la rappresentazione dell'informazione la codifica dei dati multimediali

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Viviana Patti Informatica di base - 11/11/04

La rappresentazione dell’informazione

Sui testi di approfondimento: leggere dal Cap. 2 del testo C (Console, Ribaudo): 2.3, 2.4

Parte II


La codifica dei dati multimediali

I caratteri alfanumerici non costituiscono le uniche informazioni utilizzate dagli elaboratori

Le applicazioni multimediali -> WEB utilizzano ed elaborano informazioni contenenti immagini, suoni, filmati

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Sommario

Rappresentazione delle immaginiRappresentazione dei suoniRappresentazione dei video


La codifica delle immagini

Esistono diverse tecniche usate per la memorizzazione e l’elaborazione di un’immagine

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Cominciamo col considerare un’immagine in bianco e nero, senza alcuna ombreggiatura o livello di chiaroscuro

Suddividiamo l’immagine tramite una griglia formata da righe orizzontali e verticali adistanza costante -> tecnica dei disegnatori per riprodurre figure rispettandone le proporzioni: rappresento ogni singoloquadratino separatamente, poivisualizzo il risultato d’insieme



-> si trae spunto da questa tecnica per la rappresentazione digitale di un’immagine; idea: memorizzare l’informazione relativa all’immagine quadratino per quadratino Ogni quadratino prende il nome di PIXEL (picture element): immagine = griglia di pixel.ad ogni pixel viene fatto corrispondere un valore binariosecondo una certa convenzioneNella figura di esempio, dove dobbiamo rappresentare solamente due colori, la codifica avviene nel seguente modo:– 0 viene utilizzato per per la codifica di un pixel

corrispondente a un quadratino in cui il bianco è il colore predominante

– 1 viene utilizzato per la codifica di un pixel corrispondente a un quadratino in cui il nero è il colore predominante

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Per convenzione la griglia di pixel viene ordinata dal basso verso l’alto e da sx verso dxCon questa convenzione otteniamo una rappresentazione della figura di esempio di questo tipo:

…il che significa che l’immagine di partenza viene rappresentata dalla stringa binaria



Cosa succede se riconvertiamo la stringa in un’immaginesostituendo a ogni 1 un pixel nero e a ogni 0 un pixel bianco?

Quella che si ottiene nella codifica è un’approssimazione dell’immagine originaria: DiGITALIZZAZIONE -> PERDITA di QUALITA’

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La codifica delle immaginiDiGITALIZZAZIONE -> PERDITA di QUALITA’Come si può migliorare la qualità? Esistono tecniche per “ingannare l’occhio” e limitare l’effetto scalini della visualizzazione a pixelLa rappresentazione sarà più fedele aumentando il numero di pixel

Aumentando la granularità dell’immagine -> Aumento la qualità

10 x 9 29 x 28


La codifica delle immaginiUn’immagine digitale può essere caratterizzata mediante due dimensioni: – Risoluzione: il numero di pixel che la costituisconoespressi in termini di larghezza per altezza– Profondità: il numero di bit che vengono usati per

rappresentare un singolo pixel dell’immagine-> legata al numero di colori rappresentabili

Risoluzione: 10 x 9

1 bit per pixelProfondità = 121 possibili combinazioni ->21 possibili diversi colori nell’immagine:bianco e nero

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Risoluzione

Lo stesso cerchio con risoluzioni diverse:

10×9 29×28

58 × 56116 × 108


Gradazioni di grigioImmagini a più colori: la logica è la stessa, per codificare diversi livelli di grigio con una rappresentazione binaria devo far corrispondere a ogni livello di grigio una certa sequenza dibitEsempio: – utilizzando 4 bit posso rappresentare 24 =16 livelli di

grigio, – con 8 bit ne posso distinguere 28 = 256

16 gradazioni di grigio

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Colori

Lo stesso vale per quanto riguarda il coloreIndividuare un certo numero di sfumature di colore differentiCodificare ogni sfumatura di colore mediante un’opportuna sequenza di bitCome individuare le sfumature di colore? Esiste un modello di rappresentazione dei colori noto come RGB(Red, Green, Blu) secondo cui qualsiasi colore può essere rappresentato componendo Rosso Verde e Blu (colori primari)Invece che di partire da tanti colori e di rappresentarne diverse sfumature, possiamo rappresentare molte sfumature a partire dai 3 colori primari -> tutti i possibili colori ottenuti dalla loro combinazione


