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Politecnico di Milano
Rappresentazione dell’informazioneRappresentazione dell’informazione
Corsi di Informatica Grafica
Prof. Manuel Roveri
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Politecnico di Milano IndiceIndice
� Rappresentazione dell’informazione◦ Numeri◦ Caratteri e testi◦ Suoni◦ Immagini◦ Video
2
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Politecnico di Milano Codifica dati e istruzioniCodifica dati e istruzioni
� Algoritmi = istruzioni + dati.� Per scrivere un programma che descriva un
algoritmo è necessario rappresentare istruzioni e dati utilizzando un formato che il calcolatore sia in grado di:◦ Memorizzare◦ Elaborare◦ Trasmettere
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Politecnico di Milano Codifica dati e istruzioniCodifica dati e istruzioni
� Alfabeto dei simboli◦ Esempio: cifre 0,1◦ Esempio: cifre 0,1, 2, …, 9, separatore decimale (,), separatore delle
migliaia (.), segno positivo (+) e negativo (-).
� Regole di composizione (sintassi) che definiscono le sequenze di cifre (parole) ammissibili:◦ Esempio: 1.234,5 è la rappresentazione di un numero reale.◦ Esempio: 1,23,45 non lo è.
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Politecnico di Milano Codifica dati e istruzioniCodifica dati e istruzioni
� Codice (semantica): insieme di regole che ad ogni configurazione ammissibile associa un’entità di informazione ◦ 1.234,5 = 1 x 103 + 2 x 102 + 3 x 101 + 4 x 100 + 5 x 10-1
◦ 1,23,45 = ?
� Lo stesso alfabeto può essere utilizzato con codici diversi:◦ 123,456 = 1 x 102 + 2 x 101 + 3 x 100 + 4 x 10-1 + 5 x 10-2 + 6 x 10-3 (IT)◦ 123,456 = 1 x 105 + 2 x 104 + 3 x 103 + 4 x 102 + 5 x 101 + 6 x 100 (UK)
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Politecnico di Milano Codifica binaria dell’informazioneCodifica binaria dell’informazione
� Il calcolatore utilizza un alfabeto binario: usiamo dispositivi elettronici digitali in grado di assumere due solo stati: acceso/spento, ON/OFF, 1/0, VERO/FALSO.
� Un alfabeto binario non limita le funzionalità di un calcolatore.
� Il simbolo o cifra binaria si indica con bit (da Binary digIT): quantità d’informazione che si ottiene selezionando una configurazione da un insieme che ne contiene due.
� La risposta SI oppure NO a una domanda porta 1 bit di informazione.
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Politecnico di Milano Codifica binaria dell’informazioneCodifica binaria dell’informazione
� Il calcolatore tratta diversi tipi di dati (numeri, caratteri, ecc.) tutti rappresentati con la codifica binaria.
� Problema: assegnare un codice univoco a tutti gli oggetti compresi in un insieme predefinito.
� Esempio: associare un codice binario ai giorni della settimana.
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Politecnico di Milano Codifica binaria dell’informazioneCodifica binaria dell’informazione
� Quanti oggetti diversi posso codificare con parole binarie composte da k bit?◦ 1 bit: 21 = 2 stati (0, 1) ⇒ 2 oggetti◦ 2 bit: 22 = 4 stati (00, 01, 10, 11) ⇒ 4 oggetti◦ 3 bit: 23 = 8 stati (000, 001, 010, 011, 100, 101, 110,
111) ⇒ 8 oggetti◦…◦ k bit: 2k stati ⇒ 2k oggetti
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Politecnico di Milano Codifica binaria dell’informazioneCodifica binaria dell’informazione
� Se passiamo da una parola binaria di k bit ad una parola di k+1 bit si raddoppia il numero di oggetti che si possono rappresentare (2k+1).
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Politecnico di Milano Codifica binaria dell’informazioneCodifica binaria dell’informazione
� Quanti bit mi servono per codificare N oggetti:◦ N ≤ 2k ⇒ k ≥ log2 N ⇒ k = ⎡log2 N⎤
� Ipotesi implicita: le parole di un codice hanno tutte la stessa lunghezza.
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Politecnico di Milano Definire un codiceDefinire un codice
ØIdentificare due insiemi:� Insieme delle configurazioni ammissibili;� Insieme degli oggetti da rappresentare.
