Post on 12-Nov-2018
Imagem Digital
Paradigma dos 4 Universos
Imagem » Definições
– Amostragem
– Quantização
– Digitalização
» Melhorias em Imagens
– Filtros e Processamento de Imagens
» Imagem no Universo de Codificação:
– Palette de cores
– RGBRGB
» Compressão de Imagens
Compressão de Vídeo » Codecs
Paradigma dos 4 Universos
Universo
Físico
Universo de
Representação
Universo de
Implementação
Universo
Matemático
Exemplo:
VOZ HUMANA
8 7 9 9 8 7 9 8 7 8 9 8
8 9 8 7 8 9 7 8 9 9 7 8
Discretização
(Amostragem)
Representação
(Vetor)
Paradigma dos 4 Universos
Universo
Físico
Universo de
Representação
Universo de
Implementação
Universo
Matemático
Imagens no
Universo Físico
Amostragem e
Quantização
Codificação e
Formatos
Funções
no Espaço de Cor
Cores no
Universo Físico
Representação
de Cor
Especificação
de Cor
Modelos
Matemáticos de
Cor (Espaço)
COR IMAGEM
Imagens como Funções Matemáticas
• Uma linha de uma imagem PB: Domínio 1D
• Uma imagem Colorida: Domínio 3D (?)
• Uma imagem PB: Domínio 2D
Definições
Imagem » Uma imagem é uma matriz formada por N linhas
e M colunas, sendo cada elemento de imagem a[m,n] um pixel.
» Ponto indicado sobre o olho da Lenna (à esquerda). Matriz de pixels em uma região de interesse de pixels em torno do ponto indicado (à direita).
Definições
Imagem de 16 linhas e 16 colunas. Pixel em a[10,3] tem valor inteiro 110 (gama 0-255)
Valor = a(x,y,z,t,)
Colunas
Lin
has
• Para que uma imagem seja utilizada em um
computador ela deve ser representada tanto
espacialmente (Amostragem) e como em sua
amplitude (Quantização) por meio de Digitalização.
Amostragem
• Discretização espacial de f(x,y) nas direções x e y, gerando uma
matriz de amostras
• Resolução (XxY pixels)
Quantização
• É o processo de exibir uma imagem com um número menor de
cores. Implica em escolher os níveis (cores) e as células (mapa) de
quantização.
• Os principais algoritmos são o de populosidade e do corte mediano
• Dada a Imagem original colorida de 24 bits abaixo:
Quantização Uniforme com 8 e 4 bits
Quantização por Populosidade com 8 e 4 bits.
Quantização por Corte Mediano com 8 e 4 bits.
Digitalização
A digitalização é o processo de transformar documentos em papel em arquivos digitais de imagem tipo ¨mapa-de-bits¨.
Nos arquivos de imagem tipo “mapa-de-bits” cada ponto de um documento, cada ponto de cada caracter de um documento é desenhado e não representado por um código como no conjunto de caracteres ASCII
Isso se dá através de um digitalizador de imagens (ou scanner, scâner, escâner) ou de um transdutor de sinais. A utilização de dispositivos eletronicos, como os escaners, permitem que documentos originalmente em papel e materiais similares, filmes negativos e positivos, microfilmes e microfichas sejam convertidos em arquivos digitais, acessíveis em computador. Com isso, grandes volumes de informação documental podem ser armazenados em ambiente digital o que permite serem disponibilizadas e reutilizadas
Processo de digitalização
Imagens são formadas por pontos
Pontos são representados por um número X de “bits”
Bitonal ou preto-e-branco (1 bit por ponto): » pontos pretos: “1”
» pontos brancos: “0”
Monocromático: preto-e-branco com diversas intensidades - 4 bits, 6 bits, 8 bits, por ponto)
Colorido » 8 bits por ponto: 256 cores
» 12 bits por ponto : 4096 cores
» 24 bits por ponto : 16.800.000 cores (“true color”)
Processo de digitalização - RESOLUÇÃO
Relação entre número de pontos de uma imagem / Área
Unidade: “dpi” (“dots per inch”) pontos por polegada quadrada
A resolução é uma medida da LEGIBILIDADE de uma imagem
Processo de digitalização - RESOLUÇÃO
Corresponde à capacidade de detalhamento de uma imagem, quanto maior a resolução da imagem, maior será a sua capacidade de exibir detalhes.
