Lezione 3 sound design 1

Informatica di Base

Sound Design 1 - IED MilanoLorenzo Cassulo

[email protected]: @lorenzocassulo

Lezione 3

martedì 21 dicembre 2010

mailto:[email protected]

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Immagini Raster o BitMap

Sono immagini costituite da una matrice di punti o pixel. La densità dei pixel che costituiscono una immagine viene detta risoluzione dell’immagine ed è espressa in pixel/pollice o pixel/centimetro, la quantità di valori di colore che può assumere ogni pixel è detta profondità del colore.


Acquisizione di immagini I

Attraverso un sensore (CCD) riproducono l'effetto della pellicola fotografica.

CCD

Risoluzione

Gamma

Pixel

Matrice di puntisensibile alla luce

Picture ElementOgni puntodella matriceQuantità di variazioni

di intensità di luceche il sensore è capacedi riprodurre

Quantità di pixelin una unità di riferimentoPixel per Pollice


Acquisizione di immagini II

La DENSITA’ del CCD nel campo della grafica digitale è collegata alla dimensione dell’immagine e determina la RISOLUZIONE DELL’IMMAGINE.


Risoluzione

La RISOLUZIONE è data dalla quantità di pixel presenti nell’immagine per un’unità spaziale lineare.Si misura in dpi (dot per inch - pixel per pollice lineare)

n° pixel base * n° pixel altezza

(1,2 - 2 megapixel qualità simile alle macchine analogiche per foto larghe 14 cm)


Acquisizione di immagini III

La QUANTIZZAZIONE, nel campo della grafica digitale è collegata al numero di bit dedicati alla rappresentazione del colore e determina la PROFONDITA' DEL COLORE.


Profodità del colore I

La PROFONDITA’ DEL COLORE è la quantità di bit utilizzati per rappresentare il colore. Si misura in bpp (bit per pixel)

COLORI INDICIZZATI: a basse risoluzioni il colore è memorizzato come un indice che punta ad una tavolozza

COLORI DIRETTI: a risoluzioni più elevate, secondo il modello RGB i colori vengono codificati secondo i valori di luminosità, rosso, verde e blu (TrueColor 8 bit per canale 16,7 milioni di colori diversi).


Profodità del colore II

COLORI INDICIZZATI:

1 bpp = 21 = 2 colori



8 bpp = 28 = 256 colori


http://en.wikipedia.org/wiki/Alley_Cat_%28game%29

Risoluzione = 320X200Profondità = 4 bpp


Profodità del colore III

COLORI DIRETTI:

HI COLOR

15 bpp = 215 = 32.768 colori (5 bit Rosso, 5 bit Blu, 5 bit Verde)

16 bpp = 216 = 65.536 colori (5 bit Rosso, 5 bit Blu, 6 bit Verde)

TRUECOLOR

24 bpp = 224 = 16.777.216 colori (8 bit Rosso, 8 bit Blu, 8 bit Verde)

32 bpp = 232 colori (8 bit Rosso, 8 bit Blu, 8 bit Verde, 8 bit trasparenza)


IN PITTURA:Rosso, Giallo, Blu.

IN PSICOLOGIA (primari psicologici):Ewald Hering (1834-1918). La teoria di Hering sulla visione del colore postula l'esistenza di tre coppie opponenti di colori: bianco e nero, rosso e verde, giallo e blu.

IN OTTICA:rosso, arancione, giallo, verde, azzurro, indaco e violetto.

Rappresentazione del colore I


Rappresentazione ADDITIVA

RGB: rosso verde e blu vengono mescolati tra loro per ottenere un dato colore, ha cause biologiche, viene utilizzata nella grafica digitale.

Rappresentazione del colore II


Rappresentazione SOTTRATTIVA

CMYK: ciano, magenta, giallo vengono mescolati tra loro per ottenere un dato colore, ha cause fisiche, viene utilizzata nella stampa.

Rappresentazione del colore III


1 pollice = 2,54 centimetri

Conversione pollici/centimetri:risoluzione in dpi/2,54 = risoluzione in centimetri dpc

Calcolare un lato dell’immagine:misura in pixel di un lato/risoluzione dpc

Calcolare la risoluzione:lato * lato

Dimensione in byte:(risoluzione * profondità colore in bit) /8

Determinare risoluzione profondità colore e peso delle immagini


Algoritmi di compressione

Il fattore e la tipologia di compressione derivano dall'utilizzo che si vuole fare dell'immagine.

Due differenti tipologie di compressione:

LOSSY con perdita di informazione, si basa sull'utilizzo del dato.

LOSSLESS senza perdita di informazione, si basa sulla codifica del dato.