ØAssociare gli elementi dei due insiemi
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Politecnico di Milano EsempioEsempio
� Associare una codifica binaria ai giorni della settimana.
� Quanti bit devono avere le parole binarie usate per identificare i giorni della settimana (7 oggetti diversi)?
•k = ⎡log2 7⎤ = 3
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Politecnico di Milano EsempioEsempio
LUN MAR
VENGIO
MER
SAB DOMInsieme degli oggetti da codificare
111 010
110 011001
101 100000
Insieme delle configurazioni ammissibili
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Politecnico di Milano EsempioEsempio
111 010
110 011001
101 100000
LUN MAR
VENGIO
MER
SAB DOM
Codice
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Politecnico di Milano ByteByte
� bit rappresenta 2 stati: 0 oppure 1.� Byte rappresenta 8 bit ⇒ 28 = 256 stati� KiloByte [KB] = 210 Byte = 1024 Byte ≈ 103 Byte� MegaByte [MB] = 220 Byte = 1048576 Byte ≈ 106 Byte� GigaByte [GB] = 230 Byte ≈ 109 Byte� TeraByte [TB] = 240 Byte ≈ 1012 Byte� …
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Politecnico di Milano Codifica binaria dei caratteriCodifica binaria dei caratteri
� Quanti sono gli oggetti da rappresentare?◦ 26 lettere maiuscole◦ 26 lettere minuscole◦ 10 cifre◦ Circa 30 simboli d’interpunzione (, ; …)◦ Circa 30 caratteri di controllo (EOF, CR, …)
� Totale circa 120 oggetti complessivi ⇒ k = ⎡log2 120⎤ = 7.
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Politecnico di Milano Codifica binaria dei caratteriCodifica binaria dei caratteri
� Codice ASCII (American Standard Code for Information Interchange) utilizza 7 bit⇒ può rappresentare 27 = 128 caratteri detti caratteri ASCII Standard.
� Codice ASCII esteso utilizza 8 bit (1 Byte)⇒ può rappresentare 28 = 256 caratteri detti caratteri ASCII estesi.◦ Tale codice comprende i caratteri ASCII standard e alcuni caratteri
semigrafici (cornici, lettere nazionali, simboli matematici, ecc.)
� Codice UNICODE utilizza 16 bit (2 Byte)
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Politecnico di Milano Notazione posizionaleNotazione posizionale
� Consideriamo i numeri interi assoluti (numeri naturali più lo zero).
� Notazione posizionale in base b:Alfabeto: ci ∈ {0 … b-1}ck ck-1 … c1 c0 rappresenta:N = ck x bk + ck-1 x bk-1 + … + c0 x b0 =
Σ(i=0… k) ci x b i
c0 bit meno significativock bit più significativo
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Politecnico di Milano Notazione posizionaleNotazione posizionale
� Basi più frequentemente utilizzate:base 2 : ci ∈ {0 , 1}base 8: ci ∈ {0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}base 10: ci ∈ {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}base 16: ci ∈ { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F}
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Politecnico di Milano Codifica posizionale dei numeri: il sistema arabicoCodifica posizionale dei numeri: il sistema arabico
� Il sistema di numerazione arabico sfrutta una codifica posizionale◦ Ogni cifra assume un valore particolare a seconda della posizione
assunta all’interno del numero◦ Esempio:
01 è diverso da 10
� Il sistema arabico usa 10 cifre◦ Si parla di numerazione in base 10
� Il valore di una cifra α all’interno di un numero è pari a:α x 10n
dove n è la posizione occupata dalla cifra α all’interno del numero (si conta da destra partendo da 0)◦ Esempio:
1257 = 7 x 100 + 5 x 101 + 2 x 102 + 1 x 103 20
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Politecnico di Milano Codifica binariaCodifica binaria
� Numeri binari: base b = 2� Alfabeto binario: cifre ci ∈ {0 , 1}
� (ck … c1 c0)2 rappresenta: N = Σ(i=0… k) ci x 2 i
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Politecnico di Milano Conversione binario ⇒ decimaleConversione binario ⇒ decimale
� Dato il numero N espresso in base 2, basta riscriverlo secondo la notazione posizionale utilizzando cifre e potenze della base 10.