Processo de digitalização
Como não existe um código único para cada caracter,
nos arquivos “mapa-de-bits” não é possível fazer busca por conteúdo
A a A a A a a a A a,
Softwares
Sofwares para Scanners
Fax and Scanner do Windows
Photocopier 4.03
iCopy 1.51
PrintConductor 1.6
Softwares para Impressora Virtual
CutePDF
PDF Printer Pilot Pro 1.30
Sofware Fax and Scanner do Windows
O programa permite a escolha do perfl da imagem (se foto ou documento), a
origem (scanner de mesa, webcam), formato (colorida, em escala de cinza, preto-
branco), tipo (bmp, jpg, png, tif), resolução DPI, brilho e contraste.
Resolução DPI
Pontos por polegada (ppp), em inglês dots per inch (dpi), é uma medida de densidade relacionada à composição de imagens, que expressa o número de pontos individuais que existem em uma polegada linear na superfície onde a imagem é apresentada.
Também é comum encontrar referências a essa densidade pelo termo "resolução de imagem" ou simplesmente "resolução".
100 DPI (850x1169) 600 DPI (5100x7014)
Resolução DPI
No Windows, vá no Explorer e clique sobre a imagem. No rodapé são
listadas as propriedades da imagem.
Melhorias em Imagens
Uma imagem pode sofrer processos de melhoria (enhancement) como:
» Filtragens para atenuar bordas, modificar cores, intensificar cores
» Processamento de cores para remover/extrair objetos de uma cena, intensificar cores de imagens
Softwares para Melhorias em Imagens
Photoshop
GIMP (GNU Image Manipulation Program )
Adobe Fireworks CS3
Inkscape
Adobe Illustrator
CorelDraw
Xara X
Pixelmator
Irfanview
Irfanview no Processamento de Imagens
Para alterar a estrutura de uma imagem vá no mo menu IMAGE...
Irfanview no Processamento de Imagens
Selecione o novo tamanho (em pixels, centimetros ou inches) ou a nova
resolução DPI (Dots per Inch – pontos por polegada)
Irfanview no Processamento de Imagens
• Contraste: a diferença nas propriedades visuais que faz com que um objeto
seja distinguível de outros e do plano de fundo.
• Saturação ou grau de pureza da cor é um parâmetro que especifica a qualidade
de um matiz de cor pelo grau de mesclagem do matiz com a cor branca, sendo
usual referir-se também à reflectância da amostra como um atributo daquela
cor.
• Correção gamma: relação entre o valor numérico do pixel e sua real
luminância. Sem ele as sombras, capturas por uma câmera, não seriam
mostradas como se deveria para que nossos olhos as reconhecessem.
Universo de Codificação
Palette de cores
RRGGBB
Palette de Cores
206 206 206
31 36 65
132 148 198
222 231 247
198 214 231
165 193 214
159 173 179
116 124 124
105 109 105
175 8 8
45 43 88
163 71 198
143 99 202
125 123 132
149 148 180
0 0 255
Blue Green Red
• Geralmente com 256, 16 ou 4 cores
15 15 15 15 15 15 15
15 10 12 13 5 15 15
15 15 10 09 11 15 15
15 15 13 12 10 15 15
15 15 08 06 12 15 15
15 15 15 15 15 15 15
Palette
Os pixels da imagem
fazem referência aos
índices da Palette
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
posição
cor
Exemplo de Sofware com Palete de Cores
Paint (Microsoft)
RRGGBB
As cores RGB quando representadas em Hexadecimal formarão o RRGGBB.
É um conjunto de 3 bytes sendo que:
» Bit número 1 é a cor vermelha (red). Seu número varia entre 00 e FF (intervalos hexadecimais)
» Bit número 2 é a cor verde (green). Seu número varia entre 00 e FF (intervalos hexadecimais)
» Bit número 3 é a cor azul (blue). Seu número varia entre 00 e FF (intervalos hexadecimais)
Por exemplo, seja a cor (36,104,160) representada em número decimal, convertida em número hexadecimal (24,68,A0). Desta forma a representação RRGGBB será a concatenhação dos numéros 2468A0.
