Riassunti VERIFICATO

Riassunto capitolo 8

Università degli Studi di Torino informatica 2018
78 visualizzazioni
Nessun voto ancora
Condividi: WhatsApp Telegram
Anteprima pagina 1 — Riassunto capitolo 8 Anteprima pagina 2 — Riassunto capitolo 8 Anteprima pagina 3 — 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.

Altri appunti di ELABORAZIONE DI IMMAGINI E VISIONE ARTIFICIALE

Condividi questi appunti

WhatsApp Telegram