� Esempi: N = 11012
N = 1 x 23 + 1 x 22 + 0 x 21 + 1 x 20 = 1310
N = 1001012
N = 1 x 25 + 0 x 24 + 0 x 23 + 1 x 22 + 0 x 21 + 1 x 20 = 3710
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Politecnico di Milano Conversione decimale ⇒ binarioConversione decimale ⇒ binario
� Si calcolano i resti della divisione per due finché il risultato di una divisione diventa zero:
� Esempio: N = 2310
23 : 2 = 11 resto R0 = b0 = 1
11 : 2 = 5 resto R1 = b1 = 15 : 2 = 2 resto R2 = b2 = 12 : 2 = 1 resto R3 = b3 = 01 : 2 = 0 resto R4 = b4 = 1
2310 = 101112
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Politecnico di Milano Conversione decimale ⇒ binarioConversione decimale ⇒ binario
� Esempio: N = 1810
18 : 2 = 9 resto R0 = b0 = 0
9 : 2 = 4 resto R1 = b1 = 14 : 2 = 2 resto R2 = b2 = 02 : 2 = 1 resto R3 = b3 = 01 : 2 = 0 resto R4 = b4 = 1
1810 = 100102
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Politecnico di Milano Codifica binaria su n bitCodifica binaria su n bit
� Con una sequenza di n bit si possono rappresentare 2n numeri interi assoluti da 0 a 2n-1.
� Esempio: n = 4 bit ⇒ 24 = 16 numeri interi assoluti da 0 a 15.
� La lunghezza delle sequenze di bit adottate stabilisce il massimo numero che può essere rappresentato.
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Politecnico di Milano Codifica binaria su n+1 bitCodifica binaria su n+1 bit
� Se passiamo da una sequenza di lunghezza n bit ad una sequenza di n+1 bit si raddoppiano i numeri che si possono rappresentare (2n+1).
� Esempio: ◦ n = 4 bit ⇒ 24 = 16 numeri da 0 a 15.◦ n = 5 bit ⇒ 25 = 32 numeri da 0 a 31.
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Politecnico di Milano Codifica dei caratteri e delle stringheCodifica dei caratteri e delle stringhe
� Per la codifica dei caratteri e delle stringhe (sequenze di caratteri come parole e frasi) si sfruttano delle convenzioni che associano un valore numerico ad ogni carattere
� Le più diffuse convenzioni sono:◦ La convenzione ASCII� Sfrutta sette bit (otto nella versione estesa) per
rappresentare un massimo di 128 (256) caratteri◦ La convenzione UNICODE� Sfrutta 16 bit per rappresentare fino a 65.536 caratteri� Utile nel caso di alfabeti particolarmente complessi quale
quello cinese 27
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Politecnico di Milano Segnali audioSegnali audio
•28
La pressione dell’aria varia in modo sinusoidale con una
frequenza di 440Hz
Esempio:
la nota LA
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Politecnico di Milano Analisi dei segnali audioAnalisi dei segnali audio
29
Tutti i suoni possono essere visti come la somma pesata di suoni
semplici (sinusoidi)
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Politecnico di Milano Codifica audioCodifica audio
� Onde sonore: segnali ‘continui’◦ Discretizzazione del tempo� Campionamento: scelta di istanti in cui considerare il
valore del segnale (discretizzazione)
◦ Discretizzazione delle ampiezze� Quantizzazione: codifica dei campioni con un numero
predefinito di bit
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Politecnico di Milano CampionamentoCampionamento
� Si misura l’ampiezza del segnale analogico a intervalli regolari, ogni T secondi
� T è detto periodo di campionamento (in secondi)� F = 1/T è detta frequenza di campionamento (in Hz)
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Politecnico di Milano CampionamentoCampionamento
� Per segnali audio di tipo vocale (ad es. telefono), la frequenza di campionamento è tipicamente di 8 kHz
� Per segnali audio musicali (ad es. CD audio), la frequenza di campionamento è tipicamente di 44.1 kHz
� Un campionamento più fitto (ovvero con una frequenza di campionamento maggiore) consente di rappresentare i segnali analogici con maggiore fedeltà
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Politecnico di Milano QuantizzazioneQuantizzazione
� I campioni estratti con la quantizzazione rappresentano le ampiezze con precisione arbitraria
� Per poter essere rappresentato da un calcolatore, il valore dell’ampiezza deve essere espresso tramite un numero finito di bit
� La quantizzazione suddivide l’intervallo dei valori ammissibili in 2k bit, dove k è il numero di bit per campione.
