Codifica dell’ Informazione non numerica

• Problema: dato un insieme S di dati non numerici determinare una codifica binaria univoca per gli elementi di S

• Metodo: dato un insieme S da codificare, con un singolo bit possiamo distinguere due sotto-insiemi di S. Iterando, possiamo “aggiungere” bit fino a poter distinguerre ogni elemento di S

Codifica di simboli

• Se i simboli sono i caratteri di una tastiera , cioè circa 126, sono necessari

Log2(126)=7 bit

Codifica di simboli

ASCII

UNICODE

Rappresentazione di immagini

• Le immagini sono un ‘continuo’ e non sino 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 …)

Rappresentazione di immagini (2)

• Immagini ‘bitmap’ : 1. l’immagina viene scomposta in una griglia

di elementi detti pixel (da picture element)

000000000000000000000000000000000011111111000000000000000010000010000000000000000010000100000000000000000010001000000000000000000010010000000000000000000010100000000000000000000011000000000000000000000010000000000000

immaginecodifica

Rappresentazione di immagini (3)

• Immagini ‘bitmap’ : 2. Ogni pixel è rappresentato da uno o più bit

000000000000000000000000000000000011111111000000000000000010000010000000000000000010000100000000000000000010001000000000000000000010010000000000000000000010100000000000000000000011000000000000000000000010000000000000

Rappresentazionedi un pixel

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 l’intensità di ciascun colore base. In questo modo ho circa 16 milioni di colori diversi

definibili

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. byteimm. televisiva 720x625 256 440 KBSVGA 1024x768 65536 1.5 MBfoto 15000x10000 16milioni 430 MB

Rappresentazione di immagini (6)• Quindi si cerca di ‘risparmiare’ memoria :

– con l’uso di una ‘tavolozza’ (palette) che contiene il sottoinsieme dei colori rappresentabili che compare in una foto• ogni pixel codifica un indice all’interno 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)• In genere si usano tecniche di COMPRESSIONE dei dati (ad esempio sfruttando la caratteristica dell’occhio umano di essere poco sensibile al

cambiamento di colore in punti adiacenti)

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) l’occhio umano percepisce il movimento come un continuo

– Si potrebbe 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 l’altro (MPEG)

Rappresentazione di suoni• Caratteristiche dell’audio (e dei segnali

analogici)

tempo

Rappresentazione di suoni (2)• Campionamento dell’audio ad intervalli di

tempo fissi

tempo

Rappresentazione di suoni (3)• Campionamento dell’audio ad intervalli di

tempo fissi

tempo

Ogni campione vienerappresentato con un numero finito di bit (quantizzazione)

Rappresentazione di suoni (4)• L’accuratezza 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 l’occupazione di memoria della sequenza di campioni

Rappresentazione di suoni (5)• Algoritmi di compressione per suoni : sfruttano il fatto che per l’orecchio

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

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

Lo standard MIME (2)

• MIME è utilizzato ad esempio per – messaggi di posta elettronica– decodifica corretta di pagine web

• In entrambi i casi il l’applicazione che legge la posta (outlook, eudora) o l’applicazione che naviga su Web (explorer,netscape, galeon) utilizza il preambolo per decodificare e presentare i dati in modo corretto