Colori

Questa l’idea alla base della cosiddetta codifica RGBA ogni pixel associo una certa combinazione dei 3 gradazioni dei colori primariLa gradazione per ogni colore primario è rappresentata mediante un certo numero di bitEsempio: – con 8 bit per colore primario ottengo 256 possibili

gradazioni per colore primario ->256 ×256 ×256 = 16.777.216 colori diversi (tutte le possibili combinazioni di tutte le possibili gradazioni di R, G e B)

– La codifica di 1 pixel richiede 3 byte! ->Si parla di profondità (dell’immagine) a 24 bit

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Colori

Esempio: la sfumatura di azzurro è determinata da una certa combinazione di R G B. Le sequenze di bit relative a ogni sfumatura di colore primario sono espresse in base decimale: 139 (R), 210 (G),216 (B). I tre numeri sono ovviamente compresi fra 0 e 255.Ogni sfumatura

di colore primario è rappresentabile da 1 byte

13910 => 100010112

21010 => 110100102

21610 => 101001112


Colori

Spesso la codifica è espressa in base esadecimalePerché? La rappresentazione è più concisa, esprimo tutto con due caratteri alfanumerici per colore primario

13910 = 8B16

21010 = D216

21610 = D816

Codifica del colore:8B D2 D8

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Colori

Spesso la codifica è espressa in base esadecimaleEsempio: quando si vuole specificare il colore di una pagina Web, lo si specifica in codice esadecimale


Alcune combinazioni da ricordare:– 00 00 00 = nero – FF FF FF = bianco– FF 00 00 = rosso puro– 00 FF 00 = verde puro– 00 00 FF = blu puro– FF FF 00 = giallo– FF 00 FF = viola

Colori

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La rappresentazione di un immagine tramite la codifica dei pixel, viene chiamata codificabitmap o raster:

La dimensione di un’immagine bitmap si calcola in base alla risoluzione e alla profondità:Ricordiamo: – Risoluzione: il numero di pixel che la costituiscono

espressi in termini di larghezza per altezza -> mi dà la misura della granularità dell'immagine

– Profondità: il numero di bit che vengono usati per rappresentare un singolo pixel dell’immagine -> mi dà la misura del numero di colori

Codifica bitmap


Numero di bit per immagine = risoluzione (numero di pixel che compongono l’immagine) × profondità (quanti bit per pixel)Esempio RGB: – per distinguere 16.777.216 colori sono necessari 24

bit per la codifica di ciascun pixel– Prendiamo un’immagine formata da 640 × 480 pixel

Quanti bit richiede?

Dimensione di un’immagine

24 × (640 × 480) = 7.372.800 bit (921.600 byte)

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La codifica bitmap è estremamente costosa in termini di occupazione di spazio di memoria. Maggiore è la qualità (qualità fotografica), maggiore è lo spazio occupatoWeb e tempi di trasmissione: è un problema in generale trasferire file di grandi dimensione -> non tutti si collegano a Internet attraverso linee ad alta velocità. – Esempio: una bitmap con risoluzione 400 ×400 e

profondità 24 ha dimensione di circa 480 KB. Ci metterebbe circa 70 secondi a essere visualizzata per intero in una pagina web, data una connessione a Internet via modem telefonico, che consente una velocità massima di scaricamento dei dati di 56kb per secondo

Soluzione: tecniche di ottimizzazioneOttimizzare = ridurre le immagini alle dimensioni più piccole possibili mantenendo la qualità dell’immagine a livelli accettabili

Ottimizzazione


Formati di compressioneEsistono delle tecniche di compressione delle informazioni che consentono di ridurre drasticamente lo spazio occupato da immagini e di ridurre il tempo di trasmissioneCompressione dei dati digitali in generale: vengono eliminati gli elementi ripetitivi di un fileLe più famose tecniche di compressione di immagini:– GIF: CompuServe Graphic Interface– JPEG: Joint Photographic Experts Group – I file di immagine che usano queste codifiche riportano

rispettivamente le estensioni .gif e .jpg (si parla di formato gif o jpg)