� La figura mostra una quantizzazione a 3 bit / campione
001
000
010011100
33
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Politecnico di Milano QuantizzazioneQuantizzazione
2 bit / campione 3 bit / campione
34
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Politecnico di Milano QuantizzazioneQuantizzazione
4 bit / campione 8 bit / campione
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Politecnico di Milano Codifica audioCodifica audio
� Esempio: brano musicale su CD◦ Frequenza di campionamento 44100 Hz ◦ 16 bit / campione◦ 2 canali (destro e sinistro)◦ 2 x 16 x 44100 = 1411200 bit / sec à 176 Kbyte / sec◦ 1 canzone
� c.a. 5 minuti à 176 Kbyte/s x 60 sec/min x 5 min à c.a 52 Mbyte
◦ 60 min di musica � 176 x 60 x 70 à c.a. 630 Mbyte
� Un file mp3 di una canzone da 5 min sono c.a. 5 Mbyte àfattore di compressione c.a. 10:1
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Politecnico di Milano Codifica audioCodifica audio
� 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 (lossless o lossy) di compressione per migliorare l’occupazione di memoria della sequenza di campioni
� Le tecniche più efficaci (lossy) sfruttano le “debolezze”dell’orecchio umano◦ Es. MPEG-1/2 Layer 3 , detto anche MP3
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Politecnico di Milano Codifica audioCodifica audio
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Politecnico di Milano Rappresentazione di immaginiRappresentazione di immagini
� Il calcolatore non può direttamente rappresentare in memoria informazione continua
� Le immagini devono prima essere ‘discretizzate’ ovvero trasformate in un insieme di parti distinte, che possono poi essere codificate separatamente sotto forma di numeri
� Tipologia:◦ Immagini scalari o raster, es. foto◦ Immagini vettoriali, es. un disegno geometrico
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Politecnico di Milano Immagini RasterImmagini Raster
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Rappresentare il disco seguenteSi sovrappone al disco una griglia
Si identificano i “quadratini” (in azzurro) che “discretizzano” il discoOgni quadratino si dice Pixel (da picture element)
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Politecnico di Milano RisoluzioneRisoluzione
� Chiamiamo risoluzione dell’immagine la dimensione della griglia utilizzata per discretizzare l’immagine◦ es. 640x480
� Aumentando la risoluzione (ovvero il numero dei pixel) e quindi diminuendo la dimensione del singolo pixel, la rappresentazione approssima meglio l’immagine originaria
41
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Politecnico di Milano Effetti della riduzione di risoluzioneEffetti della riduzione di risoluzione
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Politecnico di Milano QuantizzazioneQuantizzazione
� Dopo aver discretizzato l’immagine occorre rappresentare ogni pixel con un numero
� Tale numero dovrà rappresentare il colore associato al pixel, usando un certo range: si parla di quantizzazione
� Nel caso di immagini in bianco e nero senza sfumature sono sufficienti due soli bit per ogni pixel:◦ 0 per rappresentare i pixel più bianchi◦ 1 per rappresentare i pixel più neri
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Politecnico di Milano Immagini b/n: Un esempioImmagini b/n: Un esempio
000000000000000000000000000000000011111111000000000000000010000010000000000000000010000100000000000000000010001000000000000000000010010000000000000000000010100000000000000000000011000000000000000000000010000000000000
Ogni pixel è rappresentato da un bit
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Politecnico di Milano Immagini in scala di grigi / coloriImmagini in scala di grigi / colori
� Immagini in bianco e nero con sfumature◦ Si usa la rappresentazione in ‘toni di grigio’: un byte per pixel, con 256
gradazioni di grigio per ogni pixel, o più byte per pixel, per avere più gradazioni possibili
� Immagini a colori◦ Si usa la rappresentazione del colore secondo il modello RGB (red,
green,blu): sintesi additiva dei tre colori primari red, green, blu, ognuno con la propria codifica
◦ Profondità cromatica: numero di bit per ogni pixel (di norma 24, ovvero un byte per ogni colore)
RED 100 Codifica : 01000100GREEN 200 Codifica : 11001000BLU 200 Codifica : 11001000
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Politecnico di Milano Effetti della quantizzazioneEffetti della quantizzazione
4 bpp
2 bpp 1 bpp
3 bpp
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Politecnico di Milano
47
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Politecnico di Milano Codifica di immaginiCodifica di immagini
