Comunicazione Multimediale: Concetti, Computabilità e Elaborazione Immagini | Appunti di Elementi di Informatica

Informatica teoria

La prerogativa della multimedialità è quella di poter organizzare e racchiudere, unificare forme di

comunicazione che adottano codici diversi: è come se noi avessimo più canali di informazione

contemporaneamente.

Si parla di COMUNICAZIONE MULTIMEDIALE quando noi riusciamo ad aggregare diversi

media, anche fortemente eterogenei, per la creazione di messaggi, non solo ricchi e articolati ma

anche altri elementi datati. Questo concetto è sempre più visibile, la concettualizzazione di ciò risale

a tempo fa tant’è che gli studiosi della comunicazione è da un po di anni che hanno cercato di

analizzare da diversi punti di vista, anche umanistici, per includere anche i medium multimediale 

semiotica dei nuovi media

Ad oggi il mezzo multimediale è uno strumento fondamentale per la comunicazione, in particolare:

- nei sistemi distribuiti  (sinteticamente) noi abbiamo più calcolatori connessi a rete

- nei sistemi interattivi  un’interazione tra sistema e utente, anche sensoriale, quindi essa molto

spesso diventa un’interazione immersiva

- la comunicazione pervasiva, che intrinsecamente di porta dietro la multimedialità, riduce la

barriera che separa l’essere umano dal calcolatore (pensiamo ad esempio a Siri)

Considerando l’interazione tra uomo e utente  il multimedia costituisce una forma di linguaggio

dotato di segni che assumono valore simbolico in relazione al significato che attribuiamo a ciò che

osserviamo e al valore pragmatico degli scopi della comunicazione (es. interpretazione dei colori,

segnali di pericolo, allarmi)

Il linguaggio multimediale, quindi, è più variegato (ci sono più canali, noi possiamo essere

bombardati da uno stimolo uditivo e da uno visivo, possiamo anche non sapere il significato

completamente di questo linguaggio perché essendo coinvolti a livello sensoriale sappiamo

comunque interpretarlo)  non è banale costruire una nuova semiotica

Il concetto di COMPUTABILITA’ è molto importante  tutto ciò che ci passa attraverso le

tecnologie, passa attraverso l’essere computabile = il dato multimediale è diventato computabile,

ovvero io posso stabilire una rappresentazione numerica di esso. Tutto ciò che si può rappresentare

in questo modo, che si può digitalizzare, naturalmente, diventa computabile (che vuol dire

rappresentare in un modo semplificato tutto ciò che del mondo è analogico)

L’informatica è una collezione di discipline che supporta (tra le varie cose) l’elaborazione dei

dati multimediali (sa trattare i testi, i suoni, i video …)

Dietro la nozione di computabilità esiste un concetto di algoritmo  algoritmo: qualsiasi

schema o procedimento sistematico di calcolo.

Nel mondo della multimedialità si compenetrano molte discipline. HCI = INTERAZIONE UOMO

MACCHINA = lo studio di come un sistema del design di sistemi affidabili (anche interattivi) ci

possa essere di supporto alla nostra attività (come leggere un testo)

ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI: (in laboratorio lo stiamo facendo con photoshop o gimp)

Anteprima parziale del testo

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Informatica teoria

La prerogativa della multimedialità è quella di poter organizzare e racchiudere, unificare forme di comunicazione che adottano codici diversi: è come se noi avessimo più canali di informazione contemporaneamente. Si parla di COMUNICAZIONE MULTIMEDIALE quando noi riusciamo ad aggregare diversi media, anche fortemente eterogenei, per la creazione di messaggi, non solo ricchi e articolati ma anche altri elementi datati. Questo concetto è sempre più visibile, la concettualizzazione di ciò risale a tempo fa tant’è che gli studiosi della comunicazione è da un po di anni che hanno cercato di analizzare da diversi punti di vista, anche umanistici, per includere anche i medium multimediale  semiotica dei nuovi media Ad oggi il mezzo multimediale è uno strumento fondamentale per la comunicazione, in particolare:

