Objetivos. Comprender los fundamentos de la representación digital de imágenes y audio

Transcripción

1 Gráficos y audio Jorge Juan Chico <jjchico@dte.us.es>, Julián Viejo Cortés <julian@dte.us.es> 2011, 2014 Departamento de Tecnología Electrónica Universidad de Sevilla Usted es libre de copiar, distribuir y comunicar públicamente la obra y de hacer obras derivadas siempre que se cite la fuente y se respeten las condiciones de la licencia Attribution-Share alike de Creative Commons. Puede consultar el texto completo de la licencia en

2 Objetivos Comprender los fundamentos de la representación digital de imágenes y audio Conocer los principales formatos de codificación de datos multimedia Comprender la importancia de los algoritmos de compresión en los formatos multimedia Saber visualizar, reproducir y editar datos multimedia mediante las aplicaciones adecuadas 2

3 Contenidos Gráficos Mapas de bits Dibujo vectorial Audio Codificación Formatos 3

4 Mapas de bits Los ordenadores componen imágenes mediante el dibujo de puntos de distinto color llamados "pixel" El color de cada punto se codifica con un número binario de un número determinado de bits. pixel El número de bits empleado se llama "profundidad de color". Ej. 8 bits, 16 bits, 24 bits (color verdadero). 4

5 Mapas de bits 5

6 Mapas de bits Codificación del color Un determinado color se forma componiendo tres colores primarios en distintas intensidades: ROJO (R), VERDE (G) AZUL (B) Con 24 bits: 8 bits para cada color, 256 valores ( ) R G B negro blanco rojo intenso amarillo azul claro naranja 6

7 Mapas de bits. Canales de color canal rojo canal verde canal azul 7

8 Mapas de bits. Formatos La mayor parte de los formatos emplean compresión Compresión sin pérdidas Emplean algoritmos similares a los usado para comprimir otros tipos de datos Ratio típico: 2 a 1 (depende de la imagen) Ej: gif, png Compresión con pérdidas Emplean algoritmos que aprovechan la correlación espacial en el color de los bits, modificando la imagen de forma poco perceptible Ej: transformada discreta de cosenos (DCT) Ratio de compresión/fidelidad configurable (típico 10 a 1) Especialmente adecuado para imágenes naturales (fotografía) Ej: jpeg (jpg) 8

9 Mapas de bits. Aplicaciones Fotografía digital almacenamiento procesamiento retoque fotográfico Sistemas de teledetección Postproducción de cine Ej: The Gimp Dibujo artístico Ej: The Gimp, GNU Paint, Tux Paint 9

10 Mapas de bits. Cálculos Resolución: anchura (w) x altura (h) (pixels) Profundidad de color: nº de bits para representar el color. Bits totales (d) Bits por canal Número de canales: número de componentes de color. Ej: rojo (R) + verde (G) + azul (B) Canal alpha: nivel de transparencia (opcional) Tamaño de la imagen sin compresión (s) S = w * h * d 10

11 Dibujo vectorial Gráficos creados como conjunto de formas geométricas círculos, rectángulos, líneas, cadenas de texto,... Descripción mediante lista de propiedades forma color tamaño coordenadas Pueden describirse gráficos complejos con pocos datos Transformaciones geométricas rápidas y sin pérdidas de calidad SVG (Scalable Vector Graphics): formato que aspira a convertirse en un estándar universal de gráficos vectoriales 11

12 Dibujo vectorial. Aplicaciones Dibujo artístico Dibujo técnico Creación de iconos, logos, etc. Composición: cartelería, folletos, etc. Ejemplos: Inkscape LibreOffice Draw 12

13 Contenidos Gráficos Mapas de bits Dibujo vectorial Audio Codificación Formatos 13

14 Audio. Codificación A t El sonido se representa por una curva de amplitud (presión, señal eléctrica, etc.) frente al tiempo. Codificación digital: Muestreo: se toma el valor de la señal a intervalos regulares. Frecuencias típicas de muestreo (Hz): 11025, 22050, Cuantización: la amplitud se representa con un número determinado de bits. Ej. 8, 16 bits. 14

15 Audio. Codificación La calidad será mayor cuanto mayor sea la frecuencia de muestreo y el número de bits por muestra Ejemplo: calidad CD: 44100Hz, 16 bits/muestra 15

16 Audio. Formatos La mayor parte de los formatos emplean compresión Compresión sin pérdidas Emplean algoritmos similares a los usado para comprimir otros tipos de datos, pero aprovechando la correlación temporal de los datos Ratio típico: 2 a 1 (depende de la imagen) Ej: flac Compresión con pérdidas Emplean algoritmos que reducen o eliminan las componentes del audio que se consideran poco perceptibles para la audiencia, reduciendo así el volumen de datos necesario para representar la onda de audio. Ratio de compresión/fidelidad configurable (típico 10 a 1) Ej: MPEG Audio Layer 3 (MP3), Ogg vorbis, Dolby AC3,... 16

17 Audio. Cálculos Parámetros Frecuencia de muestreo (f) [Hz] [muestra/segundo] Tamaño de la muestra (m) [bits] Número de canales (c) Duración (t) [segundos] Tamaño de datos sin compresión (s) s=f m c t 17