Appunti Communication Technologies (parte 2)

Il che lahadi datiil dicoding dei l'obiettivo

· È rimuovere compressione source processo rappresentare inutile nel rispet segnale ridondanza presente bit l'informazione per con meno to originale rappresentazione alla.

In tutte che le parole di · realmente eliminare altre informazioni necessarie si, cerca non sono tipi Esistono il disegnale due principali ricostruire compressione:

Compressione lossless

Perdita informazione è compressione compressione senza una. Applicata dove perdere questa segnali tecnica nativi digitali informazione sarebbe in se viene, a. perché segnale cetabile nel produrrebbe errori.

Principale la l'idea ridondanza statistica dati eliminare presente è neiii.

YInS cone TeCource X[n] "x[n]< decoding Il segnale originale XIn]> decodificato codificato successivamente [2] viene in siey e, segnale ottiene lo stesso esattamente originale.

Compressione lossy

Lossy introduce di perdita informazioni compressione s. È usata segnali dal mondo analogico acquisiti, come, per i: immagini, audio, video. In perché questi eliminare possibile ii alcune informazioni è.

Casi: alcuni dettagli dal sistema percepiti sono non umano componenti la rilevanti alcune percezione sono per meno.

In correct YCourse や XIn [ ]"> nIn # il all'originale [n]~ x[n] questo segnale ricostruito identico cioè è è, caso non ma, percepito molto simile come.

Una delle delle applicazioni la importanti del è al coding più compressione immagini, un goritmo estremamente il JPEG diffuso è. Si tratta basato · losey fondamentali di due algoritmo principi su:

• Un In blocco di grande pixel dei c'è immagine variazione un non.
• L'occhio frequenze sensibile è alle spaziali alte poco umano.
• Che la quindi componenti l'immagine frequenza possibile diversa di è alcune rimuovere appaia senza.

Di attraverso passaggi compressione avviene sequenza una:

• Color space conversion.
• Chroma subsampling.
• (Discrete Traneform) DCT.
• Cosine Quantization.
• Entropy encoding.

Le analizziamo fasi ad una una:

1. Space conversion color

Le consiste lo normalmente nel colore dell'immagine · cambiare immaginispazio sono, rap는 dove presentate da descritto componenti tre pixel nello RGB è ogni spazio ovvero: Red R =, Green 6 = B Blue =.

Ognuna quindi di queste pixel generalmente rappresentata componenti bit, · O è ogni con ha: bit 3x8 24 = il.

Tuttavia luminanza in parti modo sistema stesso colore allo visivo percepisce e umano non colore: brightness. L'occhio sensibile luminanza è alla molto più umano alle sensibile colore di è variazioni meno.

Per questo motivo YCLCr · dove l'immagine colore convertita nello spazio viene: (informazione luminosità lluminance Y di =. Cb cromatica blu componente =. Cr cromatica componente rossa =.

Questa trasformazione la questo dell'informazione di · luminosità colore di permette s separare; tep lossless introduce cioè é di perdita informazioni non.

2. Chroma subsampling

Chroma una subsampling sfrut canali separati applicato l'idea il Y Cb volta Cr è i viene e, , ,: tare che l'occhio fatto luminan accuratamente il colore il rispetto alla percepisce meno umano ¤.

Per la possibile canali motivo spaziale risoluzione · ridurre di questo dei è crominanza senza che l'immagine diversa molto appaia pixel considerando blocco ad · 2x2 esempio: un, si calcola la media dei del colore quattro pixel. i.

Questo blocco assegnato tutti del valore ii i. viene. a in modo questo ·:

• Il canale Y (luminancel) mantiene la risoluzione completa.
• I canali Cb e Cr hanno una risoluzione più bassa.

Questo la di introducendo da · dati riduce di quantità perditapiccola informazione codificare però, una (lossy).

3. DCT (Discrete cosine transform)

Dopo chroma il subsampling suddivisa blocchi l'immagine bloc · 8xO pixel in ogni viene e per, Cr)(Y Discrete Transform applica la canale Cosine Cb si ogni co e per, , ,.

Prima nell'intervallo l'originariamente trasformazione della pixel · valori dei i, :255][0, sottraendo centrati attorno · allo 198 vengono: zero, ,128 127-

Questo la facilita trasformata della · DCT trasformata frequenza di l'applicazione che è una. dati converte i: dominio spaziale dominio frequenze delle a blocco.

Ogni · produce principali OXB coefficienti coefficienti DCT 64 i, sono:

• DC il del coefficient blocco dell'intensità medio rappresenta valore a.)(tutti le gli
• AC di rappresentano coefficiente frequenza componenti altri dell'imm coe ff s.gine.

Quindi ·:

• Basse frequenze al vicino DC s.
• Frequenze basso destra alte il verso sa (vertical edges along Frequency now frequency Higher avFTO, 0.
• Andando le frequenze aumentano · destra verso orizzontali ze. ≈ along Frequency.
• Andando le frequenze basso il aumentano verso (horizon column edges) tal verticalize.
• Higher Frequency #HigherFrequency.

Poiché basse la dell'informazione le frequenza naturali parte nelle · contengono immagini maggior fasifrequenza eliminate ad le ridotte que nelle componenti alta visiva. Successivi possono essere o, steps to introduce compressione ancora non.

4. Quantization

La la quantizzazione di · il perdita informazione è cui in compressione avviene vera con passo. In questo step diviso table coefficiente da valore DCT quantization ogni viene per preso una un.

Matematicamente ·: (g )v)Fp(u round =,

Dove ·:

• F(u v) originale coefficiente S CT =.
• v) Qu di tabella della quantizzazione valore =.
• lu v) coefficiente quantizzato Fa =.

Le tables · che progettate quantization modo in sono:

• I basse valori frequenze piccoli siano per.
• I grandi valori frequenze molto alte siano per.

Questo che · significa:

• I frequenza bassa coefficienti di mantenuti vengono.
• Diventano di quelli frequenza alta spesso zero.
• Il · bit coefficienti rappresentare di diminuisce necessari i per numero.

Tabelle esistono di diverse due · quantizzazione:

• Luminance table quantization.
• Chrominance table quantization.

Poiché l'occhio della · dettagli di la colore quantizzazione è più i crominanza percepisce meno umano, che tabelle modo usate salvate file queste nel nel IPEG, in aggressiva proces essere possano; vengono, decomposizione di so.

5. Entropy encoding

5 la dopo questo applica quantizzazione encoding l'entropy step l'ultimo si passaggio ovvero., dati che lossless la ridondanza statistica è dei rimuovere gio compressione serve a una.

Infatti la · dopo quantizzazione:

• Coefficienti molti sono zero.
• Lunghe ripetuti valori di compaiono sequenze.

L'entropy bit il questa · rappresentare ridondanza dati sfrutta riencoding i e per con meno finale il bitstream risultato è JPEG compresso.

Nello schema di · abbiamo encoding: che di che è deve l'immagine Original elaborare partenza image verrà essere compressa e: ta blocchi successivi. Nei trasforma dal al spaziale frequenze delle pixel blocco D dominio OxOCT dominio ogni: , frequenza producendo le dell'immagine coefficienti che di rappresentano variazioni. Divisi coefficienti Quantization table arrotondella quantization.