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Formati di compressione

Codec (compression/decompression): programmi che utilizzano una certa tecnica per– comprimere l’informazione prima di

memorizzarla e per – decomprimerla prima di visualizzarla

GIF e JPEG sono due tecniche di compressione con filosofie diverse -> si può scegliere se usare l’una o l’altra a seconda delle caratteristiche dell’immagine che si ha in partenza


Formati di compressione: gif

Il formato GIF riduce l’occupazione su disco di un’immagine limitando il numero di colori che compaiono in essa -> vengono scelti quelli più frequenti, alcune sfumature vengono perse e sostituite dalle sfumature più vicine fra quelle mantenuteNaturalmente più si limita il numero di colori più l’immagine sarà piccola; il numero può andare da un minimo di 2 ad un massimo di 256. L’insieme dei colori utilizzati viene salvato insieme all’immagine come palette di colori.il formato GIF è adatto ad immagini geometriche, possibilmente con un numero di colori non elevato

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Formati di compressione: jpg

• Il formato JPEG riduce l’occupazione su disco di un’immagine diminuendo la qualità di visualizzazione -> consente di usare tutta la gamma RGB.

• Mentre il formato GIF è adatto ad immagini geometriche, possibilmente con un numero di colori non elevato, il formato JPEG è adatto ad immagini di tipo fotografico, dove la perdita di qualità si nota di meno, o in generale ad immagini dove un limite sul numero di colori produrrebbe differenze troppo significative


Formati di compressione: jpg

• Se la compressione JPEG è alta si perde molto in termini di qualità dell'immagine, ma si riesce a diminuire di molto la dimensione del file.

• Se la compressione è bassa, le dimensioni aumentano.

• Spetta all’utente trovare il giusto compromessotra qualità e dimensione, utilizzando programmi di fotoritocco o visualizzazione come p.e. Photoshop o Fireworks

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Formati di compressione e perdita di informazione

• In generale si possono classificare i formati di compressione di dati (immagini grafiche, suoni, video) usando come parametro la loro reversibilità.

• Lossless: una tecnica di compressione che permette di ricostruire esattamente i dati originari, ovvero per cui esiste un algoritmo di decompressione che mi consente di riottenere l’informazione di partenza (es. un’immagine esattamente uguale – pixel per pixel –all'originale com'era prima che venisse compresso), viene normalmente definita lossless: senza perdita di informazione -> es. GIF

• Lossy: una tecnica di compressione che non può assicurare una reversibilità assoluta, viene definito lossy, con perdita di informazione -> es. JPEG


Palette: tavolozze dei colori

In molti casi non abbiamo bisogno di 16 milioni di colori contemporaneamente -> se però uso la codifica RGB normale l’immagine occupa lo stesso un sacco di spazio Idea: si può usare un sottoinsieme di colori (tavolozza)Si considera solo la tavolozza di colori (codificati in RGB) per la codifica dell’immagine

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Palette: tavolozze dei colori

Ad esempio sono comuni palette a 256 colori, ossia con profondità di immagine a 8 bit (nella figura vedete la palette dei cosiddetti colori web safe)La palette viene memorizzata insieme al resto dei dati relativi all’immagine

palette deicolori web safe


Codifica di immagine con Palette: esempio

Dati:– palette a 256 colori, ossia con profondità di

immagine a 8 bit – Immagine di prima con risoluzione 640 × 480

La codifica richiede:– 2457600 bit (307200 byte) =

8 × (640 × 480) per l’immagine+768 byte = 256 × 3 per la paletteTotale: 307.968 byte

Usando la codifica RGB senza palette avevamo calcolato che avrei

24 × (640 × 480) = 7.372.800 bit (921.600 byte)

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EsempioSupponiamo di avere un immagine a 4 colori -> profondità 2; rappresentiamo l'immagine usando una codifica RGB con palette a 4 colori

3 ×2

indice del colorenella palette


Esempio

10 11 11 00 01 01Dimensione: 6 × 2 (dimensione × profondità) + (24 × 4) (palette: codifica RGB per i 4 colori)= 108 BIT

