Esercitazione: elaborare immagini bitmap

Esercitazione:
elaborareimmaginibitmap
PierpaoloLore+
2015-2016
1
Sommario
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
Immaginidigitaliepixel
Formatobitmap
Le;uraescri;uradibmp
Rappresentazionedelcolore
Modificareicolori
Convoluzione
Applicaredeifiltri
...
2015-2016
2
ImmaginiDigitali
•  Rappresentazionenumericadiunaimmagine2D
–  +picamentebinaria
•  La+picarappresentazionesichiamaraster
–  l'immagineèrappresentatadauninsiemefinitodielemen+
elementari:ipixel
•  abbreviazionediPictureELement
•  ipixelsonoglielemen+piùpiccoliinunaimmagine
–  ognipixelrappresentala"luminosità"diundeterminatocolore
inunpuntospecifico
Ogniquadra+noèunpixel
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Definizioneerisoluzione
•  Definizione
–  numerodipixelchecos+tuisconol'immagine,
–  dimensioneinforma+ca
•  numerodicolonnexnumerodilinee
•  Es.640x480
•  Risoluzione
–  numerodipun+perunitàdisuperficie
–  rapportotrailnumerodipixeleladimensionerealedellasuarappresentazione
suunsupportofisico
–  DPI(DotsPerInch)oPPI(PixelPerInch)
–  Inch:ilpollicevale2.54cm
•  300dpi:300x300pixelperpollicequadrato
–  90000pixelperpollicequadrato
–  Point:0.353mm
•  derivadallarisoluzione72dpi
•  unpixelvale1"/72
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Fileperimmagini
•  Fileconunformatostandardidoneoacontenereimmagini
–  contengonoleinformazioneperpotervisualizzareostampare
l'immagine
–  ida+possonoesserenoncompressi,compressiove;oriali
•  Raster
–  JPEG,PNG,TIFF,GIF,BMP,PSD
•  Ve;oriali
–  CGM,SVG,AI
•  Formatoecompressione
–  BMP:senzacompressione(maanchecon)
–  GIF,PNG:forma+compressisenzaperdita
–  JPEG:compressoconperdita
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Pesodiunimmagine
•  Ladimensionedelfiledipendedalnumerodipixeledalcomesi
rappresentailcolore(bitperpixel)
–  profonditàdelcolore
•  Ladimensionedelfiledipendeanchedallaeventualecompressione
edall'algoritmodicompressioneu+lizzato
•  Senzacompressione:640*480concoloria24bit
–  640*480*24=7,372,800bits=921,600bytes=900KiB
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FormatoBitmap
•  FormatoRasterpermemorizzazioneindipendentedaldevice
–  fa;odallaMicroso>
•  introdo;onel1990conwindows3.0
–  pensatoperapplicazioniinWindowsedOS2
–  notoanchecomedeviceindependentbitmap(DIB)
•  Neesistonotanteversioni
–  lapiùsempliceèlaV3
–  laV4eV5fa;eperwin98
•  aggiungonoilcanalealfaedaltro
•  pocou+lizzate
•  Supportaimmagini
–  dimensioneerisoluzionearbitraria
–  monocroma+cheoacolori
–  varieprofonditàdicolore
•  1,4,8,16,24o32bitperpixel
–  possibilecompressione(V4V5)
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Filebmp
•  Headerbase
–  BITMAPFILEHEADER
–  14byte
–  +poimmagine,dimensione,offset
•  Infoheader
–  BITMAPINFOHEADER
–  40byte
–  dimensioneimmagine,righe,colonne,ppp
•  Pale;e
•  ImageData
–  Arraydeipixel
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Imagedata
ID(W,H)
•  Lasezioneimagedatacon+enelasequenza
deida+rela+viaipixel
•  L'immagineèunamatriceWxHdinumeri
2(1,2)
1(1,1)
3(1,3)
4(1,4)
5(2,1)
6(2,2)
–  Wwidth,Hheight
•  Inumerirappresentanoicolorideipixel
7(2,3)
8(2,4)
9(3,1)
height
13
4
15
16
10(3,2)
11(3,3)
9
10
11
12
2
5
6
7
8
13(4,1)
1
1
2
3
4
14(4,2)
3
1
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2
3
4
width
12(3,4)
15(4,3)
16(4,4)
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Coloreepadding
•  Ognipixelèrappresentatodaalcunibyte
–  es.24bit(3byte):FFFFFF
–  nell'headerc'èilcampoBitsperpixelche
specificaquan+byteperpixelsonousa+
•  Ognirigadell'arrayda+deveesseremul+plo
di4byte
–  Senonloèsifapadding
–  Esempio
•  immagine8x8-riga:3*8=24
•  immagine10x10–riga3*10=30
–  rigada32bytepadding2byte
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16
9
10
11
12
5
6
7
8
1
2
3
4
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Leggere
unabitmap
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Leggere
unabitmap
Leggoi54bytedell'header
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Leggere
unabitmap
Leggolasizedelfile
•  offset2
•  dimesione4byte
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Leggere
unabitmap
Loopsullerighe
Loopsullecolonne
Leggoivalori
dicoloredelpixeli,j
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Esercizio
•  Leggereestamparele64triplecherappresentanoicolori
diognibitdell'immagineimg1.bmp
–  leggereheader54byte
–  leggerearrayimmagine4x4
–  ognipixelèrappresentatocon3byte
•  Immagine
–  h;p://ppl.eln.uniroma2.it/finf/img1.bmp
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Profonditàdelcolore
•  biancoenero:
–  immagazzinandounbitperognicasella,èpossibiledefinireduecolori(neroo
bianco).
