 IMMAGINI
 SUONO
Nel campo della informatica e dell’elettronica si
intende il processi di trasformazione di
un’immagine o un suono in formato digitale
interpretabile da un computer dove per formato
digitale si intende un codice binario in cui tutto è
rappresentato da combinazioni di zero o uno
LA CODIFICA DELLE IMMAGINI
Consideriamo
un’immagine in bianco e
nero, la suddividiamo in
quadratini.
Ogni quadratino prende
il nome di PIXEL, ad
ogni pixel viene fatto
corrispondere un valore
binario secondo una
certa convenzione
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
Se noi dobbiamo migliorare la nostra immagine basta che
aumentiamo i numeri di pixel


Un’immagine digitale può essere caratterizzata mediante
due dimensioni:
Risoluzione: il numero di pixel che la costituiscono
Profondità: il numero di bit che vengono usati per
rappresentare un singolo pixel dell’immagine
Nel nostro esempio:
1 BIT per pixel cioè
abbiamo profondità uguale
a1
Se noi abbiamo un’immagine a colore grigio per
codificare dobbiamo seguire lo stesso
ragionamento devo far corrispondere a ogni
livello di grigio una certa sequenza di bit
Esempio:
con 8 bit ne posso distinguere 2 alla ottava = 256
COLORI
Per codificare immagini a coloro basta avere un
sequenza di bit, 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
Esempio:
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, profondità=24
Numero bit per un’immagine =
RISOLUZIONE x PROFONDITA
Esempio RGB:
per distinguere 16.777.216 colori sono necessari 24
bit per la codifica di ciascun pixel

Esistono delle tecniche di compressione delle informazioni
che consentono di ridurre lo spazio occupato da immagini.
-
Le più famose tecniche di compressione di immagini:
GIF
JPEG
I file di immagine che usano queste codifiche riportano
rispettivamente le estensioni .gif e .jpg
GIF e JPEG sono due tecniche di compressione si può
scegliere se usare l’una o l’altra a seconda delle
caratteristiche dell’immagine che si ha in partenza


Lossless: una tecnica di compressione che
permette di ricostruire esattamente i dati
originari, ovvero consente di riottenere
l’informazione di partenza es. GIF
Lossy: una tecnica di compressione che non può
assicurare una reversibilità assoluta con perdita
di informazione es. JPEG
Anche i suoni possono essere rappresentati in
forma digitale dal punto di vista fisico un suono è
un'alterazione della pressione dell'aria che,
quando rilevata dall'orecchio umano,viene
trasformata in un particolare stimolo al cervello
Un suono può essere rappresentato mediante un’onda che
descrive la variazione della pressione dell'aria nel tempo
cioè onda sonora


La conversione di un segnale:
Campionamenti sull’onda: si preleva una
successione di campioni a intervalli costanti di
tempo
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