Immagini Flashcards
Immagini bianco e nero come sono rappresentate a livello di programmazione?
Quale è la dimensione dell’immagine e quanti pixel ha?
Una matrice m righe per n colonne.
m per n è la dimensione dell’immagine e rappresenta il numero di pixel per rappresentare l’immagine.
Bit / Pixel cosa misura? Cosa determina un maggiore numero di bit per pixel?
Se per rappresentare un pixel ci vogliono n bit allora il pixel può assumere 2^n tonalità di bianco/nero diverse.
Maggiore bit/pixel = maggiore qualità = maggiore spazio.
Immagini a colore, informazione sul colore dove sta?
Rispetto al bianco e nero cosa determina a livello di informazione, spazio e complessità?
Come è distribuita l’informazione? Se perdo una matrice che succede?
3 matrici mxn: info x3, spazio x3, complessità x3.
1 matrice per le tonalità di Red.
1 matrice per le tonalità di Green.
1 matrice per le tonalità di Blu.
Info distribuita omogeneamente, se perdo una matrice perdo il 33% dell’informazione.
Trasformazione da RGB a YUV cosa comporta?
Cosa è la Y? E confronto con RGB
Quale vantaggio comporta l’utilizzo della sola matrice Y?
Da 3 matrici RGB a 3 matrici YUV.
Matrice Y Luminanza: più alto contenuto informativo (96%), quasi stessa qualità RGB ma senza colori.
Matrice U e V Crominanza: circa 2% e 2% informazioni.
Facendo un sottocampionamento posso avere:
- minimo abbassamento qualità.
- grande risparmio di spazionio.
- minore complessità computazionale.
