Compressione e Schemi.

Quasi tutti i differenti tipi di file offrono un qualche tipo di compressione. I dati compressi senza perdere qualità sono chiamati lossless e l’algoritmo che li comprime e li decomprire crea un file perfettamente identico all’originale. Altri algoritmi invece si identificano come lossy, una immagine cioè subisce una degradazione causata dal processo di discretizzazione dell’algoritmo stesso.

Compressione RLE e LZW.

Due schemi di compressione predominanti sono l’RLE e il LZW. L’RLE ( Run Lenght Encoding ) è il più usato nelle imagini in CGI; L’LZW ( Lempel-Ziv-Welch ) è altrettanto importante per la sua disponibilità in molti formati immagine. Siccome entrambi gli schemi di compressione sono lossyless, l’immagine risultante sarà identica all’originale e in più questi algoritmi di compressione possono essere usati assieme per ridurre ulteriormente la grandezza in byte del file. LZW viene principalmente usato nelle immagini fotografiche e rispetto al RLE fornisce una compressione minima.

Compressione JPEG e MPEG-2.

I due schemi lossy predominanti sono il JPEG e l’ MPEG-2. La compresisone JPEG è principalmente utilizzata nelle immagini fotografiche e il suo scopo è ridurre i dettagli nel sorgente riducendo drasticamente la grandezza in byte dell’immagine. La sua versabilità deriva dalla facilità di condivisione su sistemi a banda ridotta ( internet e dispositivi mobili ); la compressione permette comunque di avere una buona immagine con variazioni quasi invisibili all’occhio umano. Il JPEG è usato su immagini statiche e non su sequenze di immagini. Nei video infatti, il codec principale è l’MPEG-2; questo schema è molto simile al jpeg, l’algoritmo, dopo una iniziale compressione di alcuni fotogrammi in jpeg, calcola le variazioni nei frame successivi fino a un cambio di inquadratura o una eccessiva modifica dei pixel. Questo permette di salvare molta banda poichè sarà il processore a ricostruire l’immagine nei punti uguali ai fotogrammi precedenti. I frame interi vengono chiamati keyframes e una sequenza di fotogrammi (il primo intero più i successivi dipendenti) viene chiamata GOP ( Group of Pictures ).

Nel prossimo articolo vedremo il formato immagine rilasciato dell’ILM: OpenEXR

Colori Indicizzati e CLUT.

La grandezza di una immagine RGB può essere ridotta notevolmente convertendo la stessa in una immagine con colori indicizzati. Il computer inizialmente fa una analisi di tutti i colori nell’immagine e ne sceglie soltanto 256, i quali sono i colori in media più utilizzati su tutta l’immagine. A questo punto, il software creare due “immagini”. Con 24 bit, in 3 canali, l’algoritmo crea una mappa di colori chiamata LUT ( Look-Up-Table ) contentente i precedenti 256 colori trovati; con un canale da 8 bit invece crea una mappa di indicizzazione: questa farà da quida per la ricostruzione dell’immagine definitiva. Ad ogni pixel della maschera di indice viene associato un colore della LUT. Il risultato finale è chiaramente una immagine con 256 colori invece di 16 milioni ma vista da una certa distanza il risultato potrebbe essere molto simile all’originale. Di certo, questo tipo di immagini indicizzate, chiamate anche CLUT ( color Look-Up- Table) sono adatte per il web e per target con un range di colore molto basso. Non sono adatte come autput per la stampa o per rappresentazioni in alta risoluzione. Il processo di CLUT può anche essere un procedimento senza perdita di qualità. Se le immagini sorgenti hanno meno di 256 variaizoni di colori, il risultato finale CLUT sarà più piccolo in termini di dimensioni e conterrà le stesse informazioni.

Conclusioni.

Ricapitolando, le immagini indicizzate o CLUT sono molto utili in ambiti web o grafiche con variaizoni di colori minori o uguali a 256.

Nel prossimo articolo vedremo gli schemi di compressione più diffusi.