nei sistemi distribuiti  (sinteticamente) noi abbiamo più calcolatori connessi a rete
nei sistemi interattivi  un’interazione tra sistema e utente, anche sensoriale, quindi essa molto spesso diventa un’interazione immersiva
la comunicazione pervasiva, che intrinsecamente di porta dietro la multimedialità, riduce la barriera che separa l’essere umano dal calcolatore (pensiamo ad esempio a Siri) Considerando l’interazione tra uomo e utente  il multimedia costituisce una forma di linguaggio dotato di segni che assumono valore simbolico in relazione al significato che attribuiamo a ciò che osserviamo e al valore pragmatico degli scopi della comunicazione (es. interpretazione dei colori, segnali di pericolo, allarmi) Il linguaggio multimediale, quindi, è più variegato (ci sono più canali, noi possiamo essere bombardati da uno stimolo uditivo e da uno visivo, possiamo anche non sapere il significato completamente di questo linguaggio perché essendo coinvolti a livello sensoriale sappiamo comunque interpretarlo)  non è banale costruire una nuova semiotica Il concetto di COMPUTABILITA’ è molto importante  tutto ciò che ci passa attraverso le tecnologie, passa attraverso l’essere computabile = il dato multimediale è diventato computabile, ovvero io posso stabilire una rappresentazione numerica di esso. Tutto ciò che si può rappresentare in questo modo, che si può digitalizzare, naturalmente, diventa computabile (che vuol dire rappresentare in un modo semplificato tutto ciò che del mondo è analogico) L’informatica è una collezione di discipline che supporta (tra le varie cose) l’elaborazione dei dati multimediali (sa trattare i testi, i suoni, i video …) Dietro la nozione di computabilità esiste un concetto di algoritmo  algoritmo: qualsiasi schema o procedimento sistematico di calcolo. Nel mondo della multimedialità si compenetrano molte discipline. HCI = INTERAZIONE UOMO MACCHINA = lo studio di come un sistema del design di sistemi affidabili (anche interattivi) ci possa essere di supporto alla nostra attività (come leggere un testo) ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI: (in laboratorio lo stiamo facendo con photoshop o gimp)