•  16colorio16livellidigrigio:
–  immagazzinando4bitinognicasella,èpossibiledefinire24possibilitàdi
intensitàperognipixel,cioè16sfumaturedigrigiochevannodalneroalbianco
oppure16coloridiversi.
•  bitmap256colorio256livellidigrigio:
–  immagazzinandounbyteinognicasella,èpossibiledefinire28intensitàdipixel,
cioè256sfumaturedigrigiochevannodalneroalbiancooppure256colori
diversi.
•  pale;adeicolori
–  sidefinisceunatavolozzadeicolorichel'immaginecon+eneadognunodeiquali
èassociatounindice,adognipixelsiassocial'indice
•  Conindicia8bitèpossibiledefinire256coloriu+lizzabili
•  Truecolor
–  questarappresentazioneperme;edirappresentareun'immaginedefinendoi
coloricomponen+(rosso,verdeeblu)perognipixel.
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Rappresentazionedelcolore
•  Perpoterscambiareinformazionicolorimetricheè
necessarioforniredellerappresentazionimatema+che
–  associounnumeroaduncolore
•  Lerappresentazionipiùnotesono
–  RGB(Red,Green,Blue)
–  HSL(Hue,Satura+on,Luminance)
–  CMYK(Cyan,Magenta,YellowandblacK).
–  YUV
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Sintesidicolori
•  Sintesiaddi+va
–  aggiungadellecomponen+dellaluce
•  Lecomponen+dellalucesonodire;amenteaggiunte
all'emissione,èilcasodeimonitorodelletelevisionia
colori
–  Seaggiungonoletrecomponen+Rosso,verde,blu
(RVB),siooeneilbianco
–  L'assenzadellecomponen+dailnero.
–  Icolorisecondarisonoilciano,ilmagentaedilgiallo
datoche
•  Sintesiso;raova
–  Lecomponen+sonoassorbitedallamateria
–  Questoprocessoèusatoinfotografiaeperla
stampadeicolori
–  Icolorisecondarisonoilblu,ilrossoeilverde
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CodificaRGB
•  CodificaRed,Green,Blue
–  elaboratonel1931dallaCommissioneInternazionale
dell'Illuminazione
–  basatasulfunzionamentodell'occhioumanocheha
rece;oridis+n+pericolori
•  Codificasuunbyteognicomponentedicolore
–  256perognicomponentedicolore
–  16.777.216combinazionipossibili
•  l'occhioumanonedis+nguecirca2milioni.
•  Letrecomponen+dicoloresisommano
–  sintesiaddi+va
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Coloricomuni
R G
0 0
255 0
0 255
0 0
255 255
255 0
0 255
255 128
128 255
128 128
64 64
128 128
192 192
255
255
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B
0
0
0
255
0
255
255
128
128
255
64
128
192
255
HexValue
000000
FF0000
00FF00
0000FF
FFFF00
FF00FF
00FFFF
FF8080
80FF80
8080FF
404040
808080
C0C0C0
FFFFFF
Color
Black
Red
Green
Blue
Yellow
Magenta
Cyan
BrightRed
BrightGreen
BrightBlue
DarkGrey
IntermediateGrey
BrightGrey
White
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RappresentazioneHLS
•  tonalità(iningleseHue)
–  descrivelasensazionedelcolore,inaltreparole
seilcoloreèrosso,giallo,verde,ciano,blu,
magenta...
–  comeperlospe;rodilucevisibile
–  valoreda0a360gradi
•  Saturazione
–  gradoincuilatonalitàdifferiscedaungrigio
neutro
–  0%,grigio,al100%coloreintenso
–  Quantopiùlospe;rodellaluceèconcentrata
intornounalunghezzad'onda,piùsaturoil
coloresarà.
•  Luminosità
–  illuminazionedelcolore
–  allo0%ilcoloreècompletamentenero,al50%
ilcoloreèpuro,al100%diventabianco
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Operazionisuicolori
• 
Nega+ve
–  255-C
–  Ritornailcoloreopposto.Es.biancodiventanero,rossodiventaciano
• 
Darken
• 
Brighten
–  C/porC-p
–  Dividereilcoloreperunacostante(maggioredi1),oso;rarreunacostante,perrenderlopiùscuro.
