Transcript Rappresentazione digitale e storaggio delle immagini

Trattamento Immagini (parte 2)
35
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= 610
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
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 per
1)Visualizzazione
2)Analisi
Formati di Immagini
➢
Obiettivo dei diversi formati
–
Interscambio
➢
➢
➢
–
Storaggio
●
●
●
–
Archiviazione
Estensibilità
Compatibilità
Diffusione
●
–
Differenti applicativi
Differenti sistemi operativi
Differenti architetture hardware (endianness)
Internet
Metadati, informazioni accessorie
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)
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
Portable Bitmap Format (PBM)
➢
Semplice formato ASCII
che quindi può essere
manipolato anche con
un editor
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
Data Storage and Transmission: Endianness
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
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
TIFF: Tagged Image File Format
➢
Tag privati
➢
Tag con codice numerico >= 32768 (100016) sono
tag definiti da applicazioni specifiche
➢
➢
➢
Consorzi
Progetti sperimentali
Programmatori privati
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 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
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
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'
Formati di Immagine
Best Graphic Format