Codifica RGB senza palette: 6 × 24 (per ogni pixel 24 bit relativi alla codifica del colore)= 144 BIT

3 ×2

indice del colorenella palette

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Grafica vettoriale

Un oggetto grafico bitmap è memorizzato semplicemente come una griglia di pixel a ciascuno dei quali è associato un colore. Una volta disegnata una linea, essa non è più una “linea” ma solo un insieme di pixel sullo schermo, pertanto non è più possibile modificarne le coordinate. Le manipolazioni che si possono fare su un oggetto bitmap si basano sul concetto di pixel -> colorare differentemente i pixelPhotoshop è un programma specializzato nella manipolazione di bitmapEsiste un altro tipo di approccio alla rappresentazione delle immagini -> grafica vettoriale


Grafica vettoriale

Un oggetto vettoriale è costituito da una sequenza di segmenti, che vengono memorizzati registrando le coordinate delle estremità di ciascun segmento. Tali segmenti possono essere dritti o curvi, e possono essere uniti a formare una linea spezzata, aperta o chiusa. Un oggetto vettoriale ha inoltre degli attributi, come ad esempio il colore e lo spessore della linea, il riempimento se si tratta di una figura chiusa (ad es. un rettangolo), etc. Gli attributi sono memorizzati separatamente dalle coordinate, per cui una volta creato l’oggetto è possibile modificare le coordinateLa grafica vettoriale è molto usata dai grafici professionisti, e esistono molti altri prodotti che la utilizzano (ad es. CorelDraw, Macromedia Fireworks).

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Grafica vettoriale


Grafica vettoriale

Un programma che gestisce grafica vettoriale dovrà prima leggere le coordinate e le informazioni sugli attributi, poi riprodurre pixel per pixel le curveMeno occupazione di memoriaZoom senza perdita di qualità

maPiù elaborazione per la riproduzione

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Sommario



Codifica dei suoni

Anche i suoni possono essere rappresentati in forma digitaleDal punto di vista fisico un suono è un'alterazione della pressione dell'ariache, quando rilevata dall'orecchio umano, viene trasformata in un particolare stimolo al cervelloLa durata, l'intensità e la variazione nel tempo della pressione dell'aria sono le quantità fisiche che rendono un suono diverso da ogni altro

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Codifica dei suoni

Un suono può essere rappresentato mediante un’onda che descrive la variazione dellapressione dell'aria nel tempo -> onda sonoraSull'asse delle ascisse viene rappresentato il tempoe sull'asse delle ordinate viene rappresentata la pressione corrispondente al suono stesso.


Codifica dei suoni

Come nel caso delle immagini avevo bisogno di una tecnica di discretizzazione, analogamente nel caso dei suoni ho bisogno di una tecnica che mi permetta di passare dalla rappresentazione fisica continua dell’onda sonora a una rappresentazione digitale discreta Intuitivamente: sarebbe difficile e inefficiente memorizzare l’informazione completa sull’onda -> come nel caso delle immagini devo perdere in qualità dell’informazione per avere una rappresentazione digitale

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Codifica dei suoni

La conversione di un segnale continuo in unasuccessione di numeri viene eseguita con duesuccessive operazioni elementari:

1. Campionamenti sull’onda: si preleva una successione di campioni a intervalli costanti di tempo (in altre parole: si misura il valore dell’onda a intervalli di tempo costante)

2. Quantizzazione e codifica: ogni campione viene quantizzato ossia convertito in un numero; la sequenza dei valori numerici ottenuta dai campioni può essere facilmente codificata in forma digitale-> associo una configurazione di bit a ogni campione


Codifica dei suoniQuanto più frequentemente il valore di intensità dell'onda viene campionato, tanto più precisa sarà la rappresentazione dell'onda

Teoria dei segnali: il segnale può essere riprodottoperfettamente sulla base dei valori campione a certe condizioni sulla frequenza di campionamento = n. di campioni al secondo, misurabile in Herz; (intuitivamente: campionamento abbastanza frequente)Osservazione: Un errore viene comunque introdotto quando si converte il valore analogico di un campione in un numero con un numero limitato di cifre -> la codifica digitale introduce sempre una perdita di qualità

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Codifica dei suoni

Esempio di un CD musicale: si mescolano due registrazioni (stereofonia= 2 sorgenti di audio); 44.100 campioni al secondo per ogni registrazione;16 bit per memorizzare l’informazione su ogni campione. Quindi servono:44.100 campioni × 16 bit × 2 = 1.411.200 bitper ogni secondo di registrazione.


