Trattamento Immagini (parte 2)

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1 Trattamento Immagini (parte 2)
L1-2 35

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 2M 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 01102=(0x23+1x22+1x21+0x20)10= 610

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 2M-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 2k valori rappresenta l'intensità di grigio con 0 che rappresenta il nero e 2k – 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 Scrivere i dati su memoria o comunicare i dati tramite canale di trasmissione (rete) Rileggere i dati e ricostruire l'immagine per Visualizzazione 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
Raster images: immagini rappresentate come matrici di bit. Contengono trasformazioni e rielaborazioni dei dati originari 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 Portable Bitmap Format (PBM)
Semplice formato ASCII che quindi può essere manipolato anche con un editor

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 TIFF: Tagged Image File Format
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 >= (100016) 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 230x230 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 YCbCr dove Y rappresenta la luminosità mentre Cb e Cr 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 -> YCbCr Sfrutta la trasformazione dallo spazio RGB allo spazio YCbCr 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 JPEG (Joint Photographic Experts Group)
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