Immagini differenti.

Ci sono due tipi di immagini: le immagini fotografiche e le grafiche. Le immagini fotografiche sono scene reali catturate da una macchina fotografica, analogica o digitale. La loro caratteristica peculiare consiste nella grande variazione di pixel, questi ultimi infatti assumono colori molto differenti nell’intera immagine. Le grafiche, invece, sono semplici immagini create con un programma grafico o disegnate mediante un software di paint come Adobe Photoshop. La loro pecularietà consiste in un range di variaizone colore molto più basso rispetto alle immagini fotografiche.

Se osserviamo da vicino una immagine fotografica, è possibile ammirare la variazione dei pixel anche distanti 1 sola unità gli uni dagli altri. Se si osserva invece una grafica fatta al computer, generalmente è difficile vedere variazioni di pixel distanti una solo unità. Un close-up su una grafica porterebbe a un’area di pixel quasi identici tra loro.

Immagini e compressioni.

La differenze tra le due tipologie di immagini porta anche uno schema di compressione differente. Un sistema di compressione senza perdita di qualità potrà trarre vantaggio dall’uniformità delle grafiche determinando immagine più più piccole in dimensioni su disco ma alto numero di informazioni. Lo stesso schema applicato su una grafica non funzionerebbe però su una immagine fotografica; la grande variazione di pixel infatti creerebbe una compressione così minima da essere pressochè identica all’originale: in più porterebbe anche a uno spreco di tempo durante il processo di compressione e decompressione. In questi casi si utilizza quindi uno schema di compressione diverso che porta alla perdita di alcune informazioni nell’immagine. Un buon rapporto di compressione può determinare immagini piccole visivamente non differenti dall’originale, almeno se viste dall’occhio umano.

Nel prossimo articolo vedremo le immagini indicizzate ( CLUT ).

Formati e Compressione.

Ogni immagine che riceviamo o forniamo al cliente ha un formato proprio e ci sono tantissimi formati differenti, ognuno ha pro e contro. E’ molto importante lavorare con i formati giusti, l’esportazione di un file non leggibile da un altro software crea problemi nelle successive fasi di lavorazione e la perdita di tempo è sempre legata a perdita di denaro. Un aspetto importante dei diversi formati è la compressione sui pixel che l’algoritmo di compressione applica. Il tutto si traduce in una perdita di qualità, inaccettabile in caso di successive lavorazioni. Un ulteriore aspetto da considerazire è la grandezza dei file. Spesso la scelta di un formato inadeguato può incrementare notevolemnte le dimensioni di un file ( spazio su disco ) creando non pochi problemi nello sharing ( banda, tempi di scaricamento, cpu più veloce per una rapida decompressione, ecc ). L’importante è ricordare che, se non si hanno mezzi molto potenti, è buona norma ottimizzare il workflow per ridurre i tempi di attesa, i quali sono punti morti in una produzione e portano solo a un dispendio di risorse, in altri termini salute e soldi .Nei prossimi articoli parleremo dei formati e soprattutto vedremo i diversi schemi di compressione. Parleremo anche particolarmente del formato exr e del rapporto tra grafiche e immagini fotografiche professionali.

Nel prossimo articolo vedremo la differenza tra immagini fotografiche e grafiche.

Moltiplicazione e Maschere.

Moltiplicare le immagini è un lavoro molto comune per i compositori digitali, due o più immagini possono essere moltiplicate tra loro fondendo pixel in base ad algoritmi matematici. Se consideriamo una immagine Singola e una maschera bianco/nero, ne possiamo immaginare il prodotto. Considerando ogni punti bianco come 1 e ogni punto nero come 0, è chiaro che moltiplicando l’immagine per la maschera, tutti i punti neri verranno tagliati fuori. Le immagini bianco nero infatti svolgono principalmente la funzione di maschere e tendono ad isolare particolari oggetti o parti.

Nel prossimo articolo vederemo i formati immagine.