INTERAZIONE E MULTIMEDIA E LABORATORIO M - ZModulo INTERAZIONE E MULTIMEDIA
Anno accademico 2024/2025 - Docente: DARIO ALLEGRARisultati di apprendimento attesi
Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi.
- Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): l'obiettivo del corso è quello di far acquisire conoscenze che consentano allo studente di comprendere i meccanismi teorici e fisici che stanno alla base del sistema visivo umano, della formazione ed elaborazione delle immagini digitali, del miglioramento della qualità visiva delle immagini digitali.
- Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): lo studente acquisirà le competenze necessarie per acquisire, editare, comprimere e salvare una immagine digitale.
- Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso esempi in aula lo studente sarà messo nelle condizioni di comprendere se le soluzioni da lui proposte soddisfano un certo grado di qualità.
- Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e la proprietà di linguaggio tecnico nell'ambito del settore Multimediale.
- Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie teoriche per poter affrontare e risolvere autonomamente nuove problematiche che dovessero sorgere durante una attività lavorativa. A tale scopo diversi argomenti saranno trattati a lezione coinvolgendo lo studente nella ricerca di possibili soluzioni a problemi reali.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Didattica Frontale
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Accesso al materiale didattico fornito dal docente su MS Teams, nel Team "Interazione e Multimedia M-Z", codice: twrmvmm
Tutte le comunicazioni avverranno sul canale Telegram ufficiale del corso, pertanto gli studenti sono pregati ad accedere: https://t.me/+SaqRjcpdDd8wYRrb
Prerequisiti richiesti
Buona conoscenza della programmazione di base. È sufficiente aver superato il corso di Programmazione 1.
Frequenza lezioni
La frequenza è obbligatoria.
Contenuti del corso
Introduzione alle immagini digitali
Formazione della immagini nell’occhio umano
Equazione della lente sottile
Illusioni ottiche
I sensori digitali
Il Bayer pattern
Color interpolation
Immagini Raster e immagini vettoriali
Rappresentazione delle immagini raster
Campionamento
Quantizzazione
Aliasing
Risoluzione delle immagini digitali
Interpolazione replication, bilineare e bicubica
Il PSNR
Il colore
Gli spazi di colore RGB, CMY, HSV, Munsell, YUV, YCbCr
Le immagini indicizzate e le palette
Il reindexing
L’istogramma di una immagine
Le operazioni puntuali e le LUT
Bit-planes
Operatori lineari e invarianti per traslazione
Noise reduction
Edge detection
Dominio spaziale
Dominio delle frequenze
Trasformata di Fourier
La convoluzione e il teorema della convoluzione
Compressione lossy e lossless
Teorema di Shannon per la compressione
Codifica di Huffman
Lo standard JPEG
Testi di riferimento
Fondamenti di Image Processing di S. Battiato e F. Stanco - Ediargo
ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI DIGITALI, Terza Edizione, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Ediz. Pearson, Prentice Hall
Programmazione del corso
Argomenti | Riferimenti testi | |
---|---|---|
1 | La percezione visiva, Acquisizione delle immagini, campionamento e quantizzazione, strumenti matematici usati nella elaborazione delle immagini | Capitolo 2 di "Elaborazione delle Immagini Digitali" |
2 | Istogrammi, filtraggi spaziali, Smoothing | Capitolo 3 di "Elaborazione delle Immagini Digitali" |
3 | Filtraggio nel dominio delle frequenza, trasformata di Fourier, Filtraggi nel dominio della frequenza | Capitolo 4 di "Elaborazione delle Immagini Digitali" |
4 | Rumore, filtraggio spaziale | Capitolo 5 di "Elaborazione delle Immagini Digitali" |
5 | Spazi colore | Capitolo 6 di "Elaborazione delle Immagini Digitali" |
6 | Compressione delle immagini | Fondamenti di Image Processing |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per poter accedere all'esame, in accordo con il regolamento, è OBBLIGATORIA la prenotazione sul portale Smart Edu e su qualunque altra piattaforma, come MS Forms, richiesta dal docente per poter ottimizzare la logistica.
L'esame si articola in 2 fasi:
- Fase (1) Agli studenti sarà somministrato un test a risposta multipla di 10 domande su MS Teams. Lo studente che risponderà correttamente ad almeno 6 domande passerà alla fase (2). Altrimenti, l'esame si concluderà con un'insufficienza e lo studente verrà rimandato al prossimo appello. Questo punteggio è chiamato A.
- Fase (2) Gli studenti sosterranno un breve test scritto in cui verrà richiesto di svolgere qualche esercizio. Alla fine di questa fase allo studente verrà assegnato un punteggio compreso tra 0 e 8, in base alla qualità delle risposte. Questo punteggio è chiamato B.
- Conclusione: il voto della parte di teoria è calcolato facendo A*3+(B-4). Se tale voto è maggiore o uguale a 18 la parte di teoria risulta superata con quel voto. Altrimenti la prova risulterà insufficiente e lo studente sarà rimandato ai prossimi appelli. Le due fasi non possono essere separate e sostenute in appelli diversi. Costituiscono un'unica prova d'esame.
È prevista una prova in itinere nel periodo di sospensione delle lezioni per prove in itinere previsto dal Corso di Laurea. Le date sono riportate su http://web.dmi.unict.it/corsi/l-31/calendario-didattico
La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
La prova è strutturata in modo che ad ogni studente sia attribuito un voto secondo il seguente schema:
- Non approvato: lo studente non ha acquisito i concetti di base e non è in grado di rispondere ad almeno il 60% delle domande né di svolgere gli esercizi.
- 18-23: lo studente dimostra una padronanza minima dei concetti di base, le sue capacità di collegamento dei contenuti sono modeste, riesce a risolvere semplici esercizi.
- 24-27: lo studente dimostra una buona padronanza dei contenuti del corso, le sue capacità di collegamento dei contenuti sono buone, risolve gli esercizi con pochi errori.
- 28-30 e lode: lo studente ha acquisito tutti i contenuti del corso ed è in grado di padroneggiarli compiutamente e di collegarli con spirito critico; risolve gli esercizi in modo completo e senza errori.
Gli studenti con disabilità e/o DSA dovranno contattare con sufficiente anticipo rispetto alla data dell'esame il docente e il referente CInAP del DMI per comunicare che intendono sostenere l'esame fruendo delle opportune misure compensative.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
- L’operatore “potenza” è puntuale, locale o globale? Che significa? Tale operatore, in genere, schiarisce o incupisce l’immagine? Applicare l’operatore potenza ^2 alla matrice di seguito riportata. Infine normalizzare linearmente tra 0 e 255 la matrice risultato.
56 |
45 |
11 |
67 |
100 |
232 |
0 |
129 |
50 |
- Quali sono le caratteristiche fondamentali della codifica di Huffman? Costruire la codifica di Huffman per i simboli che compongono la stringa “esame per esame”.