente ridimensionare senza perdita di qualità È possibile muovere e modificare ogni singolo elemento geometrico che compone l’immagine. Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Luca A. Ludovico - LIM - DICo Le immagini bitmap Una immagine digitale bitmap è costituita da una matrice di punti detti picture element (pixel), simili ai punti della retinatura nelle immagini a stampa Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Un esempio di digitalizzazione (1) Consideriamo il semplice caso di un disegno in bianco e nero. Per estrarre la sequenza di bit che rappresenti tale disegno: per prima cosa dividiamo il disegno in quadratini molto piccoli, chiamati pixel, sovrapponendogli una griglia ad ogni quadratino della griglia attribuiamo il colore nero se il contenuto di nero al suo interno supera quello del bianco, e viceversa diamo il colore bianco se il contenuto del bianco al suo interno supera quello del nero. Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Un esempio di digitalizzazione (2) La figura sotto mostrata rappresenta la nuova immagine che otterremo dopo aver portato a termine la precedente operazione. A questo punto, a ogni quadratino o pixel della griglia associamo 0 se il suo contenuto è il bianco e 1 in caso contrario. In tal modo otterremo una matrice di 0 e 1 che codifica l’immagine della lampadina in formato digitale. Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Un esempio di digitalizzazione (3) La nostra immagine di partenza, dopo questa operazione, si è dunque trasformata in una sorta di mappa composta di 0 e 1, ed infatti il nome tecnico che si usa per descrivere questa sequenza di bit è proprio bitmap. Ovviamente, più fitta è la griglia che sovrapponiamo all’immagine e più la nostra rappresentazione digitale risulterà fedele all’originale. D’altra parte, una griglia più fitta significa un maggior numero di pixel e quindi un maggiore numero di bit che dovranno essere utilizzati per descrivere digitalmente l’immagine. Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Un esempio di digitalizzazione (4) Avendo un’immagine di partenza a colori, anziché utilizzare solo uno 0 o un 1 per ogni pixel, utilizzeremo una combinazione di 0 e 1 in base a una tabella di codifica dei colori. La successiva tabella di codifica dei colori è ad esempio composta di 64 colori, e quindi ad ogni pixel potremo assegnare un numero da 0 a 63 in binario che individuerà univocamente un colore della tabella stessa. Per esprimere in binario numeri da 0 a 63 sono necessari sei bit, quindi ad ogni pixel dell’immagine corrisponderà una combinazione di sei bit. In generale: c = 2n c = numero di colori da rappresentare n = numero di bit da utilizzare Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Luca A. Ludovico - LIM - DICo Antialiasing L’antialiasing è un metodo per rappresentare immagini vettoriali continue su dispositivi di visualizzazione discreti, di modo che assomiglino il più possibile all’originale. Anche per immagini vettoriali, il monitor è comunque una matrice discontinua di punti. X 10 Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Risultati dell’antialiasing Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Le immagini bitmap: caratteristiche Ciascun punto rappresenta una porzione di immagine in un particolare colore (o tono di grigio) e viene codificato mediante uno o più bit Il numero di punti in una data area determina la risoluzione dell’immagine Il numero di colori o di toni di grigio che ciascun punto può rappresentare individua la profondità di colore Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Luca A. Ludovico - LIM - DICo La risoluzione La risoluzione (e dunque la qualità del dettaglio) di un’immagine è tanto maggiore quanti più punti sono rappresentati in una data area Si esprime in ragione del numero di pixel per unità di lunghezza verticale e orizzontale: 72 punti per pollice (DPI) 300 punti per pollice (DPI) 600 punti per pollice (DPI) 1 inch (pollice) = 2,54 cm Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Cosa succede con i dpi? Scanner (1200 dpi) Monitor (72 dpi) Stampante 1200 / 600 = 2 volte la dimensione originale oppure si ricampiona mantenendo dimensioni fisiche (perdita info) Scanner (1200 dpi) Monitor (72 dpi) 1200 / 72 = 16,67 volte la dimensione originale Stampante (600 dpi) Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La profondità di colore La profondità di colore è determinata dal numero di bit utilizzato per rappresentare ciascun pixel Un’immagine in bianco e nero associa a ciascun punto un solo bit Un’immagine con 256 toni di colore o di grigio associa a ciascun pixel 8 bit (un byte) Un’immagine a 65.536 colori associa a ciascun pixel 16 bit Un’immagine a 16 milioni di colori associa a ciascun pixel 24 o 32 bit Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La digitalizzazione delle immagini Le immagini digitali bitmap occupano tanto più spazio di memoria quanto più aumenta la loro qualità Una immagine di un pollice quadrato a 72 dpi e 256 toni di grigio occupa 72x72x8 = 40 Kbit = 5 KByte (circa) Una immagine di un pollice quadrato a 300 dpi e 16 mil. di colori occupa 300x300x24 = 2 MBit = 270 KByte (circa) Attenzione: possibile compressione Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La memorizzazione delle immagini Le immagini digitali sono memorizzate su file con diversi formati alternativi, ciascuno in grado di codificare un determinato numero di colori e dotato di caratteristiche peculiari Alcuni di questi formati prevedono forme di compressione, cioè di diminuzione dei bit dell’immagine in modo da ridurne l’occupazione di memoria Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La compressione delle immagini Gli algoritmi di compressione si dividono in due categorie Compressione senza perdita: la codifica avviene riducendo le aree di colore uguale in modo tale da poter ricostruire esattamente l’immagine originale; ha un rapporto medio di compressione di 2:1 Compressione con perdita: la codifica avviene eliminando definitivamente alcune informazioni statisticamente meno rilevanti per la ricostruzione dell’immagine; permette rapporti di compressione fino a 100:1 Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La compressione delle immagini TIFF compresso 4 MB Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La compressione delle immagini JPEG (media qualità) 345 KB JPEG (bassa qualità) 97 KB Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La compressione delle immagini TIFF compresso 8 MB Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La compressione delle immagini JPEG (alta qualità) 2,7 MB Luca A. Ludovico - LIM - DICo

La compressione delle immagini JPEG (bassa qualità) 407 KB Luca A. Ludovico - LIM - DICo

I formati di immagine digitale Tra i formati di immagini digitali bitmap più diffusi ricordiamo: PCX: supporta una profondità di colore fino a 24 bit e adotta la compressione senza perdita RLE TIFF: supporta profondità di colore fino a 24 bit e supporta la compressione senza perdita LZW GIF: supporta una profondità di colore di 8 bit e adotta la compressione LZW; è lo standard sul Web BMP: supporta una profondità di colore fino a 24 bit e adotta la compressione senza perdita RLE Luca A. Ludovico - LIM - DICo

I formati di immagine digitale Tra i formati di immagini digitali bitmap più diffusi ricordiamo: JFIF o JPEG: supporta supporta una profondità di colore fino a 24 bit e adotta la compressione con perdita omonima, che consente di scegliere un rapporto di compressione variabile fino ad un massimo di 100:1 con una discreta intelligibilità dell’immagine; è il secondo standard per le immagini sul Web Luca A. Ludovico - LIM - DICo

Le “dimensioni” delle immagini “Dimensioni” può essere un termine ambiguo Dimensioni dell’oggetto digitalizzato (es.: in cm) Dimensioni dell’oggetto digitale (es.: in pixel) Occupazione di memoria (es.: in KB) Relazioni tra le diverse dimensioni Luca A. Ludovico - LIM - DICo