Algoritmi di compressione LOSSY

Compressione LOSSY

Metodo che comporta perdita di dati e quindi di qualità. La copia è peggiore dell'originale. Solitamente la perdita di qualità non è eccessivamente percepibile perché vengono scartate le informazioni inutili.

Es: JPEG, MP3, DIVX.

(esempio: il riassunto)


Algoritmi di compressione LOSSLESS

Compressione LOSSLESS

Metodo che non comporta perdita di dati e quindi di qualità. La copia non è uguale dell'originale ma consente di recuperare tutti i dati dell'originale a partire dalla copia.Non possono garantire la riduzione di dimensioni a seguito del processo di compressione.Elaborazione in entrata e in uscita, vi è una proporzionalità indiretta tra quantità della compressione ottenibile da un algoritmo e la sua velocità di esecuzione.

Es: GIF, PNG, TIFF, ZIP

(esempio: la macchina del capo)


Immagini vettoriali I

Ogni immagine è composta da figure geometriche ed è codificata tramite delle primitive (punti, linee, curve, poligoni) e alcuni parametri (coordinate, colori, raggio, base, altezza, ...).La visualizzazione dell'immagine avviene disegnando tali elementi sul dispositivo di visualizzazione.Le informazioni sono salvate come formule matematiche.

Adatte agli ambienti di progettazione.


Immagini vettoriali II

Rappresentazione gerarchica dell'immagine:

Ogni immagine è una lista di oggetti matematici astratti.(Es: linee, curve, poligoni, ...)Ogni oggetto è definito da un limitato set di informazioni.(Es: per il segmento punti di inizio e fine, per le circonferenze il raggio, ...)L'organizzazione di questi elementi avviene attraverso una gerarchia.


Immagini vettoriali III

Gerarchia:

Ogni illustrazione è composta di oggettiOgni oggetto ha uno o più traiettorieOgni traiettoria è composta da segmenti lineariOgni segmento lineare ha dei punti di ancoraggioOgni punto di ancoraggio delimita la fine di un segmento


Immagini vettoriali IV

● Caratteristiche principali delle immagini vettoriali:● Indipendenza dal dispositivo di visualizzazione e dalla

risoluzione, essendo composte da elementi astratti si potrà sempre sfruttare la risoluzione massima del dispositivo.

● Possibilità di modifiche ad alto livello in quanto è sempre possibili operare sugli elementi primitivi.

● Applicabilità limitata, una fotografia non è scomponibile in elementi primitivi

● Limiti nell'utilizzo, è necessario avere il software adeguato.


Differenza tra immagini vettoriali e immagini raster I

● Occupazione di memoria I● Raster: la dimensione dipende dal numero di pixel ● Vettoriale: la dimensione dipende dal numero di elementi

● Occupazione della memoria II● Raster: i file sono grandi e aumentano di dimensione

all'aumentare della risoluzione● Vettoriale: i file sono piccoli e indipendenti dalla risoluzione


Differenza tra immagini vettoriali e immagini raster II

● Trasformazioni geometriche (rotazione, riflesso, ridimensionamento, ...)● Raster: comportano perdita di informazione in quanto si agisce

sui pixel e sono applicate all'intera immagine● Vettoriali: non comportano perdita di informazione in quanto si

agisce su formule matematiche e possono essere applicate ai singoli elementi dell'immagine

● Risoluzione

● Raster: sono vincolate alla risoluzione iniziale.● Vettoriali: sono scalabili senza perdita di qualità, indipendenti

dalla risoluzione.


Differenza tra immagini vettoriali e immagini raster III

● Rappresentazione della realtà● Raster: adatte a riprodurre la qualità

fotografica ● Vettoriale: la qualità fotografica è

praticamente impossibile da ottenere, per farlo è necessario analizzare l'immagine e scegliere le primitive adatte attraverso il processo di “Image tracing”.


Video

Il movimento cinematografico è frutto di una illusione chiamata “persistenza della visione”.

Deriva da una serie di immagini fisse combinate insieme tra loro in modo da dare la percezione del movimento al

cervello.


PAL

Metodo di codifica del colore usato dalla televisione.Risoluzione 720 x 576 pixel

Dimensione dei pixel D1 (rettangolare)Interlacciato 50 semiquadri formano 25 fotogrammi al

secondo


DV

Il formato DV è scritto su nastroRegistra in PAL a piene specifiche.

Transfert rate di 3,6 MegaByte al secondo


DivX

E' possibile convertire un film DVD di 6-8 Gigabyte in un file DivX di 700 Mb.

Compressione attraverso keyframe.


http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/it/

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