Exemplo de códigos RRGGBB
Princípio Básico da Compressão
O sistema sensorial humano (olhos, ouvidos e cérebro) não consegue perceber todo o conteúdo gravado nos sinais. Existe uma quantidade de informação supérfula e redundante que pode ser eliminada sem prejuízo algum para o entendimento do referido conteúdo
REDUNDÂNCIA SENSORIAL ou REDUNDÂNCIA PERCEPTIVA
Princípio Básico da Compressão
Imagens digitais estáticas: pixels vizinhos em regiões homogêneas são muito semelhantes e pequenas variações nos valores destes pixels não são percebidas pelo olho humano
Vídeo: frames consecutivos em uma cena estacionária ou com variação lenta são bastante semelhantes e há muita redundância entre os respectivos frames
Áudio: existem freqüências que apesar de estarem dentro da faixa audível do ser humano não possuem significado prático nenhum
Compressão de Imagens
A compressão de dados é simplesmente a técnica de redução da informação redundante , sendo que:
» Informação é a parte dos dados que deve ser preservada permanentemente em sua forma original com o objetivo de permitir que os dados sejam interpretados de forma correta
» Redundância é a parte dos dados que pode ser removida quando não for necessária podendo ser reinserida com o objetivo de interpretar os dados originais
Compressão é sinônimo de Codificação
Descompressão é sinônimo de Decodificação
Porque comprimir ?
TV colorida de baixa resolução
640 x 480 pixels
24 bits/pixel para representar as cores : Bit Depth
Taxa de Trasnmissão de Quadros (frames): 30 fps
Qual a banda (largura de faixa) necessária para transmitir 1s do sinal?
Mbps 210,93751024 x 1024
bps 221184000RateBit
segundo / bits 221184000 RateBit
frames/s 30 x bits/frame 7372800 RateBit
bits/frame 737280024 x 307200bits/pixel x DN
px 307200480 x 640 Altura x Largura D
segundopor bits de totalnúmero RateBit
framepor bits de totalnúmero N
pixels em frame do dimensão D
Mbps
2
GB 92,6971bits/byte 8 x bits 1024
3600s Mbits/s 210,9375
Ou seja cada segundo de um vídeo ocupa 210,9375 megabits. Se desejo armazenar
1 hora de filme vou precisar de
Porque comprimir ?
HDTV – High Definition Television
1280 x 720 pixels
24 bits/pixel para representar as cores
Taxa de Trasnmissão de Quadros (frames): 60 fps
GB 556,18bits/byte 8 x bits 1024
3600s x Mbits/s 1265,625ser deverá
ntoarmazename de capacidade a filme de hora) (uma1h Em
Mbps 1265,6251024 x 1024
bps 1327104000RateBit
segundo / bits 1327104000 RateBit
frames/s 60 x bits/frame 22118400 RateBit
bits/frame 2211840024 x 921600bits/pixel x DN
px 921600720 x 1280 Altura x Largura D
segundopor bits de totalnúmero RateBit
framepor bits de totalnúmero N
pixels em frame do dimensão D
Mbps
2
Porque comprimir ?
