Trattamento Immagini (parte 2) 32 L1-2. Digitalizzazione di un'immagine Quantizzazione – La carica...
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Trattamento Immagini (parte 2)
32 L1-2
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
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
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
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
Sistema di Coordinate
Rappresentazione Digitalizzata
Pixel Values
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
Data Storage and Transmission
➢ Soluzione naive al problema:➢ 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
Data Storage and Transimission: ASCII code
Data storage and Transmission
➢ Soluzione naive al problema:➢ Scrivere la matrice in forma binaria all'interno di un
file➢ Problema: al momendo della ricostruzione quante righe
e colonne di pixel aveva l'immagine?➢ Soluzione: scrivo all'inizio del file 2 interi a 16 o 32 bit
con questa informazione➢ Problema: quale byte ordering devo usare per gli interi?➢ Soluzione: aggiungo un'altro byte all'inizio del file con un
codice convenzionale che mi dice quale byte ordering devo usare
Data Storage and Transmission: Endianness
Data storage and Transmission➢ Soluzione naive al problema
➢ Gestione formati differenti➢ Problema: come codificare la bit depth?➢ Soluzione: aggiungere un nuovo byte all'inizio del file➢ Problema: Come implementare la gestione delle
immagini indexed?➢ Soluzione: aggiungo byte descrittore tipo di immagine e
altri due byte per la lunghezza della tavolozza➢ Problema: come risparmiare spazio e minimizzare tempi
di trasmissione?➢ Soluzione: adottare algoritmi di compressione, bisogna
aggiungere all'header eventuali informazioni richieste per identificare il tipo e il livello software delle librerie dell'algoritmo e salvare i parametri di compressione usati
➢ Etc. etc
Formati di Immagini➢ Obiettivo dei diversi formati
– Interscambio➢ Differenti applicativi➢ Differenti sistemi operativi
– Storaggio● Archiviazione● Estensibilità● Compatibilità
– Diffusione● Internet
– Metadati, informazioni accessorie
Formati di Immagini
➢ Classi di formati per storage di 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)
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
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
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
TIFF: Tagged Image File Format
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)
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
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
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
JPEG (Joint Photographic Experts Group)
JPEG (Joint Photographic Experts Group)
➢ Inadatto per memorizzare su file immagini con molte curve o linee dal contorno netto.
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'
➢ Semplice formato ASCII e quindi può essere manipolato anche con
un editor
Portable Bitmap Format (PBM)
Formati di Immagine
Best Graphic Format