–  C*porC+p
–  Mol+plicareilcoloreperunacostante(maggioredi1),oaggiungereunacostanteadesso,perrenderlo
piùluminoso.
• 
Greyscale
–  (R+G+B)/3
–  Calcolarelamediadei3canalipero;enereuncoloregrigioconlastessaluminosità.
• 
RemoveChannel
–  R=0,G=0eB=0
–  Impostandounoopiùcanalia0,rimuoverecompletamentequelcomponentecoloredallafoto.
• 
SwapChannels
–  R=G,G=R,...
–  Scambiareivalorididuecanalidicolorepero;enereun'immagineconuncolorecompletamente
diverso.
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Modifiche
aicolori
Originale
C/2
C*2
C-50
C+50
2015-2016 Nota:ilminimoè0edilmassimo255–alcunicolorisaturano
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Modifiche
aicolori
B=0
ScaladiGrigio
G=0
R=0
Nega+vo
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Copiare
unimmagine
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Copiare
unimmagine
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Esercizio
•  Leggerel'immagineimg2.bmp(200x132)esalvarele
seguen+immaginimodificate
–  Scaladigrigio
–  Immaginenega+va
–  Immaginesenzaincanalerosso
•  Immagine
–  h;p://ppl.eln.uniroma2.it/finf/img2.bmp
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Convoluzione
Immagine
Immaginerisultante
0 1 1 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0 0
0 1 2 2 1 1 0 0
0 1 2 2 3 2 2 1
0 1 2 3 2 2 1 1
0 1 2 2 1 2 1 0
Kernel
4 0 0
0 0 0
0 0 -4
0 1 1 1 1 2 1 0
0 0 0 1 1 1 0 0
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Convoluzione
Immagine
Immaginerisultante
0 1 1 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0 0
0 1 2 2 1 1 0 0
0 1 2 2 3 2 2 1
0 1 2 3 2 2 1 1
0 1 2 2 1 2 1 0
Kernel
8
4 0 0
0 0 0
0 0 -4
0 1 1 1 1 2 1 0
0 0 0 1 1 1 0 0
4*0+0*1+0*1+
0*0+0*1+0*1+
0*0+0*1+(-4*2)
=8
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Convoluzione
Immagine
Immaginerisultante
0 1 1 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0 0
0 1 2 2 1 1 0 0
0 1 2 2 3 2 2 1
0 1 2 3 2 2 1 1
0 1 2 2 1 2 1 0
Kernel
8 8
4 0 0
0 0 0
0 0 -4
0 1 1 1 1 2 1 0
0 0 0 1 1 1 0 0
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Convoluzione
Immagine
Immaginerisultante
0 1 1 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0 0
0 1 2 2 1 1 0 0
0 1 2 2 3 2 2 1
0 1 2 3 2 2 1 1
0 1 2 2 1 2 1 0
Kernel
8 8 0 -4 0 0
4 0 0
0 0 0
0 0 -4
0 1 1 1 1 2 1 0
0 0 0 1 1 1 0 0
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Operazionediconvoluzione
a
b c
f
* k4 k5 k6
h i
k7 k8 k9
d e
g
k1 k2 k3
=
p
(k1*i)+(k2*h)+(k3*g)+
(k4*f)+(k5*e)+(k6*d)+
(k7*c)+(k8*b)+(k9*a)
p=min(max(p*factor+bias,0),255)
normalizzazioneecorrezione
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Filtri
Originale
BLUR
0
0.2 0
Sharpen
0.2 0.2 0.2
0
0.2 0
Edgedetec+on
1
1
1
1
-7
1
1
1
1
-1
-1
-1
-1
9
-1
-1
-1
-1
-1
-1
0
-1
0
1
0
1
1
Emboss
bias=128
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Dovenonindicato:factor=1,bias=0
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Esercizio
•  Leggerel'immagineimg3.bmpesalvareleseguen+
immagini
–  Immagineconapplicatoilfiltrodiblur
–  Applicarealtrifiltri
–  ...
–  Immaginecapovoltaver+calmente
•  Immagine
–  h;p://ppl.eln.uniroma2.it/finf/img3.bmp
–  h;p://ppl.eln.uniroma2.it/finf/fil+mgst.c
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2015-2016
38
2015-2016
39
Filebmp:img1.bmp
2015-2016
40
Esempiodi
leMuraheader
h;ps://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format
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Esercizio
•  Leggerel'headereida+delleseguen+immagini
•  Immagine
–  h;p://ppl.eln.uniroma2.it/finf/img4.bmp
–  h;p://ppl.eln.uniroma2.it/finf/img5.bmp
•  Necessitapadding
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