SENSORI OTTICI DI IMMAGINE: in qualche modo io acquisisco dalla realtà analogica un segnale elettrico (può essere legato ad un’immagine o un suono) lo converto in qualcosa di elettronico (convertibile in 01, quindi codice binario) che lo rende poi computabile. Un esempio di sensore ottico è quello delle macchinette digitali. COMPUTED IMAGE, IMMAGINI SINTETICHE: gran parte di tale ricerca si occupa di creare nuove immagini che non esistono prima a partire da delle nozioni pregresse Ci sono aree che vanno fuori dal multimediale come LA FOTOGRAMMETRIA: è una tecnica geometrica che acquisisce dati metrici, cioè misurazioni, di un oggetto. Nel campo della GRAFICA E DELLA SINTESI rientra la modellazione delle immagini, delle interfacce utenti, della realtà virtuale  la creazione di immagini e video La COMPUTER VISION: sostanzialmente è un settore multidisciplinare che cerca di simulare la vista umana e cerca di costruire un tridimensionale dal bidimensionale. Cosa fa l’elaborazione delle immagini? Manipola un’immagine al fine di produrre una nuova versione  ad esempio una foto con un filtro. L’immagine originale la acquisisco con un sensore tecnico, la converto, quindi la digitalizzo e si memorizza su un file.  elaborare un’immagine digitale vuol dire renderla computabile, a questo punto posso applicare un algoritmo (è questo quello che fa il filtro)  sostanzialmente io faccio computazione, cioè faccio dei calcoli MANIPOLARE UN’IMMAGINE NON VUOL DIRE NECESSARIAMENTE MIGLIORARLA MA VUOL DIRE SOLO CAMBIARLA L’elaborazione delle immagini, che a noi sembra una cosa dei nostri giorni, in realtà ha origini molto più antiche perché già negli anni 20 con il telegrafo si poteva non solo trasmettere un testo ma anche codificare un’immagine e mandarla oltreoceano (ovviamente era molto complessa come operazione e ci volevano minimo 3 ore) Durante la seconda guerra mondiale le immagini iniziano ad elaborarsi, probabilmente per scopi bellici. Le due discipline principe sono: computer graphics e computer vision COMPUTER GRAPHICS: sostanzialmente la grafica si occipa di generare immagini sintetiche tramite un dispositivo di calcolo (computer). Io posso generare un’immagine attraverso dei calcoli che fa il programma (il programma computa), parte da un insieme di descrizioni o da un modello  insieme degli strumenti e meccanismi per sintetizzare immagini e video. Si cerca di essere sempre più realistici e ci sono tantissime applicazioni (dall’intrattenimento dei videogiochi agli effetti speciali dei film) COMPUTER VISION: ha modalità parzialmente inverse alla grafica. E’ un insieme di tecniche sempre computazionali di forte matrice geometrica per stimare le proprietà geometriche e dinamiche del mondo 3d da una o più immagini  ho delle immagini a due dimensioni e da quelle io cerco di estrarre l’ immagini da diverse angolazioni e in base a queste informazioni (prospettiva da cui guardo, il modo in cui riflette la luce) creo il 3D. Sulla scia della riproduzione della vista umana. PATTERN RECOGNITION : è una branca di un’area di ricerca sempre più emergente, machine learning. La pattern recognition scopre, individua strutture regolari di dati (sostanzialmente dei PATTERN)  richiede una fase di pre elaborazione per ridurre rumore o ridondanza delle misure,

competenze specifiche per utilizzare una macchina (proprio per la sua capacità di fare dei calcoli  si pensi soltanto all’evoluzione dell’interfaccia che ha permesso un’estrazione che ha rappresentato un cambiamento nel pc e nello smartphone). LAN: una rete locale L’interfaccia tradizionale è basata su un concetto, su un neologismo che è REMEDIATION, ovvero rimediazione  è la rappresentazione di mass medium attraverso un altro, rubandone delle caratteristiche tipiche (ad esempio, il fatto di dire ‘io utilizzo un dekstop’ è una rimediazione del concetto di ‘io ho una scrivania in cui lavoro, scrivo, disegno e faccio le mie attività)  il medium è traslato in un contesto nuovo mantenendo però delle caratteristiche. Qual è quindi l’evoluzione che ha in mente chi ha cominciato a studiare l’evoluzione dell’interfaccia? Si passa da un’interfaccia statica ad un’interfaccia che si definisce invasiva, SI INIZIA A PARLARE DI PERVASIVE INTERFACE, e in generale di PERVASIVE COMPUTING  io vado a spostare la computazione o, di fatto, la potenzialità computazionale nell’ambiente E’ l’interfaccia che individua l’utente e mette a disposizione le operazioni computabili e che offre dei servizi. °già nel 91 si parlava di calm technology, di ubiquità, di scavallamento del modello dekstop e di una tecnologia che scompare in parte dalle postazioni dedicate e va a nascondersi nell’ambiente. Quando si parla di pervasive computing ci sono diverse declinazioni che può assumere questo concetto:

