- Science
- Master Degree
- Teoria e Tecnologia della Comunicazione [F9201P]
- Courses
- A.A. 2021-2022
- 1st year
- Multimedia Data Processing
- Summary
Course Syllabus
Obiettivi
Il corso offre un’introduzione ai segnali multimediali, immagini, video ed audio,
illustrandone le principali modalità di digitalizzazione, elaborazione e compressione. Durante il corso si
analizzerà il passaggio da segnale analogico a digitale, introducendo in particolare i concetti di campionamento
e quantizzazione. Verranno poi illustrati i principali metodi di elaborazione dei segnali, (modifica del contrasto,
filtraggi, e bilanciamento del bianco), codifica e compressione con e senza perdita, applicati a segnali audio,
immagine e video. Verranno presentate con maggiore dettaglio la compressione jpeg e mpeg, come esempi di
applicazione di diversi algoritmi di compressione. Verranno inoltre analizzati i diversi tipi di formato immagine
e il loro campo di utilizzo.
Contenuti sintetici
Il corso fornirà gli strumenti per la digitalizzazione dei segnali analogici, immagini, audio e video.
Inoltre fornirà le competenze per lo sviluppo di algoritmi per l’elaborazione dei segnali digitali, la loro codifica e
compressione.
Programma esteso
- Esempi di signali analogici
- Esempi di signali analogi digitali
- Teorema del campionamento
- Filtro Anti-Aliasing
- Quantizzazione
- Immagini
- Audio
- Video
- Miglioramento del contrasto
- Filtraggio passa basso e passa alto
- Bilanciamento del bianco.
- Analisi del segnale nel dominio delle frequenze.
- Principali algoritmi di compressione senza e con perdita
- Compressione audio
- Compressione Image (in particolare JPEG)
- Compressione Video (in particolare MPEG)
- Principali formati immagine
Prerequisiti
Nessun prerequisito essenziale.
Modalità didattica
Il corso è costituito da lezioni frontali, esercitazioni in aula, e da un'attività di laboratorio
durante la quale verranno svolti progetti di verifica delle nozioni acquisite, che è parte integrante dell'esame. Il corso è erogato in lingua inglese.
L'attività didattica sarà erogata in presenza, salvo indicazioni diverse, nazionali e/o di Ateneo, dovute al protrarsi dell'emergenza COVID-19.
Materiale didattico
slide pubblicate sul sito di e-learning
testi e codici delle esercitazioni
LIBRO DI TESTO:
R. Gonzalez, R. Woods, Digital Image Processing, Pearson International Edition
Periodo di erogazione dell'insegnamento
secondo semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Valutazione:
L’esame finale è orale e potrà essere in lingua inglese o in italiano secondo la richiesta dello studente. L'attività svolta in laboratorio può essere verificata attraverso opportune domande ed è parte integrante del programma del corso.
La valutazione è espressa in trentesimi.
Orario di ricevimento
Venerdì dalle 11.00 alle 12.00.
Aims
The course offers an introduction to multimedia signals: images, video and audio, presenting the main methods
of processing, digitizing and encoding. At the beginning the course analyzes the analog to digital conversion in
particular by introducing the concepts of sampling and quantization. The main processing algorithms especially
for the case of digital images are shown: histogram modification, filtering and white balancing. During the
practical activities the student will apply the acquired theory to audio, image and video signals.
Contents
The course provides the basis for digitizing and encoding analogic signals: images, audio and videos. It also
provides the competences to develop algorithms to process, code and compress digital signals.
Detailed program
- Analog signal
- Digital signal
- Sampling theorem
- Filter Anti-Aliasing
- Quantization
- Images
- Audio
- Video
- Contrast enhancement
- High and low pass filtering
- White balance
- Fourier analysis in the frequency domain
- Main compression loss-less and lossy algorithms
- Audio Compression
- Image Compression (particularly JPEG)
- Video Compression (in particular MPEG)
- Main image Formats
Prerequisites
No prerequisite
Teaching form
The course consists of lectures, classroom exercises, and practical activities. Several
exercises will be carried out during the practical activities to verify the new expertise acquired. The coure is taught in English.
Lessons will be held in presence, unless further COVID-19 related restrictions are imposed.
Textbook and teaching resource
slides published on the web site of the course
codes and exercises of the practical activities
TEXTBOOK
R. Gonzalez, R. Woods, Digital Image Processing, Pearson International Edition
Semester
second semester
Assessment method
Oral exam .The practical activities could also be verified and it is part of the program of the final examination.
A final project in matlab will provide up to 2 points for the final
exam.
Office hours
Friday from 11.00 to 12.00.
Key information
Staff
-
Silvia Elena Corchs
-
Francesca Gasparini
-
Aurora Saibene