Anno accademico Presentazione del corso di Elaborazione di Segnali Multimediali

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1 Anno accademico Presentazione del corso di Elaborazione di Segnali Multimediali

2 Informazioni sul docente Sito web: Orario di ricevimento: giovedì dopo la lezione Studio: Dip. di Ing. Elettronica e delle Telecom., Via Claudio 21, Fabbricato 3/A, ufficio 4.28 tel

3 Informazioni sul corso 28 lezioni (4 marzo 11 giugno) lezioni teoria lezioni laboratorio Modalità d esame: prova pratica + orale Conoscenze richieste: filtraggio, analisi in frequenza, concetti base di probabilità Raccordi corsi paralleli: Teoria dell Informazione e codici Elaborazione Numerica

4 Obiettivi del corso Fornire strumenti concettuali e matematici per l elaborazione di immagini Mostrare alcune tecniche di compressione di immagini/video e descriverne i relativi standard Mostrare come si implementano algoritmi di elaborazione delle immagini i i mediante Matlab

5 Sommario Concetti base sulle immagini Esempi di elaborazioni (Enhancement, Restoration, Segmentazione, Inpainting) Trasformate (Fourier, Wavelet) Compressione di immagini e video

6 Sommario Concetti base sulle immagini Esempi di elaborazioni (Enhancement, Restoration, Segmentazione, Inpainting) Trasformate (Fourier, Wavelet) Compressione di immagini e video

7 Esempi di immagini Immagine naturale a colori Immagine naturale a livelli di grigio Immagine multispettrale Immagine a raggi X

8 Immagine a colori Rosso Verde Blu

9 Immagine multispettrale Blu Verde Rosso Infrarosso

10 Esempi di immagini Immagine a raggi gamma Frattale Ecografia Immagine da satellite Immagine SEM

11 Immagine analogica

12 Immagine digitale m Pixel (Picture Element) x(m,n) n

13 Immagine digitale m Dinamica [0,,255] Risoluzione Spaziale M*N 8 bit/pixel Risoluzione su livelli di grigio k L = x(m,n) n

14 Immagine analogica 1024x livelli di grigio

15 Risoluzione spaziale 1024x x x x128 64x64

16 Risoluzione spaziale 1024x x256 64x64

17 Risoluzione su livelli di grigio 8 bit/pixel 4 bit/pixel 2 bit/pixel 256 livelli di grigio 16 livelli di grigio 4 livelli di grigio 8.4 Mbit 4.2 Mbit 2.1 Mbit

18 Esempi di immagini

19 Quantizzazione a 1 bit/pixel

20 Quantizzazione a 2 bit/pixel

21 Quantizzazione a 3 bit/pixel

22 Sommario Concetti base sulle immagini Esempi di elaborazioni (Enhancement, Restoration, Segmentazione, Inpainting) Trasformate (Fourier, Wavelet) Compressione di immagini e video

23 Enhancement

24 Enhancement

25 Enhancement

26 Enhancement

27 Istogramma dell immagine 2 x

28 Istogramma dell immagine

29 Istogramma dell immagine 3 x

30 Istogramma dell immagine

31 Filtraggio passa-basso

32 Filtraggio passa alto

33 Enhancement

34 Enhancement

35 Enhancement

36 Restoration

37 Restoration

38 Restoration

39 Restoration Immagine originale Immagine rumorosa Immagine filtrata

40 Restoration

41 Segmentazione

42 Segmentazione

43 Segmentazione

44 Segmentazione

45 Segmentazione

46 Elaborazione morfologica

47 Inpainting

48 Inpainting

49 Inpainting

50 Sommario Concetti base sulle immagini Esempi di elaborazioni (Enhancement, Restoration, Segmentazione, Inpainting) Trasformate (Fourier, Wavelet) Compressione di immagini e video

51 Perché è importante la trasformata? Diversa rappresentazione dei dati I coefficienti trasformati possono portare alla luce particolari proprietà del segnale (Analisi) Certe operazioni possono risultare particolarmente semplici nel dominio trasformato (Elaborazione)