Ubiquitous Computing  la declinazione principale in cui noi ci muoviamo = è il modello per eccellenza post-dekstop in cui l’elaborazione delle informazioni è integrata interamente o parzialmente nell’ambiente ma anche negli oggetti che noi manipoliamo
The invisible computer  posso fare computazione in una stanza in cui non è visibile una postazione dekstop, ad esempio dando dei comandi vocali
Disappaering Computer  non riesco ad individuare la macchina di calcolo Ci sono poi dei termini tipo appliance computing (intelligenza ambientale) o calm technology (computazione calma). L’idea è che la computazione diventerà sempre più parte della nostra quotidianità (con lo smartphone ci siamo già quasi riusciti) e verrà incorporata negli oggetti di vita quotidiana. L’idea di CALM COMPUTING, ovvero computazione calma, è l’idea che il computer non sarà più qualcosa che richiede un’attenzione totale (come sedersi per forza alla scrivania per lavorare) ma un medium che richiede un livello di attenzione intermittente (come se fosse la radio in contrapposizione alla televisione). L’idea è quella di immergere nell’ambiente della computazione che io non vedo finchè non ne vengo a contatto. Le interfacce (dove di fatto riesco a comunicare con la macchina) devono essere progettate in modo distribuito (non nel senso di sistemi distribuiti ma distribuito nell’ambiente) e deve essere reattivo rispetto ai comportamenti degli utenti  gli utenti guidano l’interazione La computazione si sposta in qualche modo dal centro (tipo dekstop) alla periferie, solitamente si vuole integrare la computazione con altre attività che l’utente deve svolgere.

L’input implicito: sono azioni e comportamenti umani che sono effettuati per raggiungere uno scopo e che sono intesi primariamente come interazioni con computer, ma che dai computer sono catturati, riconosciuti ed interpretati come input (tipo io che entro nella stanza non intenzionalmente e si accende la luce) L’output implicito: output del computer integrato con l’ambiente e si offre all’utente in maniera trasparente, ovvero non lo vediamo, (tipo la luce che si accende quando entriamo nella stanza)  Il PERVASIVE COMPUTING ci porta a ridefinire alcune nozioni della computazione nell’ottica delle nuove tecnologie e delle nuove potenzialità che gli strumenti eterogenei del multimediale ci mettono a disposizione L’interfaccia non è più soltanto interattiva, che mi permette l’interazione con il dispositivo di calcolo, ma diventa addirittura percettiva , di fatto può rilevare e riconoscere il nostro movimento. Il calcolatore o l’ambiente intelligente in cui è immersa la calcolazione devono essere in grado di capire e riconoscere le intenzioni dell’utente e di rispondere, di farmi cioè un output di conseguenza, acquisendo informazioni sulle azioni. L’interfaccia deve essere sempre più fornita di sensori che raccolgano informazioni sui movimenti. Nell’ambito del pervasive computing si fa riferimento ad altri concetti più specifici per evidenziarne aspetti particolari:

Wearable computing: nascondere la computazione nei vestiti, cioè indossare un oggetto che ha potenzialità di calcolo
Tangible computing: attraverso la possibilità di manipolare gli oggetti quotidiani si può ridefinire l’interfaccia  tangible user interface
Locative media: sostanzialmente, l’informazione è resa disponibile in un posto specifico allo scopo di valorizzare il luogo stesso
Intelligent Enviroments: Nel Wearable computing il computer (una macchina con capacità di computazione) viene indossato come un qualsiasi indumento. Ad esempio gli smartwatch, gli occhiali che ti permettono di avere realtà aumentata; ci sono poi progetti molto più legati al mondo dell’arte o della moda e si usano anche per monitorare lo stato di salute (ad esempio delle persone anziane) o fper are da supporto a persone con disabilità. Nel Tangible computing si realizza l’idea di dare un’identità digitale e computazionale agli oggetti, questi oggetti quotidiani sono in grado di eseguire dei compiti, anche in modo implicito. In qualche modo c’è chi sostiene che il wearable computing si può vedere più come una sottocategoria del tangible computing. Questo, in effetti, in parte è vero perché tutte queste situazioni possono avere delle sovrapposizioni. Ci sono elementi del tangible computing del cosiddetto ambiet media, in qualche modo l’interfaccia è sparsa dentro l’ambiente. Qual è l’idea alla base di chi si occupa dell’interazione uomo macchina? L’idea è che se noi ci interfacciamo con oggetti che conosciamo, che non percepiamo come delicati alla computazione, l’interazione computazionale diventa molto più effettiva. Cosa cambia da parte di chi progetta le interfacce? l’idea è di far scomparire totalmente l’interfaccia esplicita in un oggetto di uso comune. Il Locative Media prevede una distribuzione dell’informazione digitale nell’ambiente fisico. La distribuzione dell’informazione digitale viene enfatizzata dalla sua redistribuzione dal centro alla periferia. Ad esempio, io individuo un luogo specifico (piazza, strada) e la individuo come

