Risoluzione e standard.

La risoluzione delle immagini si riferisce a quanti pixel sono presenti nell’asse x e y di una immagine considerando una unità di misura prestabilita. Per esempio, se l’immagine  è lunga 500 pixel e alta 600, le dimensioni dell’immagine saranno 500 x 600. Un video NTSC ha dimensioni di 720 x 486. Lo standard accademico nei film è 1828x 1332. Le immagini da una macchina fotografica possono avere dimensioni di 3072 x 2048. Da notare che nonostante abbia menzionato i pixel, la dimensione reale ( metri, centimetri) di una immagine rimane nascosta o sconosciuta. La dimensione reale di una immagine dipende dal mezzo. Per esempio una tv piccola di 10 pollici e un’altra di 32 potrebbero visualizzare la stessa immagine sorgente avente medesime dimensioni. La stessa immagine potrebbe essere proiettata in un teatro, mediante un proiettore o al cinema dove la dimensione reale di una immagine sarebbe di metri. E’ importante quindi capire che i pixel formano soltanto le dimensioni di una immagine ma la quantità di questi pixel contenuti in un campione di spazio determina la risoluzione.

Risoluzione e pixel.

Nell’esempio precedente, la risoluzione della tv più piccola sarà sicuramente maggiore della tv più grande ( se entrambe le tv hanno lo stesso numero di pixel) questo perchè la quantità di pixel presenti nello stesso medesimo spazio è maggiore. L’unita di misura della risoluzione delle immagini è il dpi ( dot per inch – punti per pollice ). Generalmente i dpi di uno schermo per pc sono 72, per la stampa si utilizzano invece 150-300-600. L’occhio umano non è sensibile a risoluzioni maggiori di 350-400 dpi. E importante anche considerare che i dpi sono relativi alla distanza da cui si guarda l’immagine. Un iphone 4 ha una risoluzione molto alta e anche avvicinandoci molto allo schermo, non è possibile definire a occhio nudo i pixel. Su una tv di 40 pollici con risoluzione di 1920×1080 i pixel sono chiaramente visibili se ci poniamo ad una distanza molto ridotta.

Nel prossimo articolo parleremo dell’aspect ratio di una immagine.

Sampling – Campionamento.

Tutto ciò che funziona in digitale è un numero, che sia un dvd, un mp3, una immagine… tutto ciò che un computer può interpretare ed usare è fatto da numeri binari. Affinchè qualcosa di analogico possa diventare digitale è necessario una conversione detta anche discretizzazione, sampling o più comunemente digitalizzazione.

Sampling e Qualità.

Le immagini scansionate vengono campionate (sampling) a intervalli regolari. I colori campionati vengono convertiti in numeri e ogni punto (pixel) assume un colore solido. Tutto ciò che vediamo è dato da un insieme di punti e il loro campionamento è importante per riprodurre fedelmente l’oggetto in questione. Quanto più è grande il sampling, maggiore sarà la qualità ma di conseguenza anche la banda occupata dal mezzo o lo spazio sull’hard disk. Un samplig basso invece porta ad una qualità inferiore dell’immagine e quindi anche un impiego di banda esiguo. E’ importante trovare il giusto compromesso tra qualità e banda. Tutti vogliamo una qualità d’immagine perfetta ma anche una dimensione molto piccola da essere trasportata. In realtà è impossibile avere entrambe le cose e più avanti parleremo dei diversi formati, delle compressioni ecc.

Di solito il samplig utilizzato è relativo a cosa si guarda e sopratutto al mezzo dove verrà riprodotta l’immagine. In genere il samplig non sarà mai superiore a ciò che l’occhio umano è capace di percepire e non sarà mai inferiore  a ciò che l’occhio umano non è in grado di interpretare.

Nel prossimo articolo vedremo la risoluzione delle immagini.

Una immagine RGB a tre canali con il matte incluso nel 4 canali è a tutti gli effetti una immagine a 4 canali. Il 4 canale è chiamato canali alpha, di solito rappresentato dalla lettera “A”, una immaine a 4 canali è chiamata anche RGBA. Ci sono tantissime immagini con più di 4 canali ma con formati differenti.

Le immagini a 4 canali contengono tutte le informazioni di colori e il 4 canale è usato per il compositing. Vedremo nei prossimi articoli l’importanza del canale alfa nelle immagini a 4 canali.

Nel prossimo articolo vedremo il sampling.

RGB e l’occhio umano.