� La risoluzione e la profondità cromatica determinano la dimensione di memoria necessaria a memorizzare l’immagine◦ Esempio: 1024x768 pixel x 256 toni di grigio / pixel =
1024x768 pixel x 8 bit / pixel = 768 Kbyte
� Se l’immagine è a colori◦ Esempio 1024x768 pixel x 3 componenti / pixel x 256 toni
/ componente =1024x768 pixel x 3 componenti / pixel x 8 bit
/ pixel = 2304 Kbyte
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Politecnico di Milano Codifica di immaginiCodifica di immagini
� In fase di codifica esiste la necessità di adottare tecniche di compressione per ottimizzare:◦ Occupazione di spazio di memoria◦ Velocità di trasmissione attraverso la rete
� Tecniche di compressione senza perdita d informazione (lossless)◦ Reversibili
� Ad hoc per le immagini à ad es. PNG� Applicabili a qualsiasi tipo di dato à ad es. codifiche basate sulla frequenza statistica dei dati: i
dati più frequenti vengono codificati con sequenze di bit più brevi (ZIP)
� Algoritmi con perdita di informazione (lossy)◦ Generalmente sono specifici di un certo campo e sfruttano le caratteristiche degli
oggetti da rappresentare per ‘buttare via’ informazione poco importanti
◦ Nel caso di immagini gli algoritmi usati nei formati GIF e JPEG 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 49
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Politecnico di Milano Principali formati di compressione per immagini rasterPrincipali formati di compressione per immagini raster
� TIFF (Tagged Image File Format): uso di tag (etichette) descrittivi, 24 bit/pixel, compressione senza perdita
� GIF (Graphics Interchange Format, Compuserve): più immagini nello stesso file, compressione senza perdita
� PNG (Portable Network Graphics): compressione lossless, studiato per sostituire GIF (coperto da brevetti). Supporta solo grayscale e RGB. Studiato per trasmissione di immagini su Web
� BMP (BitMaP, Microsoft e IBM): 1, 4, 8, 24 bit/pixel, compressione senza perdita (RLE)
� JFIF (Jpeg File Interchange Format): compressione JPEG (meglio noto come “formato JPEG”)
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Politecnico di Milano Fattore di CompressioneFattore di Compressione
� Esempio: ◦ Fotocamera a 8 Mpixel à c.a. 8.000.000 di pixel
� Occupazione immagine non compressa a colori◦ 8.000.000 pixel x
◦ 3 componenti / pixel x◦ 1 byte / componente =
______________________◦ 24.000.000 byte à c.a. 24 Mbyte
� Salvo l’immagine in formato JPEG e ottengo un file mypicture.jpg di dimensione 2.4 Mbyte
� Fattore di compressione à dimensione originale / dimensione file compresso◦ 24 Mbyte / 2.4 Mbyte = 10:1
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Politecnico di Milano Esempio: Compressione jpegEsempio: Compressione jpeg
Compressione = 13.6:1
Compressione = 78:1
Compressione = 37:1
Compressione = 96:1
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Politecnico di Milano Immagine originale 8 bppImmagine originale 8 bpp
bpp à bits / pixel
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Politecnico di Milano Immagine originale (dettaglio)Immagine originale (dettaglio)
54
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Politecnico di Milano Compressione JPEG 0.5 bppCompressione JPEG 0.5 bpp
� Fattore di compressione◦ 8 bpp / 0.5 bpp = 16
55
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Politecnico di Milano Compressione JPEG 0.5 bpp (dettaglio)Compressione JPEG 0.5 bpp (dettaglio)
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Politecnico di Milano Compressione JPEG 0.35 bppCompressione JPEG 0.35 bpp
� Fattore di compressione◦ 8 bpp / 0.35 bpp = 22.8
57
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Politecnico di Milano Compressione JPEG 0.35 bppCompressione JPEG 0.35 bpp
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Politecnico di Milano Immagini vettoriali (1/2)Immagini vettoriali (1/2)
� Definiscono gli oggetti che compongono l'immagine mediante equazioni matematiche
� Basate su una rappresentazione geometrica delle immagini: usano relazioni matematiche tra punti e linee per descrivere una immagine
� Nessuna perdita di dettaglio ingrandendo o rimpicciolendo l’immagine
circlepolyline…..
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Politecnico di Milano Immagini vettoriali (2/2)Immagini vettoriali (2/2)
Le immagini vettoriali sono composte da OGGETTI.Tutti gli oggetti sono costruiti a partire da una serie di primitive
quali:� Punti� Linee� Rettangoli � Ellissi
La grafica vettoriale è l'uso di primitive geometriche quali punti, linee, curve e forme o poligono (s), che sono tutte basate su equazioni matematiche, per rappresentare le immagini nel computer.
