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