Radiografia com 14 x 17 polegadas de dimensão escaneada a 70µm com Bit Depth de 24 bits/pixel
MB 89,66bits/byte 8 x bits 1024 x bits 1024
sbits/pixel 24 x px 6169 x 5080 Necessária Banda
altura na pixels 6169m10 x 70
m 0,0254x 17"N
largura na pixels 5080m10 x 70
m 0,0254x 14"N
altura na pixels de númeroN
largura na pixels de númeroN
2
6H
6L
H
L
pixels
pixels
pixels
pixels
Aplicações
Videoconferências
Imageamento médico e de documentos;
Transmissão de facsímiles (FAX)
Sensoriamento remoto (uso de imagens de satélites para aplicações climáticas)
Tipos de Compressão de Imagens
Compressão de
Imagens
Sem Perda Com Perda
Preserva exatamente o conteúdo da imagem
Taxas de compressão 3 : 1
Preserva de forma controlada o nível de qualidade da imagem
Taxas de compressão que chegam a valores de mais de 100 : 1
Compressão – Diagrama Esquemático
Um sistema de compressão consiste de um codificador e um decodificador
Codificador: » codificador fonte
» codificador canal
Decodificador: » decodificador canal
» decodificador fonte
Codificador e decodificador fonte
Responsável pela redução ou eliminação de redundância
Uma abordagem através de três operações:
Codificador e decodificador canal
Papel importante no processo de codificação-decodificação
Técnica Código de Hamming
Métodos de compressão de Imagens
Sem perdas » Run length encoding (RLE) – repetição
– Em algumas imagens existem padrões de pixels que se repetem, implicando que um pixel introduz pouca informação, relativamente aos seus vizinhos, porque o valor do pixel pode ser previsto a partir do valor dos vizinhos
» Huffman coding – histograma
– Cada tom de cor possui um código. Se os tons de pixels de uma imagem não ocorrem com a mesma freqüência (probabilidade) os tons mais freqüentes podem ser codificados com menos bits
» Predictive coding - diferenças
» Block coding (LZW) - dicionário
Com perdas » Truncation coding - reduz a representação
» Predictive coding - descarta diferenças altas
» Block coding - dicionário aproximado
» Transform coding - descarta frequencias altas
Padrão de Compressão
JPEG image coding standard (Joint Photographic experts group) – os pixels são agrupados em blocos de 8X8, aplica-se a transformada de Fourier cosseno discreta, obtendo-se 64 coeficientes, esses coeficientes são codificados em 8 bits, passam por uma compressão tipo lossless e finalmente são decodificados através do processo inverso no outro computador
Note que JPEG é o nome do formato, e JPG é a extensão. Por exemplo, um arquivo texto feito no Microsoft Word tem a extensão DOC
Softwares de Compressão de imagens
Paint (Windows)
Interactive JPEG Optimizer 7.01
Irfanview
Advanced GIF Optimizer 4.0
Advanced JPEG Compressor 4.5
GIF Optimizer 1.0
Irfanview
Imagem original: a) Desert
Irfanview
Localizando atributos da imagem: largura (width), altura (height),
Cores (colors), tamanho arquivo (em tempo de execução na memória
RAM, tamanho do arquivo no HD (file size)
Irfanview
Para compressao da imagem utilize o menu SAVE AS e escolha um dos
formatos de compressao, bem como a qualidade da imagem...
Irfanview
A qualidade varia entre low (baixa) e good (boa).
Irfanview
Irfanview
Dependendo do formato do arquivo o Irfanview abrirá novo leque de opçoes
De compressão e qualidade
Princípios de Compressão de Vídeo
Um vídeo pode ser considerado um função tri-dimensional de intensidade de luz I(x,y,t)
» A amplitude da função em qq coordenada espacial (x,y) dá o brilho da imagem nessa coordenada num instante de tempo
» Imagem mocromática I(x,y,t)
» Imagem a cores (R(x,y,t), B(x,y,t), G(x,y,t))
» No vídeo digital x,y,t são discretos
Princípios de Compressão de Vídeo
Como o vídeo é uma sequência de imagens ordenada no tempo
» As técnicas de compressão de imagens podem ser aplicadas
–Explorar as redundâncias estatística, espacial, estrutural e psico-visual
» Para além disso, o vídeo tem a redundância temporal e de conhecimento que podem ser exploradas para se conseguir melhor desempenho
Redundâncias no vídeo
Temporal
Conhecimento
Psico-Visual
Redundância Temporal
Tirar partido da similaridade entre quadros sucessivos
Esta redundância entre quadros é removida explorando técnicas de estimação e compensação de movimento
950 951 952
Redundância temporal no vídeo
Um vídeo típico tem uma taxa de quadros superior a 25 quadros/seg mas as cenas de vídeo não mudam tão depressa. Como resultado, os quadros vizinhos parecem bastante similares. Como exemplo duma sequência vídeo a 10 quadros/seg é mostrada na figura do slide. Pode-se ver que dois quadros vizinhos são significativamente diferentes apenas quando há uma mudança de cena. Isto acontece na imagem 34 (3ª da quinta fila).
Redundância temporal no vídeo
Contudo uma mudança de cena não ocorre muitas vezes (uma vez em alguns segundos). Esta redundância temporal pode ser explorada para se conseguir uma maior compressão de vídeo através duma codificação preditiva em que o quadro corrente é predito a partir dum quadro anterior. Contudo, embora dois quadros pareçam iguais há diferenças mínimas devido a movimentos de objectos ou da câmara. Assim consegue-se uma melhor predição se for executada compensando os movimentos dos diferentes objectos na cena.