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Politecnico di Milano Immagini vettoriali: pro e controImmagini vettoriali: pro e contro
Vantaggi:� Fatta di oggetti geometrici che formano gli oggetti◦ Line (x1,y1,x2,y2)◦ Circle(x,y,radius)
� Può essere scalata a qualsiasi dimensione senza perdere qualità
� Indipendente dalla risoluzione� Occupano pochissimo spazio in termini di memoria
(dell’ordine dei kilobytes)
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Politecnico di Milano Immagini vettoriali: pro e controImmagini vettoriali: pro e contro
Svantaggi:� Le immagini vettoriali sono per loro natura generate
all’interno della macchina� Non è il miglior formato per immagini di tipo
fotografico con toni continui, luci, ombre, miscele di colore.
Es: E’ possibile rappresentare in maniera schematica un oggetto come un albero e quindi renderne l’idea, ma è impossibile dettagliarne ogni particolare come ad esempio le foglie, le striature sul tronco ecc.
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Politecnico di Milano Immagini Vettoriali / Raster: esempiImmagini Vettoriali / Raster: esempi
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Politecnico di Milano Immagini Vettoriali / Raster: esempiImmagini Vettoriali / Raster: esempi
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![Page 65: di Milano Rappresentazione dell informazioneroveri.faculty.polimi.it/wp-content/uploads/3...di Milano Codifica binaria dell’informazione! Il calcolatore tratta diversi tipi di dati](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062510/61274842c5098650123c5caf/html5/thumbnails/65.jpg)
Politecnico di Milano Rasterizzazione Rasterizzazione
Tipologia di immagini
ImmaginiVettoriali
ImmaginiRaster
Rasterizzazione
Convertire un'immagine vettoriale in un'immagine raster
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Politecnico di Milano AutoCADAutoCAD
� Software Computer Aided Design (CAD) per la creazione di disegni bi/tridimensionali in ambito ingegneristico, architettonico, meccanico, etc.
� L’immagine prodotta è di tipo vettoriale (composta da entità grafiche definite come oggetti matematico/geometrici)à scalata a qualsiasi dimensione senza perdere qualità
� Formati di AutoCAD:◦ DWG (drawing); formato nativo di Autocad◦ DXF (drawing exchange format), formato standard di interscambio di
dati CAD tra diverse applicazioni.
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Politecnico di Milano
67
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Politecnico di Milano AutoCAD DWGAutoCAD DWG
� DWG è l’abbreviazione di drawing, ovvero "disegno“� Formato nativo per i file di tipo CAD, sviluppato da Autodesk come
formato di memorizzazione del disegno in AutoCAD (ed altri SW della stessa piattaforma)
� DWG è un file binario suddiviso in varie sezioni e con una organizzazione complessa dei dati.:◦ Si accede al file tramite AutoCAD e non direttamente
� Il DWG non è uno standard in senso stretto ma è standard di fatto:◦ Autodesk non ha mai rilasciato le specifiche
◦ uno strumento poco adatto allo scambio di dati tra CAD diversi.
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Politecnico di Milano AutoCAD DXFAutoCAD DXF
� DXF (Drawing Interchange Format, o Drawing Exchange Format)◦ Formato sviluppato da Autodesk per scambiare file CAD tra AutoCAD e
programmi di terze parti.◦ Introdotto nel 1982 insieme con AutoCAD 1.0
� Consente una rappresentazione esatta dei dati del formato proprietario DWG, per il quale Autodesk non ha mai rilasciato le specifiche.
