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Trattamento Immagini (parte 2)
35 L1-2
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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
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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= 6
10
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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
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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
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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
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Sistema di Coordinate
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Rappresentazione Digitalizzata
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Pixel Values
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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 per1)Visualizzazione
2)Analisi
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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
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Formati
➢ Classi di formati per 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)
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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
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➢ Semplice formato ASCII che quindi può essere manipolato anche con
un editor
Portable Bitmap Format (PBM)
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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
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Data Storage and Transmission: Endianness
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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
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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
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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
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TIFF: Tagged Image File Format
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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
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TIFF: Tagged Image File Format
➢ Tag privati➢ Tag con codice numerico >= 32768 (1000
16) sono
tag definiti da applicazioni specifiche➢ Consorzi ➢ Progetti sperimentali➢ Programmatori privati
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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)
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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
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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
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JPEG (Joint Photographic Experts Group)
➢ Caso di immagazzinamento di immagini RGB– Trasformazione da RGB a YC
bC
r dove Y
rappresenta la luminosità mentre Cb 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
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JPEG: RGB -> YCbC
r
➢ Sfrutta la trasformazione dallo spazio RGB allo spazio YC
bC
r
➢ 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
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JPEG (Joint Photographic Experts Group)
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JPEG (Joint Photographic Experts Group)
➢ Inadatto per memorizzare su file immagini con molte curve o linee dal contorno netto.
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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'
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Formati di Immagine
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