Redundância de conhecimento
Quando um vídeo tem utilização limitada e se pode associar um conhecimento comum
» Pode-se conseguir compressão eficiente
» Ex. Chamada Videofone
–A imagem das pessoas não muda durante a chamada
–Há pequenos movimentos de corpo e mudanças de expressão facial
–Se se enviar inicialmente a imagem das pessoas
Ir enviando os movimentos
Mudanças de expressão
Pode-se conseguir uma boa compressão
Redundância Psico-Visual
Há vários tipos » SVH é pouco sensível aos componentes de cor
– Os componentes de cor podem ser quantizados mais grosseiramente que os de luminosidade
» Quando vemos um vídeo de boa qualidade
– Se pararmos a imagem não nos parece tão boa
SVH é menos sensível aos objectos em rápido movimento
Regiões em rápido movimento podem ser quantizadas mais grosseiramente
Normas de Compressão Vídeo
Motion JPEG
Codecs » MPEG-1
» MPEG-2
» MPEG-4
» H.261
» H.263,H.263+,H26L
Comparação de Desempenho dos Codecs
Motion-JPEG
O codec não normalizado mais simples
Usa o norma JPEG para imagens fixas para cada quadro individualmente como não há Estimação de Movimento a complexidade do algoritmo de codificação é muito pequena.
» Nota: Estimação de Movimento (EM) tenta detectar movimento numa cena e extrai vectores de movimento para descrevê-la.
» Nota: Compensação de Movimento (CM) é um modelo. Usa conjuntamente os vectores de movimento e outros quadros para gerar um predictor para o quadro corrente.
O desempenho de codificação não é muito bom » Não explora a correlação temporal entre os quadros de vídeo
Usado por muitas das primeiras aplicações de vídeo
História dos Codecs
Nos últimos 10 anos, foram desenvolvidas uma série de normas de compressão vídeo para diferentes aplicações. O H.261 3 o H.263 forma desenvolvidos pelo ITU (antigo CCITT), para vídeo-telefone e para aplicações de vídeo-conferência suportadas pela RDIS.
Uma série de normas de codificação vídeo de âmbito geral foram desenvolvidas pelo Motion Pictures Expert Group (MPEG) , da ISO. Estas normas são conhecidas como MPEG-1, MPEG2 e MPEG-4
CODEC Vídeo Genérico
História dos Codecs
O MPEG-1 especifica uma representação codificada que pode ser usada para compactar sequências de vídeo até um débito máximo de 1.5Mbit/. Foi desenvolvido em resposta è necessidade crescente para representar video compactado num variedade de meios de armazemaneto digital tal como CDs, DAT, discos magnéticos e ópticos.
MPEG-1
Utiliza algoritmos de compressão eficientes para dados áudio e vídeo
completamente sincronizados
Atinge um débito máximo de 1.5 Mb/seg
Tem como objectivo:
Armazenamento de vídeo em CD-Rom e a sua transmissão sob os mais
diversos tipos de média digital
História dos Codecs
O MPEG-2 foi concretizado para atingir débitos da ordem de 50Mbit/s e adequado para aplicações que precisam de vídeo e áudio de alta qualidade. O MPEG-2 foi construído sobre o MPEG-1 suportanto vídeo entrelaçado e uma série de funcionalidades avançadas como aquelas que suportam a Televisão de Alta Definição (HDTV).
MPEG-2
Uma forma mais genérica de multiplexar áudio e vídeo.
Define cadeias elementares (elementary streams), incluindo áudio e vídeo mas também incluindo cadeias de dados que podem ser sincronizadas com áudio e vídeo como por exemplo sub-títulos.
» Cada uma das cadeias é primeiro dividida em pacotes com etiquetas temporais. A saída do empacotador é uma Packetised Elementary Stream (PES).
» As PES’s para áudio e vídeo são então multiplexadas conjuntamente para uma uma única saída a transmitir.
» O program stream (PS) é usado para multiplexar conjuntamente cadeias elementares que tenham uma base de tempo comum e precisam de ser mostradas de forma sincronizada.