52 Analisi di Fourier di un segnale X ( f ) + j πft = x( t) e 2 dt Segnale originale x(t) Segnale trasformato X(f)

53 Elaborazione LTI nel dominio di Fourier y ( t) = x( t)* h( t) Y ( f ) = X ( f ) H ( f )

54 Trasformata di Fourier

55 Trasformata di Fourier

56 Trasformata di Fourier

57 Perché una nuova trasformata? non è poi così nuova! (Haar 1910) Limiti della trasformata di Fourier (segnali stazionari) Segnali reali: segnali non stazionari (transitori)

58 Localizzazione frequenziale Segnale stazionario = somma di due toni puri Segnale originale x(t) Segnale trasformato X(f)

59 Limiti della trasformata di Fourier Segnale non stazionario = successione di due toni puri Segnale originale x(t) Segnale trasformato X(f)

60 Analisi tempo-frequenza Rappresentazione tempo-frequenza (Spettrogramma) Frequency Time

61 Analisi tempo-frequenza Rappresentazione tempo-frequenza localizza i due toni Frequency Time

62 Trasformata Wavelet di un segnale Conserva traccia delle brusche discontinuità Segnale originale x(t) WT[x(t)] a un livello

63 Trasformata di Fourier

64 Trasformata Wavelet

65 Trasformata Wavelet

66 Trasformata Wavelet Buona capacità di localizzazione tempo-frequenza Il segnale viene decomposto in una gerarchia di segnali a risoluzioni diverse (Analisi Multirisoluzione) La trasformata può essere implementata mediante un banco di filtri (Fast Wavelet Transform) E possibile codificare in modo efficiente i coefficienti E possibile codificare in modo efficiente i coefficienti Wavelet (algoritmo EZW)

67 Sommario Concetti base sulle immagini Esempi di elaborazioni (Enhancement, Restoration, Segmentazione, Inpainting) Trasformate (Fourier, Wavelet) Compressione di immagini e video

68 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 1 bit/pixel

69 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 2 bit/pixel

70 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 3 bit/pixel

71 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 4 bit/pixel

72 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 5 bit/pixel

73 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 6 bit/pixel

74 Esempio di compressione di immagini Immagine originale Immagine quantizzata 8 bit/pixel 7 bit/pixel

75 Schema a blocchi Immagine Trasformata Quantizz. Codifica Sorgente entropica

76 Esempio di compressione di immagini Immagine Originale JPEG 8 bit/pixel 1 bit/pixel

77 Esempio di compressione di immagini Immagine Quantizzata JPEG 1 bit/pixel 1 bit/pixel

78 Esempio di compressione di immagini Immagine Originale JPEG 8 bit/pixel 0.27 bit/pixel

79 Esempio di compressione di immagini Immagine Originale JPEG bit/pixel 0.27 bit/pixel

80 Esempio di compressione di immagini Immagine Originale JPEG bit/pixel 0.02 bit/pixel

81 Esempio di compressione di immagini Immagine Originale JPEG bit/pixel 0.01 bit/pixel

82 JPEG vs JPEG2000 JPEG JPEG bpp

83 JPEG vs JPEG2000 JPEG JPEG bpp

84 Codifica con JPEG2000 Originale 0.1 bit/pixel Compressione bit/pixel Compressione 400

85 Compressione video

86 Compressione video

87 Compressione video

88 Programma del corso (1) Elaborazioni elementari Trasformazioni puntuali e geometriche Filtraggio spaziale e frequenziale Rappresentazione del colore Compressione di immagini Codifica mediante trasformata (JPEG) Trasformata Wavelet (JPEG2000)

89 Programma del corso (2) Compressione video Codifica ibrida (MPEG) Codifica basata su trasformata Wavelet Restoration ti Operazioni i morfologiche Segmentazione

90 Libri consigliati RCG R.C.Gonzalez, R.E.Woods, REW Digital i limage Processing A.Bovik, Handbook of Image and Video Processing G. Gersho, R. M. Gray, Vector Quantization and Signal Processing KS K.Sayood, Introduction ti to Data Compression S.Mallat, A Wavelet tour of signal processing