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Politecnico di Milano
70
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Politecnico di Milano
BMP format JPG format
WMF format EPS format
PNG format
FormatiVettoriali
FormatiRaster
71
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Politecnico di Milano Formati vettoriali/bitmap (misti)Formati vettoriali/bitmap (misti)
� PostScript (Adobe): misto bitmap-vettoriale, compressione con e senza perdita
◦ È un linguaggio di descrizione di pagina utilizzato principalmente nel mondo dell’editoria elettronica e del desktop publishing
� PDF (Portable Document Format): derivato da PostScript
◦ Utilizzato per rappresentare documenti 2D in modo indipendente dal dispositivo di rendering e della risoluzione dello stesso
◦ Ultima versione PDF 1.7 (2006)
◦ Contiene� Un sottoinsieme del linguaggio PS
� Un sistema per l’embedding/replacement dei font
� Un sistema per unire in modo strutturato contenuti di tipo differente (testo, immagini, font, grafica vettoriale)
72
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Politecnico di Milano Immagini in movimento: i videoImmagini in movimento: i video
� Video: successione di immagini fisse (o frame) trasmesse con velocità sufficientemente elevata
� Il movimento è rappresentato già in modo discreto nei media: con un numero abbastanza alto di fotogrammi fissi (15-30 al secondo) l’occhio umano percepisce il movimento come un continuo
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Politecnico di Milano Video interallaciato vs. progressivoVideo interallaciato vs. progressivo
� Tradizionalmente, il segnale video di tipo televisivo utilizza un formato interallacciato
� Prima vengono generate le righe pari, poi quelle dispari
� Vengono generati 50 “semiquadri” al secondo
� Nel formato progressivo, ogni frame è costituito sia dalle righe pari che da quelle dispari
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Politecnico di Milano Un esempio – video interallacciatoUn esempio – video interallacciato
� Interallacciato (ad. es TV)◦ 720 punti / linea ◦ 576 linee (288 linee pari, 288 linee dispari)◦ 50 semiquadri al secondo◦ 3 byte / pixel (RGB)◦ 720 x 288 x 50 x 3 = 31.104.000 byte / secàc.a. 31 Mbyte/sec à c.a. 250 Mbps◦ 2h di film occupano (se non compressi) � 2x60x60x31 = 223.200 Mbyte à c.a. 223 Gbyte
◦ Un DVD ha una capacità di c.a. 4.5 Gb à avrei bisogno di un fattore di compressione pari a 223 / 4.5 = 50
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Politecnico di Milano Un esempio - video progressivoUn esempio - video progressivo
� Progressivo (ad. es cellulare)◦ 320x240 pixel◦ 15 frame / secondo◦ 3 byte / pixel (RGB)◦ 320 x 240 x 15 x 3 = 3.456.000 byte / secà c.a. 3.5 Mbyte/sec à c.a. 28 Mbyte / sec◦ 1 minuto di video registrato occupa (se non
compresso)� 60x3.5 = 210 Mbyte
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Politecnico di Milano Codifica videoCodifica video
� Potrei in principio codificare separatamente ogni fotogramma come immagine fissa
� E’ la tecnica usata da molte fotocamere compatte, che salvano i filmati ripresi in formato Motion-JPEG (ogni frame è compressa con JPEG)
� Si è in grado di ottenere rapporti di compressione dell’ordine 10-20 senza eccessiva perdita di qualità◦ Per mettere un film su DVD abbiamo bisogno di un
rapporto di c.a. 50...
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Politecnico di Milano Codifica videoCodifica video
� Per ottenere rapporti di compressione più alti è necessario sfruttare la ridondanza temporale
� Frame consecutivi in una sequenza di immagini sono simili l’uno all’altro
� Codifico solo le differenze tra i frame successivi
� E’ possibile ottenere rapporti di compressione di 50:1 fino a anche a 100:1 senza un degrado eccessivo della qualità
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Politecnico di Milano Immagine originale 1Immagine originale 1
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Politecnico di Milano Immagine originale 2Immagine originale 2
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Politecnico di Milano Differenza con pixel di destraDifferenza con pixel di destra
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Politecnico di Milano Differenza tra originaliDifferenza tra originali
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Politecnico di Milano
Standard di codifica videoStandard di codifica video
� MPEG (Moving Picture Experts Group):◦ MPEG-1 àVideo CD
◦ MPEG-2 àTV digitale, DVD
◦ MPEG-4 à DivX,
◦ H.264/AVC à HD-DVD, Blue-ray DVD
◦ Definisce anche la codifica dei dati audio (vedi slide seguenti) e la sincronizzazione con i dati video
� ITU-T (International Telecommunication Union - Telecommunications Standardization Sector)
◦ H.263 à video-telefonia
� AVI (Audio Video, Microsoft)◦ Formato “contenitore”. Può contenere audio/video compressi con formati diversi
1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004
MPEGstandards
jointITU-T/MPEGstandards
ITU-Tstandards H.261 H.263 H.263+ H.263++
H.262MPEG-2 H.264/AVC
MPEG-1 MPEG-4
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