A cadeia de transporte (transport stream) é usada para multiplexar cadeias que não tenham uma base de tempo comum
MPEG-4
MPEG-1 e MPEG-2 » ME inter-quadro para remover redundância temporal
» DCT para remover correlação espacial nos quadros de erro
» Conseguem
– Bom desempenho de codificação relativamente a
Taxa de Bits e Qualidade subjectiva
» Maior desvantagem
– Não disponibilizam funcionalidades de acesso ao conteúdo
Norma H.261
O MPEG-1 e MPEG-2 foram concebidos para aplicações de propósito geral
» Para conseguir melhor desempenho os codificadores são bastante mais complexos que os descodificadores
– Esta abordagem é adequada quando há muito menos codificadores que descodificadores
– Para videotelefone este pressuposto não é verdadeiro
Tanto o codificador como o descodificador devem ser baratos para tornar os produtos menos caros para os consumidores
H.261
Similar ao MPEG-1
Um codec vídeo para débitos video de {1-30}x64 (px64, p de 1 a 30) kbps.
Dois formatos de imagem diferentes: CIF e QCIF.
Foi concebido para aplicações de video-conferência e é suposto transportar vídeo sobre RDIS.
Optimiza a utilização de largura de banda estabelecendo um compromisso entre qualidade contra movimento
» Imagens com rápidas mudanças têm pior qualidade que imagens quase estáticas
H.263
Versão melhorada do H.261. » Usa a mesma DCT e mesma técnica para MC
» Mesma qualidade com metade do débito
As diferenças principais são: » Usa compensação de movimento (CM) de meio pixel
para reduzir a energia DFT (Discrete Fourier Transform)
» Codificação de comprimento variável melhorada (codificação aritmética como opção)
» Modos opcionais incluem VM (Vetor de Movimento) sem restrições
» Modo de previsão de movimento avançado incluindo CM de blocos sobrepostos.
» Um modo que combina previsão bidireccional com a prévia
» Suporta uma larga gama de formatos de imagem (4CIF-Comom Intermediate Format,16 CIF ambos formatos de vídeo digital)
H.263+
Melhoramentos adicionais sobre o H.263 para aumentar
» gama de aplicação
» Desempenho de compressão
» Aceita novos tipos de imagens
– Imagens escaláveis
– Formatos do utilizador
» Novos modos de codificação
– Codificação avançada intra-quadro
– Filtro para “deblocking”
– Selecção de imagens de referência
H.26L
» Em desenvolvimento pelos peritos do ITU
» Principal objectivo:Um algoritmo de codificação simples para aumentar o desempenho da compressão
» Adicionalmente
–Representação em pacotes de vídeo Amigável para a rede
Orientada para aplicações interactivas (videotelefone) e não interactivas (armazenamento, difusão,…)
Disponibiliza uma camada de codificação vídeo (VCL)
» Melhoria significativa na taxa de distorção
Uma camada de rede para difusão de vídeo sobre um tipo particular de rede
» Desenvolvida para transportar vídeo sobre RTP/IP ou sistemas sem fios 3G
Softwares para Edição de Vídeo
Windows Live Movie Maker
Softwares para Edição de Vídeo
Windows Live Movie Maker
Video Spin
Video Pad
Final Cut
Adobe Premiere CS6
Adobe Premiere Elements 10.0
Áudio-visuais
A incorporação de recursos áudio-visuais, tanto em tempo real quanto sob demanda, tem possibilitado a criação de ambientes virtuais multimídia na Internet, tais como ambientes de videoconferência e ambientes de transmissão de vídeo sob demanda.
As conseqüências deste avanço tecnológico para fins educacionais são notórias, principalmente quando se permite a interatividade entre o professor e os alunos.
Vídeo sob demanda
A transmissão de multimídia sob demanda vem crescendo muito na Internet, como forma de transferência de conteúdo multimídia remoto para microcomputadores locais, consolidando-se o conceito de Vídeo sob Demanda, que compõe toda forma de difusão de filmes e imagens sob a demanda do usuário
VoD
Conceitualmente, pode-se dizer que um serviço de vídeo sob demanda (VoD- Video On Demand), deve capacitar o usuário a selecionar um vídeo e reproduzi-lo imediatamente, independentemente da existência de outras solicitações de reprodução de filmes por outros usuários
Streaming
Os sistemas de VoD funcionam de acordo com a tecnologia de streaming, que possibilita a execução do arquivo localmente, sem necessidade de download total mesmo, sendo que à medida que o arquivo é recebido, este já vai sendo mostrado ao usuário.