L’occhio umano teoricamente dovrebbe vedere tutto lo spettro della luce ma in realtà è sensibile alle lunghezze d’onda del rosso,verde e blu (RGB). Otteniamo tutti i colori nel mezzo perchè il cervello unisce le porzioni di rosso, verde per ottenere il giallo ad esempio. Lo stesso trucchetto lo usano anche i display, gli lcd e gli altri dispositivi elettronici. Il nostro pixel viene scomposto nei tre colori primari che chiameremo RGB e la somma della componente di ciascun canale darà al pixel la sua tonalità solida.

Rispetto alle immagini bianco nere, ci troviamo di fronte quindi a immagini a più canali, nel nostro caso 3 e quindi RGB. Mentre precedentemente bastavano 256 sfumature di un singolo canale per comporre la nostra immagine, ora se vogliamo rappresentare un colore possiamo blendare le 256 varaiizoni del blu con le 256 del rosso e le 256 del verde. L’esempio è valido ovviamente se lavoriamo con immagini a 8 bit per canale. Ora è importante capire che ogni canale per i dispositivi digitali è semplicemente una scala di sfumature. Il rosso per il computer sarà una scala dai valori di luminosità  e andrà da 0 a 255 proprio come la scala di grigi vista precedentemente, lo stesso per il blu e per il verde. Le domande allora sorgono spontanee. Se i canali sono 3 e sono in scala di grigi, come facciamo a vedere i colori RGB? e visto che le immagini poi sarebbero a colori come facciamo a vedere quelle bianco e nero?

RGB e colori.

La risposta alla prima domanda è semplice. In realtà tutto ciò che è digitale è solo e sarà sempre un numero. Ciò che ci permette di vedere i colori RGB solo le lampade. Per avere un esempio più chiaro immaginiamo un proiettore, quest’ultimo avrà al suo interno 3 lampade di colore rosso,verde,blue. Ogni canale della nostra immagine dirà al proiettore con quale intensità dovrà accendere quella lampada. Se ad esempio vogliamo una immagine rossa, dei tre canali RGB, il rosso sarà a 255, mentre gli altri due a 0. Considerando lo standard RGB possiamo anche dire 255,0,0. Se ad esempio vogliamo un colore intermedio le lampade saranno regolate di conseguenza per blendare al meglio i colori. E’ importante capire che è solo un trucco per ingannare l’occhio, per fargli credere che ciò che sta vedendo in realtà emana luce propria con quella intensità. La scala digitale in input a un display quindi viene convertita in un valore elettrico che andrà ad alimentare il fosforo, la lampada o il led.

RGB e immagini bianco nero.

Come fa una immagine a colori a mostrare una immagine bianco nero? Semplice. Trasformiamo tutti i canali in un unico canale. Per far questo basta avere lo stesso valore su tutti e 3 i canali RGB. Se vogliamo un nero assoluto semplicemente non accendiamo niente, i pixel sono spenti e abbiamo quindi RGB 0,0,0: tra l’altro lo vediamo constantemente quando la nostra tv è spenta. Se vogliamo una immagine bianca allora basta dare 255,255,255 a tutti i canali. Avremo il bianco massimo assoluto. Se vogliamo un grigio intermedio possiamo far assumere ai nostri RGB un qualsiasi valore tra 0 e 255, ‘importante è che siano sempre linkati: 122,122,122 – 40,40,40- ecc.

Nel prissimo articolo vedremo le immagini a 4 canali.

Scala di grigi e Bianco nero.

Le immagini in scala di grigi sono conosciute in molti nomi: immagini bianco nero, immagini a un canale, immagini monocromatiche. La varietà dei nomi deriva dal fatto che diversi settori hanno sviluppato termini differenti per definire la medesima cosa. Spesso è possibile trovare sinonimi in computer grafica a causa delle differenti discipline e team presenti nel settore. Le immagini in scala di grigi sono molto comuni in computer grafica, sia come carattere artistico, sia come pura funzione tecnica per il compositing digitale.

Scala di grigi e Brightness.

Esempi di immagini in scala di grigi sono la fotografia in bianco nero e le matte ( maschere ) usate nel compositing. La immagini bianco nero hanno solo un canale rispetto alle immagini a colori. Ogni canale è rappresentato da uno spazio di memoria, indicato in bit. Ad esempio un canale a 8 bit può esibire 256 variaizoni di colori. Nell’esempio sottostante, il singolo canale di una immagine bianco nero rappresenta la sua Brightness ( luminosità) e il suo valore è espresso dalla risultante decimale della combinazione bianaria del canale stesso. In parole povere, una immagine bianco nero a 8 bit per canale può rappresentare una scala con 256 variazioni di grigio.

Nel prossimo articolo vederemo i colori RGB.