Informatica Generale - PowerPoint PPT Presentation

About This Presentation
Title:

Informatica Generale

Description:

Informatica Generale Alessandra Di Pierro email: dipierro_at_di.unipi.it Ricevimento: Gioved ore 14.30-17.30 presso Dipartimento di Informatica, Via Buonarroti, 2 – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:57
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 19
Provided by: Susann234
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Informatica Generale


1
Informatica Generale
Alessandra Di Pierro email dipierro_at_di.unipi.i
t Ricevimento Giovedì ore 14.30-17.30 presso
Dipartimento di Informatica, Via Buonarroti,
2 stanza 362 DE Tel. 050.2212.772 o per
posta elettronica Pagina web del corso
http//www.di.unipi.it/dipierro/IG03.html
2
Codifica e Rappresentazione dellinformazione
  • Cosa abbiamo visto
  • Rappresentazione binaria
  • Codifica dei numeri (interi positivi, interi con
    segno, razionali .). Codifica dei caratteri
    ,Codifica delle immagini
  • Cosa vedremo oggi
  • Compressione dei dati
  • Codifica dei suoni

3
Rappresentazione di immagini
  • Le immagini sono un continuo e non sono formate
    da sequenze di oggetti ben definiti come i numeri
    e le stringhe
  • Bisogna quindi prima discretizzarle ovvero
    trasformarle in un insieme di parti distinte che
    possono essere codificate separatamente con
    sequenze di bit
  • Consideriamo prima immagini fisse (foto etc )

4
Rappresentazione di immagini (2)
  • Immagini bitmap
  • 1. limmagina viene scomposta in una griglia di
    elementi detti pixel (da picture element)

000000000000000000000000 000000000011111111000000
000000000010000010000000 000000000010000100000000
000000000010001000000000 000000000010010000000000
000000000010100000000000 000000000011000000000000
000000000010000000000000
immagine
codifica
5
Rappresentazione di immagini (3)
  • Immagini bitmap
  • 2. Ogni pixel è rappresentato da uno o più bit

000000000000000000000000 000000000011111111000000
000000000010000010000000 000000000010000100000000
000000000010001000000000 000000000010010000000000
000000000010100000000000 000000000011000000000000
000000000010000000000000
Rappresentazione di un pixel
6
Rappresentazione di immagini (4)
  • Rappresentazioni dei pixel
  • la rappresentazione in toni di grigio un byte
    per pixel, con 256 gradazioni di grigio per ogni
    punto (immagini bianco e nero), o più byte per
    pixel, per avere più gradazioni possibili
  • rappresentazione a colori RGB (red, green,blu)
    comunemente 3 byte per pixel che definiscono
    lintensità di ciascun colore base. In questo
    modo ho circa 16 milioni di colori diversi
    definibili

7
Rappresentazione di immagini (5)
  • Problema
  • la rappresentazione accurata di una immagine
    dipende
  • dal numero di pixel (definizione)
  • dalla codifica del pixel
  • e richiede generalmente molta memoria, ad
    esempio
  • tipo defin
    numero colori num. byte
  • imm. televisiva 720x625 256
    440 KB
  • SVGA 1024x768 65536
    1.5 MB
  • foto 15000x10000
    16milioni 430 MB

8
Rappresentazione di immagini (6)
  • Quindi si cerca di risparmiare memoria
  • con luso di una tavolozza (palette) che
    contiene il sottoinsieme dei colori
    rappresentabili che compare in una foto
  • ogni pixel codifica un indice allinterno della
    tavolozza
  • con tecniche di compressione che non codificano
    ogni pixel in modo autonomo ma cercano di
    raggruppare i le aree che hanno caratteristiche
    comuni
  • Formati più usati TIFF (tagged image file
    format), GIF (graphics interchange format), JPEG
    (Joint photographers expert group)

