Riassunto capitolo 8
Stai vedendo l'anteprima delle prime pagine. Il file completo è gratis: registrati per leggerlo tutto.
Di cosa parla
- 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.
Questo appunto è gratis. Registrati in 30 secondi per leggere tutte le pagine e scaricarlo.