Osservazione

Per calcolare lo spazio occupato da un file di testo, da un’immagine, da un file audio, la tecnica è sempre la stessa– Si trova lo spazio (bit) occupato da ogni unità

elementare costituente il file (un carattere per il testo, un pixel per l’immagine, un campione per il file audio)

– Si trova il numero di unità elementari che costituiscono il file (il numero di caratteri per il testo, il numero di pixel per l’immagine -sfruttando la risoluzione, il numero di campioni per il file audio -sfruttando la frequenza di campionamento)

– Si moltiplicano queste due quantità

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Formati audio

formato non compresso WAVE -> .wavMPEG3 (mp3): il formato compresso con perdita di informazioni -> .mp3– formato specializzato per la compressione e la

trasmissione di file audio digitali. – garantisce una fedeltà molto alta (praticamente

indistinguibile dal suono non compresso) – Efficienza e grande diffusione: la dimensione del file

ottenuto è molto inferiore di quella originale (anche un un decimo o meno), permette di trasmettere file audio anche con connessioni via modem telefonico di 56 kb per secondo


MP3 streaming

MP3 streaming: – compressione dell’audio da parte della sorgente

audio (per esempio una radio su web)– Il dato audio compresso viene trasmesso a un

destinatario (per es. il mio PC)– Il mio PC possiede il programma codec per la

decodifica del dato e io sento il suono real time (man mano che viene trasmesso alla radio)

Requisiti: macchina potente, connessioni veloci

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Sommario



Codifica di filmati videoFilmato = sequenza di immagini statiche (detti fotogrammi o frame) che, in sequenza veloce, danno la sensazione del movimento. La velocità di riproduzione dei fotogrammi è detta frame rate = velocità per fotogramma. Per rendere la sensazione del movimento, occorrono almeno 24 fotogrammi per ogni secondo -> 24 fps.

Fotogrammi:

istantanee

successive

di una scena. Sequenza veloce

di fotogrammi che

dà la sensazione del

movimento.

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Codifica di filmati video

Cosa codifico in digitale: dati audio + dati video (sincronizzazione)Sarebbe altamente inefficiente codificare completamente ogni frame – Codifica differenziale (compressione):

• Alcuni frame chiave vengono codificati interamente, altri solo nelle parti che differiscono da quelle adiacenti

• Esempio del presentatore di un telegiornale• Standard di compressione differenziale più

importante: MPEG


Codifica di filmati video: MPEG

MPEG (Movie Picture Experts Group)Estensioni che indicano questo tipo di file: .mpgOpera una compressione sia spaziale (all’interno del singolo fotogramma) sia temporale (sfrutta componenti comuni fra fotogrammi successivi per effettuare compressioni su un’intera scena)Esistono 3 diversi standard appartenenti a questo gruppo: – MPEG-1, MPEG-2, M-PEG4

Esempio: i DVD usano una variazione dello standard MPEG-2 per comprimere dati audio-video

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Codifica di filmati video: altri formati

Quicktime (Apple)Avi (Microsoft)Real Video: molto usato in applicazioni di streaming video per la fruizione in tempo reale di un video-> i pacchetti audio-video che rappresentano un filmato vengono trasmessi continuamente l’uno dopo l’altro e vengono visualizzati man mano che arrivano nell’ordine; poi vengono buttati viastreaming video versus classico download,dove è necessario attendere lo scaricamento completo di un file prima di poter vedere il video


Cosa posso memorizzare in 1MB?

8 milioni di bit(~1MB)

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Informazione e codifica

codifica

010010011…informazione

decodifica

Indipendentemente dall’informazione di partenza si ottiene sempre una sequenza di bit!

la rappresentazione dell'informazione la codifica dei dati multimediali

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