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Imagem Digital Paradigma dos 4 Universos Imagem no Universo Matemático Imagem no Universo de Representação (Universo Discreto) Amostragem Quantização Imagem.

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Apresentação em tema: "Imagem Digital Paradigma dos 4 Universos Imagem no Universo Matemático Imagem no Universo de Representação (Universo Discreto) Amostragem Quantização Imagem."— Transcrição da apresentação:

1 Imagem Digital Paradigma dos 4 Universos Imagem no Universo Matemático Imagem no Universo de Representação (Universo Discreto) Amostragem Quantização Imagem no Universo de Codificação: Palette de cores RGBRGB RRGGBB Compressão formato PPM formato BMP Biblioteca IM Processamento de Imagens Ampliar e Reduzir Realçar e Borrar Combinação de Imagens Mistura Transparência Adição e Subtração Morphing Outros Assuntos Dithering Sprites Animações (?)

2 Paradigma dos 4 Universos Universo Físico Universo de Representação Universo de Implementação Universo Matemático Exemplo: VOZ HUMANA Discretização (Amostragem) Representação (Vetor)

3 Paradigma dos 4 Universos Universo Físico Universo de Representação Universo de Implementação Universo Matemático Imagens no Universo Físico Amostragem e Quantização Codificação e Formatos Funções no Espaço de Cor Cores no Universo Físico Representação de Cor Especificação de Cor Modelos Matemáticos de Cor (Espaço) COR IMAGEM

4 Imagem bitmap x Imagem vetorial

5 Imagens como Funções Uma linha de uma imagem PB: Domínio 1D Uma imagem Colorida: Domínio 3D (?) Uma imagem PB:Domínio 2D

6 Amostragem Discretização espacial Resolução (X x Y pixels)

7 Quantização Discretização no espaço de cores (redução das cores usadas) Critérios para escolha das cores (exemplos em 256 cores): Quantização Uniforme (256 cores) Algoritmo de Populosidade (16 cores) Quantização por Aglumeração (16 cores) Imagem Original (24 bits)

8 Digitalização de Imagens amostragem quantização 315x260 – 256 cores 64x cores codificação 64x53 – 256 cores

9 Codificação Imagem no Universo de Codificação: Palette de cores RGBRGB RRGGBB Compressão formato PPM formato BMP Biblioteca IM Obs: Imagens em formato raster (não vetorias)

10 Palette de Cores BlueGreenRed Geralmente com 256, 16 ou 4 cores Palette Os pixels da imagem fazem referência aos índices da Palette

11 RRGGBB Verm. Verde Azul Pixel 2 Plano de Cores Pixel 0 Pixel 5 Pixel 4 Pixel 3 Pixel 1 06 Organização dos pixels de uma imagem por planos de cores Bancos (Java) Informação é uma componente da cor

12 RRGGBB Declaração em C das matrizes R, G e B de uma imagem colorida com resolução 200x300? Qual o tipo a ser usado? int, float, char, double ou void ? short ou long ? unsigned ? unsigned char R[60000], G[60000], B[60000]; Atenção! Normalmente são ponteiros cujo espaço são alocados dinamicamente ( malloc ).

13 RGBRGB w x y Pixel (x,y) de uma imagem WxH offset=3*(w*y+x); red = rgb_vector[offset]; green = rgb_vector[offset+1]; blue = rgb_vector[offset+2]; h

14 Compressão de imagens Compressão de Imagens Compressão de Imagens Sem Perda Com Perda l Preserva exatamente o conteúdo da imagem l Taxas de compressão 3 : 1 l Preserva de forma controlada o nível de qualidade da imagem l Taxas de compressão que chegam a valores de mais de 100 : 1

15 Métodos de compressão l Sem perdas »Run length encoding (RLE) - repetição »Huffman coding - histograma »Predictive coding - diferenças »Block coding (LZW) - dicionário l Com perdas »Truncation coding - reduz a representação »Predictive coding - descarta diferenças altas »Block coding - dicionário aproximado »Transform coding - descarta frequencias altas Métodos compostos: JPEG, MPEG

16 Processo de compressão e descompressão Dados da Imagem Original 32, 45, 57, 68, 23, 100, 98,... 32, 45, 57, 68, 23, 100, 98,... Imagem Comprimida 32, 45, 57, 68, 23, 100, 98,... Dados da Imagem Original Compressão da imagem Imagem Comprimida 32, 45, 57, 68, 23, 100, 98,... Transporte e/ou Armazenamento Descompressão da imagem

17 Compressão - RLE Objetivo Reduzir a quantidade de dados redundantes. Exemplo AAAAAAxxx6A3x Caracterísiticas Simples e rápido, porém a eficiência depende da imagem a ser comprimida.

18 Codificação de Huffman sp a a a a40.1 a a50.04 sprobabilidade a a a a a a

19 Redundância de Codificação rp(r)Code 1l(r)l(r)p(r)Code 2l(r)l(r)p(r) / / / / / / L avg = r k = tons de cinza em uma imagem, k=0, 1,..., p(r k ) = n k / n onde n k = número de pixels com tom r k n = número de pixels da imagem L avg =


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