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Riassunto capitolo 8
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La compressione delle immagini riduce i dati utilizzando tre tipi di ridondanza: codifica, spaziale/temporale e irrilevante. La ridondanza della codifica si riduce attraverso mapping reversibile/irreversibile. La ridondanza spaziale/temporale è gestita da run-length encoding. L'informazione irrilevante viene eliminata con quantizzazione. Misurare l'informazione in un'immagine implica calcolare l'entropia. Criteri di fedeltà oggettiva e soggettiva valutano la qualità della compressione. Il processo di compressione comprende encoder (mapper, quantizzatore, codificatore) e decoder (decodificatore di simbolo, mapper inverso).
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- Ridondanza della codifica: i codici a 8 bit utilizzati per rappresentare le intensità delle immagini contengono più bit del necessario, introducendo una ridondanza nella codifica dei dati.
- Ridondanza spaziale e temporale: nell'immagine i pixel sono correlati spazialmente, mentre nel video è presente la ridondanza temporale. Queste possono essere ridotte attraverso mapping reversibile o irreversibile come run-length encoding.
- Informazione irrilevante: l'informazione che il sistema visivo umano ignora può essere eliminata per ridurre la compressione, chiamato quantizzazione.
- Misurare l’informazione nelle immagini: la teoria dell’informazione ci aiuta a determinare quanti bit sono necessari per rappresentare un’immagine senza perdere informazioni.
- Criteri di fedeltà: oggettivo misura l'errore tra l'immagine di input e quella di output, mentre soggettivo prevede la valutazione da parte di un campione di osservatori.
- Modelli di compressione di un’immagine: l’encoder esegue la compressione attraverso mapping, quantizzazione e codifica simbolo, mentre il decoder esegue la decompressione attraverso decodifica simbolo e mapper inverso.
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