grigio (se si parla di un immagine in bianco e nero) piccolissimi e spazialmente irregolari, si parla sostanzialmente di una GRANA della fotografia. I pixel è l’unità di misura delle nostre immagini, essi sono distribuiti regolarmente, si parla sempre di griglia quadrata anche se potrebbe essere anche rettangolare in generale il pixel è un quadratino, la giustapposizione di più quadratini crea l’immagine Come si fa a digitalizzare un’immagine? Solitamente ho bisogno di uno SCANNER (una periferica che ci permette di acquisire in modalità ottica una superficie analogica, al suo interno ricostruisce i pixel elaborando l’immagine). Si parla di frame web, device elettronici che ci permette di elaborare l’immagine. Naturalmente con le macchine moderne, smartphone, abbiamo la possibilità di fare ciò. Cosa succede dal punto di vista intuitivo? La nostra griglia, si chiama griglia di campionamento, si sovrappone all’immagine da digitalizzare e ogni quadratino della griglia darà origine ad un pixel, per avere un colore io devo fare qualche conto e solitamente sarà una media dei colori degli oggetti che cadono in quel quadrato. Se lo metto in una superficie uniforme il colore del pixel sarà quello, se si trova tra due colori prenderà il colore della media dei due. Per farlo diventare computabile ci sono due fasi: campionamento e quantizzazione. Quando vado a campionare vado a sovrapporre la griglia e vado a campionare (ad approssimare)  vado a perdere delle informazioni nel passaggio dall’analogico al digitale. Vado poi a mappare i colori originali dentro una serie di colori che ho a disposizione, seguo i chiaro scuri con un grigio più scuro o chiaro (nel caso dell’immagine nella slide). Se io andassi a rendere più fitta la griglia, il dettaglio aumenta e ho la possibilità anche di riprodurre le curve e i bordi in modo più realistico. Esiste un teorema che si chiama il teorema del campionamento, ci dice che io posso ricostruire davvero l’immagine in digitale (il segnale che voglio digitalizzare) soltanto se ho campionato ad una certa frequenza (soltanto se ho una griglia di quadratini sufficientemente fitta)  c’è una soglia sotto la quale digitalizzare non è possibile. Più la griglia è fitta e migliore sarà l’immagine. Più pixel spendo per rappresentare l’immagine più l’immagine sarà vicina al segnale analogico che di fatto genera l’immagine. L’effetto a quadrettatura si dice PIXELLATURA La quantizzazione: è la conversione dell’immagine campionata in qualcosa che noi possiamo manipolare e digitalmente trasformare, quindi in VALORI NUMERICI. Mappo dei valori d’ingresso (i pezzettini di pixel nell’immagine) in valore numerico La dimensione delle immagini non è altro che il numero dei pixel, esso si esprime indicando separatamente il numero dei pixel verticali\orizzontali (es. 640x180). Un’immagine digitale si può poi visualizzare su un supporto in diverse grandezze, è mia cura visualizzarla e adattarla al mio uso. La RISOLUZIONE DELLE IMMAGINI non è altro che il numero dei pixel contenuti in ciascun o centimetro o indice\pollice. Per i pollici si pensi a quando si va a comprare, ad esempio, un televisore  unità di misura che non sempre coincide ma per convenzione si fa coincidere  diciamo che 1 pixel per indc corrisponde ad un dot per inch La risoluzione è importante perché rappresenta la densità ed è in relazione stretta con il supporto di visualizzazione  creo un collegamento con un output (significa avere qualcosa su cui lo visualizzo)  è sostanzialmente la capacità di dettaglio, più risoluzione = più dettagli