Streaming e buffer
Nos primeiros segundos, uma aplicação de vídeo sob demanda armazena em um buffer local (memória temporária) uma porção do arquivo streaming que está sendo acessado.
Dessa forma ele também poderá balancear a reprodução em eventuais congestionamentos da rede que comprometam a velocidade de transmissão.
Tecnologia de Streaming
Um misto de técnicas de compressão e armazenamento em memória temporária (buffering).
Ela permite a transmissão de vídeo em tempo real através da Internet.
Streaming
O streaming faz com que os arquivos de som e imagem comecem a ser exibidos mesmo antes que a transferência seja finalizada, ou seja, antes que o arquivo seja copiado totalmente para o computador local.
Isto reduz a espera inicial a poucos segundos, um tempo relativamente razoável para o contexto atual da Internet
Streaming
Permite ainda enviar o vídeo ao microcomputador de uma forma que ele não pode ser copiado.
O aluno pode rever a aula quantas vezes quiser, solicitando novamente o vídeo, porém não é possível armazenar uma cópia.
Plugin
Plugin ou plug-in, add-in, add-on é um programa de computador usado para adicionar funções a outros programas maiores, provendo alguma funcionalidade especial ou muito específica. Geralmente pequeno e leve, é usado somente sob demanda.
Para rodar um vídeo clip em streaming da Internet é necessário a presença de um plug-in, o qual manipula o download e descompressão do arquivo
Exemplos: » Macromedia Flash: visualização de páginas feitas
parcialmente ou inteiramente em Flash.
» QuickTime, Quick Time Alternativo: visualização de vídeos em vários formatos, inclusive o mov
» Real Player, o VivoActive, o VDO Live, o Crescendo etc.
Compressão
Na compressão do vídeo, aplicam-se complexas fórmulas matemáticas que particionam a seqüência de imagens em quadros denominados frames.
Cada frame é quebrado em partes dinâmicas e/ou estáticas.
Estas partes, também chamadas de objetos, contém conteúdo móvel ou parado.
Um software de compressão age sobre estes objetos, atualizando aqueles com conteúdo móvel e reciclando aqueles com conteúdo estático.
Assim, consegue-se reduzir o tamanho e o tempo de transmissão de um arquivo de vídeo.
Qualidade do vídeo
Para realizar a transmissão de um stream com boa de qualidade, deve-se garantir a captura das mídias com boa sonoridade e nitidez
Otimizar para a compressão
Evitar movimentos desnecessários (tanto da câmera, quanto do alvo) durante captura das imagens.
Cores sólidas com brilho são melhor comprimidas.
Cores escuras podem confundir o software de compressão.
Deve-se valorizar cenários que tenham bom contraste com os objetos alvo.
Sequênciação de pacotes
Nas transmissões streaming, a ordem de chegada dos pacotes de informação (ou pedaços de um arquivo) é fundamental, pois a visualização ou execução do conteúdo do arquivo se inicia antes do término da transmissão.
Transmissão com perda
Outra diferença em relação a transmissão convencional está na flexibilidade de perda de dados; ela pode suportar o descarte de alguns pacotes que farão uma diferença praticamente imperceptível aos sentidos humanos.
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Ao entrar no RealProducer escolher Live Broadcast
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Marcar as caixas “Capture Audio” e “Capture Video”
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Completar os campos com as informações sobre o vídeo a ser transmitido
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Escolher o tipo de transmissão: Multi-rate ou Single Rate
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Escolher as taxas de transmissão (máximo duas simultâneas, na versão gratuita)
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Escolher o formato do áudio a ser transmitido
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Escolher o formato do vídeo
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Colocar as configurações: nome do servidor, porta, arquivo virtual, user-name e senha. Caso queira armazenar a transmissão marcar Archive Broadcast to File
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Confirmar as Opções
Configuração do RealProducer para transmissão ao vivo
Clicar em Start