4 Creare contenuti per il web - Andrea Giachetti

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sequenza almeno 10 immagini al secondo, che devono ovviamente essere tutte memorizzate nel
calcolatore. Quindi ogni secondo di video, anche se limitiamo la dimensione delle immagini a
quelle usate per la televisione a bassa risoluzione (ad esempio l'immagine dei comuni DVD ha
circa 340000 punti), occuperebbe nella memoria dei calcolatori 10x3x340000 byte, cioè oltre 10
Megabyte. Anche qui le tecniche per comprimere i dati diventano cruciali. Prima di parlare di
compressione, tuttavia cominciamo a capire come si memorizzino immagini, suoni e dati sul
calcolatore in modo tale da poterli elaborare e riprodurre. Il primo passo è quello di tradurre il
segnale fisico che li caratterizza in numeri e viceversa rigenerarlo a partire dai numeri stessi.
5.1 Misure fisiche, campionamento e quantizzazione
Immagini e suoni sono la nostra percezione di quantità fisiche, cioè intensità di radiazione
elettromagnetica o variazioni di pressione dell'aria. Per trasformarle in numeri elaborabili dal
PC è quindi innanzitutto necessario avere dei sensori in grado di misurarne i valori in
determinati punti e degli strumenti in grado di trasformare i valori ottenuti in dati binari. Questi
due procedimenti si chiamano, rispettivamente, campionamento (non potendo registrare i
valori in tutti i punti dello spazio o in tutti gli istanti di tempo si fanno quindi misure campione
in un insieme di posizioni/tempi determinato) e quantizzazione (trasformare un valore continuo
in uno che varia a passi discreti, ed in cui la differenza tra la misura corrispondente ad unità
successive determina il limite dell'accuratezza della riproduzione, cioè l'errore di
quantizzazione).
La densità con cui il segnale viene campionato determinerà in qualche modo l'accuratezza con
cui potrò riprodurne le variazioni nello spazio o nel tempo (se catturo la luce con un sensore che
acquisisce molti punti, potrò generare immagini con grande dettaglio, se ho un sensore che
cattura il suono con elevata frequenza, cioè campionando l'onda molte volte al secondo, lo potrò
riprodurre in modo più fedele). La quantizzazione è altrettanto critica: se si usano pochi bit per
codificare la luminosità di un'immagine, non si potranno differenziare e riprodurre variazioni
fini di colore, se se ne usano molti l'occupazione di memoria cresce rapidamente. Vedremo a
proposito esempi specifici per le diverse tipologie di dato.
5.2 Le immagini digitali
Le immagini digitali o meglio le immagini digitali di tipo bitmap (o raster) sono il risultato del
campionamento di un segnale luminoso su una griglia rettangolare di dimensioni NxM. Le
macchine fotografiche digitali ottengono le immagini attraverso griglie o “array” di sensori che
misurano la quantità di fotoni che giungono intorno alle posizioni dei punti, ove la luce, come
nelle comuni macchine fotografiche, viene convogliata da un sistema ottico. Immagini di questo
tipo possono anche essere acquisite anche con altri tipi di strumento (es. scanner, macchinari
diagnostici, ecc.) o generate artificialmente.
In ogni caso, quello che è memorizzato nel file digitale che codifica l'immagine è una matrice
rettangolare contenente alle posizioni individuate da coppie di numeri interi (indici di righe e
colonne), la codifica del colore o del livello di luminosità relativo al punto dell'immagine
corrispondente, detto pixel (contrazione di picture element).
L'immagine verrà riprodotta poi su carta o schermo colorando in funzione del valore
memorizzato tutto il quadratino circostante il punto. E' chiaro che la qualità dell'immagine
riprodotta a partire da questa codifica, dipenderà da due fattori cruciali: la densità della griglia
su cui vengono acquisiti i campioni (risoluzione spaziale) ed il numero di bit che si usano per