Ingegneria Informatica e dell’Intelligenza Artificiale Applicata LM-32

Trattamento dei dati multimediali

Settore scientifico disciplinare	Numero crediti formativi (CFU)	Docente
ING-INF/05	9	-- Nessun gestore --

Obiettivi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti una comprensione specialistica su acquisizione, algoritmi e formati utilizzati nella gestione dei dati multimediali e competenze avanzate relative alle moderne soluzioni utilizzate nei calcolatori.
L’insegnamento contribuisce anche al potenziamento delle capacità trasversali Autonomia di giudizio, Abilità comunicative e Capacità di apprendimento degli studenti.

Verifica

L’esame finale può essere sostenuto in forma scritta o in forma orale.
L’esame scritto consiste nello svolgimento di un test a risposta multipla con 31 domande, così da garantire la possibilità di conseguire la lode.
L’esame orale consiste in un colloquio nel corso del quale il docente formula almeno tre domande.
I quesiti sono formulati per valutare il livello di raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi.
Il voto finale tiene conto del voto ottenuto dallo studente attraverso la partecipazione alla didattica interattiva e del voto ottenuto nell’esame finale ed è determinato, quindi, dalla somma delle due valutazioni. Il voto finale è espresso in trentesimi.

Risorse

Oltre alle dispense messe a disposizione dal docente, gli studenti potranno approfondire gli argomenti del corso sui seguenti testi:

Ze-Nian Li, Mark S. Drew, and Jiangchuan Liu. Fundamentals of Multimedia. Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2004.
R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 4th ed. Pearson, 2018

Altro

Le attività di didattica interattiva si svolgeranno mediante l’utilizzo di strumenti di videoconferenza sincrona secondo il calendario seguente:

Febbraio 2026

Lezione 1: Esercitazione su Dithering

Lezione 2: Esercitazione su Modelli di colore nelle immagini

Marzo 2026

Lezione 3: Esercitazione su Campionamento nel video digitale

Lezione 4: Esercitazione su Video Quality Assessment

Aprile 2026

Lezione 5: Esercitazione su Digitalizzazione del suono

Lezione 6: Esercitazione su Codifica differenziale dell’audio

Maggio 2026

Lezione 7: Esercitazione su Codifica a lunghezza variabile

Lezione 8: Esercitazione su Algoritmi di codifica basati su dizionario

Descrizione

Modulo 1: Concetti Base (1 CFU)

Lezione 1: Introduzione al Trattamento di Dati Multimediali

Introduzione al concetto di multimedia

Database multimediali

Multimodal learning

Computer vision

La compressione dei dati multimediali

Compiti e Problematiche del Multimedia

Presentazione Multimediale

Produzione Multimediale

Condivisione e Distribuzione Multimediale

Lezione 2: Rappresentazione digitale delle immagini

Introduzione alle rappresentazioni delle immagini

Immagini a 1 bit

Immagini in scala di grigio a 8 bit

Immagini a colori

Lezione 3: Formati popolari per immagini

GIF

JPEG

PNG

TIFF

EXIF

PS e PDF

Lezione 4: Scienza dei colori

Luce e spettro

Human Vision

Sensibilità spettrale dell’occhio

Formazione dell’immagine

Gamma Correction

Color-Matching Functions

Lezione 5: Modelli di Colore nelle Immagini

Modello di Colore RGB per i Display

Camere Multi-sensore

Colore Dipendente dalla Camera: HSV e sRGB

Colore Sottrattivo: Modello CMY

Rimozione del Sottocolore: Sistema CMYK

Gamut delle Stampanti

Stampanti Multi-inchiostro

Modulo 2: Concetti Fondamentali nel Video (1 CFU)

Lezione 6: Concetti Fondamentali nel Video Analogico

Video Analogico

Luminanza

Crominanza

Raster scan

Lo standard NTSC

Lo standard PAL

Lezione 7: Concetti Fondamentali nel Video Digitale

Video Digitale

CCIR e standard ITU-R per il video digitale

Lezione 8: Video ad alta definizione

High Definition TV (HDTV)

Ultra-high-definition TV (UHDTV)

Interfacce Video

Lezione 9: Video 3D

Percezione tridimensionale

Modelli di telecamera 3D

Tecnologie di fruizione del 3D

The Vergence–Accommodation Conflict

Autostereoscopic (Glasses-Free) Display Devices

Lezione 10: Video 360° e Video Quality Assessment

Video 360°

Video Quality Assessment (VQA)

Modulo 3: Concetti Fondamentali nell’Audio (1.2 CFU)

Lezione 11: Digitalizzazione del suono

Cos’è il suono?

Digitalizzazione del suono

Teorema di Nyquist

Lezione 12: Rapporto Segnale Rumore e Quantizzazione lineare

Signal-to-Noise Ratio (SNR)

Signal-to-Quantization-Noise Ratio (SQNR)

Linear and Nonlinear Quantization

Lezione 13: Audio Filtering e Audio Quality

Audio Filtering

Audio Quality versus Data Rate

Synthetic Sounds

Lezione 14: MIDI

Panoramica sul MIDI

Aspetti Hardware del MIDI

Struttura dei Messaggi MIDI

Conversione da MIDI a WAV

General MIDI

MIDI

Lezione 15: Quantizzazione e trasmissione dell’audio

Codifica dell’audio

Pulse Code Modulation

Codifica differenziale dell’audio

Lossless Predictive Coding

Lezione 16: Codifica audio differenziali

DPCM

DM

ADPCM

Modulo 4: Algoritmi di compressione senza perdita (1 CFU)

Lezione 17: Algoritmi di compressione senza perdita

Richiami di Teoria dell’informazione

Run-Length Coding

Variable-Length Coding

Lezione 18: Algoritmi di compressione basati su dizionario

LZ77

LZ78

Lezione 19: L'algoritmo LZW

Lezione 20: Tecniche di compressione aritmetica

Lezione 21: Codifica lossless per immagini

Modulo 5: Algoritmi di compressione con perdita (0.8 CFU)

Lezione 22: Distorsione e Quantizzazione

Lezione 23: Codifica trasformata

Lezione 24: Codifica basata su wavelet

Lezione 25: Wavelet Packets

Modulo 6: Standard di codifica delle immagini (1 CFU)

Lezione 26: JPEG

Lezione 27: JPEG 2000

Lezione 28: JPEG-LS

Lezione 29: JBIG

Lezione 30: JBIG2

Modulo 7: Tecniche di base di compressione video (2 CFU)

Lezione 31: H.261

Lezione 32: H.263

Lezione 33: MPEG

Lezione 34: MPEG-1

Lezione 35: MPEG-2

Lezione 36: MPEG-4

Lezione 37: MPEG-7

Lezione 38: H.264

Lezione 39: H.265

Lezione 40: H.266

Modulo 8: Tecniche di base di compressione audio (1 CFU)

Lezione 41: ADPCM

Lezione 42: Vocoder

Lezione 43: Psicoacustica

Lezione 44: Audio MPEG

Lezione 45: Altri codec vocali

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