Anno di corso: 1

Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale

Anno di corso: 2

Anno di corso: 3

TRATTAMENTO E CODIFICA DI DATI MULTIMEDIALI

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2015/2016
Anno di corso: 
3
Anno accademico di erogazione: 
2017/2018
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Crediti: 
8
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
72
Prerequisiti: 

Nessun prerequisito essenziale. E' utile la conoscenza di alcuni concetti base trattati negli insegnamenti di Programmazione 1 e Analisi Matematica.

Moduli

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Tipo esame:
• Scritto e orale: L’esame consta di una parte scritta. A discrezione del docente è possibile una verifica orale, successiva. La parte scritta è costituita sia da esercizi che da domande aperte. Le consegne durante l'attività di laboratorio concorreranno a fornire punti per la valutazione dell'esame finale.
Tipo valutazione:
• Voto finale in trentesimi

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Lo studente dal punto di vista teorico imparerà le nozioni fondamentali per il passaggio da segnale analogico e digitale (campionamento, quantizzazione e codifica) e le vedrà applicate al caso di segnali audio , immagine e video. Dal punto di vista pratico, durante le esercitazioni frontali e il laboratorio imparerà a gestire e processare i segnali digitali, attraverso sistemi lineari tempo invarianti, e analizzando il segnale anche dal punto di vista delle frequenze.

Contenuti

Il corso offre un’introduzione ai segnali multimediali, immagini, video ed audio, illustrandone le principali modalità di digitalizzazione e codifica. La struttura del corso prevede una suddivisione in due parti: nella prima parte si analizza il passaggio da segnale analogico a digitale, introducendo in particolare i concetti di campionamento e quantizzazione, e l’elaborazione numerica dei segnali attraverso sistemi lineari tempo invarianti. Nella seconda parte vengono illustrati i principali metodi di compressione con e senza perdita applicati ai diversi segnali audio, immagine e video.

Programma esteso

1 Definizione di segnale, monodimensionale, bidimensionale, N-dimensionale
• Segnale analogico
• Segnale digitale
• Media, varianza, energia e potenza
• Rumore
2 Segnale nel dominio trasformato: Trasformata di Fourier
• Serie di Fourier per segnali periodici
• Trasformata di Fourier per segnali continui
• Trasformata di Fourier per segnali tempo discreti
• Trasformata discreta di Fourier per segnali tempo discreti
• Teorema della convoluzione
3 Conversione analogico – digitale
• Teorema del campionamento
• Filtraggio anti-aliasing
• Quantizzazione
• SNR quantizzazione
• Differenze fra caso ideale e caso reale
4 Sistemi lineari tempo invarianti (LTI)
• Definizioni
• Relazione input/output
• Risposta all’impulso
• Equazione alle differenze
5 Trasformata zeta
• Convergenza e regione di convergenza.
• Relazione con la trasformata di Fourier.
• Analisi sistemi LTI con trasformata zeta
• diagramma poli zeri, stabilità e realizzabilità fisica di un sistema LTI.
• Progettazione sistemi FIR e IIR tramite posizionamento di poli e zeri
6 Segnali audio, immagini e video: campionamento e quantizzazione, SNR
quantizzazione
7 Analisi multirisoluzione
• Banchi di Filtri
• Trasformata Wavelet
8 Compressione
• Principali algoritmi di compressione con e senza perdita
• Compressione audio
• Compressione immagini (in particolare JPEG)
• Compressione Video (in particolare MPEG)
• Principali Formati immagine e loro impiego
• Analisi qualità dei segnali

Bibliografia consigliata

M. Laddomada, M. Mondin, Elaborazione numerica dei segnali, Pearson, Prentice hall R. Gonzalez, R. Woods, Digital Image Processing, Pearson International Edition

Materiale di approfondimento :
Mark S. Drew, Foundamentals of Multimedia, Pearson
Video Processing and Communications, Yao Wang, Jorn Ostermann, Ya-Quin Zhang.
Introduction to Data Compression, K.Sayood

Metodi didattici

Il corso è costituito da lezioni frontali, e da un'attività di laboratorio dove le nozioni teoriche verranno tradotte in esercitazioni pratiche. Sono previste delle consegne di esercizi spiegati e guidati durante le lezioni in laboratorio.