Dimensione, risoluzione e grandezza (intesa come grandezza spaziale) sono delle quantità che sostanzialmente sono correlate  ho un numero di pixel che dipende dalla grandezza dell’immagine (base per altezza) e dal livello del dettaglio (la risoluzione delle immagini). Devo sempre, quando l’immagine è parte dei medium che vado ad utilizzare per realizzare la mia comunicazione, essere in grado di valutare i livelli di tutte le misure che me la caratterizzano. Perché la risoluzione è la più importante componente? Perché coinvolge la periferica di in put (lo scanner) e la periferica di out put (video o dispositivo di stampa che mi permette di visualizzare l’immagine)  quindi la risoluzione interviene sia al momento della visualizzazione, sia al momento dell’acquisizione Si parla di dinamica dell’immagine o scala tonale, è la quantità di colori che io riesco a visualizzare, io ho uno spettro continuo che va dall’ultravioletto all’infrarosso (che non riesco a vedere interamente). I colori visualizzabili: il caso del bianco e nero  la scala tonale sono i livelli di grigio che al compongono. LA SCALA TONALE SONO I COLORI VISUALIZZABILI. Se l’immagine è a colori la scala tonale sono tutte le tinte che lo compongono dall’ultravioletto all’infrarosso, anche in questo caso dobbiamo decidere quanti e quali colori utilizzare per rendere la nostra immagine migliore (ti sei distratta mezz’ora) Quando si parla di elaborazione di immagini, cos’è l’immagine rastar? Consiste nell’esprimere l’immagine semplicemente come l’insieme dei pixel, la visualizzo e computo in base solo all’informazione. Esiste un altro modo di rappresentare le immagini in cui ogni oggetto che c’è nell’immagine lo descrivo come una funzione  rappresentazione vettoriale Anche il testo può essere considerato un oggetto grafico  adobe illustretor lavora sui pdf trattandoli come immagine

MODULO 2 ELABORAZIONI DI IMMAGINI

Quando noi applichiamo un filtro ad una foto non necessariamente ‘miglioriamo l’immagine’. Nella definizione filtrare un’immagine vuol dire eseguire delle operazioni in modo da esaltare o attenuare determinate caratteristiche  stiamo manipolando l’oggetto che per noi è diventato computabile. Ogni filtro, nella sua definizione di base, è caratterizzato da un certo comportamento nei confronti dei pixel, combinando filtri possiamo avere degli effetti più o meno complessi. Di solito si parla dei cosiddetti filtri a maschera  la maschera è l’intorno dei pixel e il pixel centrale è quello di cui io voglio cambiare il valore numerico. I filtri cosiddetti di rimozione del rumore  cos’è il rumore? Il concetto di rumore si applica alle immagini, al suono e ai video, dal punto di vista fisico è sostanzialmente un segnale che si sovrappone al segnale che voglio e quindi dà fastidio. I filtri di rimozione del rumore Si rifanno a concetti che si rifanno alla teoria della probabilità e della statistica e fanno un lavoro di smuffing  ci permettono di attenuare caratteristiche sgradevoli, un rumore equo distribuito nell’immagine o l’effetto ‘sale e pepe’ un’immagine con puntini che ne disturbano la resa. Abbiamo fattori di degrado che dipendono da diversi fattori: dall’acquisizione (se acquisisco l’immagine con un dispositivo che rileva il rumore, ad esempio), deterioramento del supporto (su cui ad esempio ho stampato l’immagine. Solitamente si distingue per i filtri di rimozione del rumore in due tipi di rumore: un rumore di TIPO ADDITIVO , che è un rumore per noi più tollerabile perché è quando il singolo pixel differisce dal valore reale di una quantità ridotta, tipicamente

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