9
Compressione di dati
  • Algoritmi lossless (senza perdita di
    informazione) operano un cambiamento di
    codifica dei dati che permette di diminuire il
    numero di bit necessari alla rappresentazione
  • esempio sequenza di 1 milione di caratteri,
    A00, B01, C10, D11, totale 2 milioni di bit
    di codifica
  • se A compare il 90 delle volte posso
    comprimere la codifica nel seguente modo A0,
    B100, C110, D111 ottenendo una lunghezza di
  • 900 000 1 100 000 3 1 200 000 bit

10
Compressione di dati (2)
  • Algoritmi lossy (che perdono informazione)
  • generalmente sono specifici di un certo campo e
    sfruttano le caratteristiche degli oggetti da
    rappresentare per buttare via informazione poco
    importanti
  • gli algoritmi di compressione usati nei formati
    GIF e JPEG per immagini fisse sfruttano la
    caratteristica dellocchio umano di essere poco
    sensibile a lievi cambiamenti di colore in punti
    contigui, e quindi eliminano questi lievi
    cambiamenti appiattendo il colore dellimmagine
  • generalmente è possibile specificare quanto siamo
    disposti a perdere attraverso alcuni parametri

11
Rappresentazione di immagini (7)
  • Immagini in movimento (video )
  • il movimento è rappresentato già in modo discreto
    nei media con un numero abbastanza alto di
    fotogrammi fissi (24-30 al secondo) locchio
    umano percepisce il movimento come un continuo
  • potrei in principio codificare separatamente ogni
    fotogramma come immagine fissa, ma lo spazio di
    memoria richiesto sarebbe enorme (650 MB, un
    intero CD per un minuto di proiezione )
  • sono stati quindi sviluppati metodi di codifica
    che economizzano, codificando solo le
    differenze fra un fotogramma e laltro (MPEG)

12
Rappresentazione di suoni
  • Caratteristiche dellaudio (e dei segnali
    analogici)

tempo
13
Rappresentazione di suoni (2)
  • Campionamento dellaudio ad intervalli di tempo
    fissi

tempo
14
Rappresentazione di suoni (3)
  • Campionamento dellaudio ad intervalli di tempo
    fissi

tempo
Ogni campione viene rappresentato con un numero
finito di bit (quantizzazione)
15
Rappresentazione di suoni (4)
  • Laccuratezza della ricostruzione dipende
  • da quanto sono piccoli gli intervalli di
    campionamento
  • da quanti bit uso per descrivere il suono in ogni
    campione nella fase di quantizzazione
  • al solito maggiore accuratezza significa
    maggior quantità di memoria occupata!
  • Anche per i suoni si possono utilizzare tecniche
    di compressione per migliorare loccupazione di
    memoria della sequenza di campioni

16
Rappresentazione di suoni (5)
  • Algoritmi lossy per suoni sfruttano il fatto
    che per lorecchio umano suoni a basso volume
    sovrapposti ad altri di volume maggiore sono poco
    udibili e possono essere eliminati
  • è quello che accade nello standard MPEG Layer 3 ,
    detto anche MP3

17
Lo standard MIME
  • MIME (Multipurpose Internet Mail Extension)
  • è uno standard che permette riconoscere
    correttamente la codifica di dati di natura
    diversa (testo, immagini, suoni etc.)
  • Una codifica MIME comprende
  • un preambolo, in cui viene specificato in modo
    standard il tipo del dato che stiamo codificando
    (text/plain,image/jpeg,image/gif)
  • un corpo (body), che contiene la codifica vera e
    propria

18
Lo standard MIME (2)
  • MIME è utilizzato ad esempio per
  • messaggi di posta elettronica
  • decodifica corretta di pagine web
  • In entrambi i casi lapplicazione che legge la
    posta (outlook, eudora) o lapplicazione che
    naviga su Web (explorer,netscape, galeon)
    utilizza il preambolo per decodificare e
    presentare i dati in modo corretto
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com