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TÍTULO: Imágenes vectoriales y mapas de bits
RESUMEN: Conoce y diferencia los formatos de imágenes. Cuándo usar cada
uno de ellos.
AUTOR: Lorena Arranz
Las imágenes vectoriales ó gráficos orientados a objetos:
Las imágenes vectoriales se construyen a partir de vectores. Los vectores son
objetos formados matemáticamente. Un vector se define por una serie de
puntos que tienen unas manecillas con las que se puede controlar la forma de
la línea que crean al estar unidos entre sí. Los principales elementos de un
vector son las curvas Béizer (curvas representadas matemáticamente).
Estas líneas o curvas béizer son muy manejables ya que permiten muchas
posibilidades por su plasticidad. Estas características las convierten en la
manera ideal de trabajar cuando se trata de diseño gráfico, (como creación de
logotipos o dibujos). La versatilidad de las mismas las convierten en una
manera muy útil para trabajar también con textos ya que se pueden modificar y
deformar sin límite, a cada letra se le pueden asignar contornos editables
además de poder descomponer la misma en varios objetos.
Imagen vectorial. Curva de Béizer. La curva queda definida por los nodos o
puntos de anclaje y por las manecillas de control que definen y modelan su
forma. Para modificarlas simplemente hay que mover las manecillas hasta que
consigamos la curva deseada.
Formatos vectoriales:
Al utilizar los formatos vectoriales coordenadas matemáticas para formar
imágenes concretas, la resolución de las mismas es infinita, es decir, toda
imagen vectorial se puede escalar ampliando o reduciendo sin que la visibilidad
de la misma se vea afectada, ni en pantalla ni a la hora de imprimir. Más
adelante veremos que este es el principal inconveniente de los mapas de bits.
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La imagen vectorial nos permite crear contornos de línea variada y definir el
color de las formas que éstas crean. La forma se puede controlar de manera
muy precisa y cada objeto se puede manejar de forma independiente al resto
ya que esta construido con una fórmula matemática propia.
Hemos ampliado el dibujo del reloj de la imagen anterior sin que por ello se
produzca ni perdida de color ni de forma.
Si seguimos ampliando esta imagen seguirá viéndose igual de nítida y con la
misma información de color.
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CDR- Corel Draw: Es el formato del programa que lo genera. Los
gráficos que realizamos con Corel Draw son vectoriales y están
compuestos por líneas y planos que se sitúan en unas coordenadas
concretas en la página.
AI - Adobe Ilustrator:
Sus características en la forma de construir gráficas son iguales a las del
Programa
Corel
Draw.
EPS - Encapsulated Postscript:
El EPS es uno de los mejores formatos para ser importados desde la mayoría
de software de diseño. Es un formato muy adaptable ya que podemos utilizarlo
igualmente para imagen vectorial como mapa de bits.
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WMF- Windows Metafile:
Formato desarrollado por Microsoft, como consecuencia esta especialmente
indicado para trabajar de manera compatible con los programas de Microsoft.
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Los mapas de bits (bitmaps) ó imágenes rasterizadas:
Una imagen es un mapa de bits cuando está compuesta por una serie de
puntos (también llamados píxel), que contienen información acerca del color.
Estos puntos o píxeles que forman la imagen se sitúan en un número
determinado, a mayor número de puntos o píxeles, mayor calidad de imagen,
esto es lo que se conoce por resolución de imagen.
Las imágenes de mapa de bits dependen de la resolución, es decir, contienen
un número fijo de píxeles. Cada uno de estos píxeles posee una situación y un
valor de color concreto. Cuando trabajamos sobre un mapa de bits, lo que
hacemos en realidad es trabajar sobre cada uno de estos puntos. El píxel es
por tanto, dentro de la imagen, la unidad de información básica. Los píxeles
están colocados de tal manera que juntos forman una rejilla, cada celda de la
rejilla es un píxel y todos juntos forman la imagen. Al modificar esta rejilla, por
ejemplo, ampliando su tamaño, cambiamos la distribución, el número y la
información de color de cada uno de ellos, por tanto, realizar cambios o
modificaciones sobre estos píxeles afecta directamente a la imagen que
forman.
Tamaño y resolución de imágenes:
La resolución de imagen Es la medida de cantidad de píxeles por unidad de
longitud, comúnmente píxeles por pulgada (una pulgada equivale a 2,54 cm de
longitud). Como la resolución mide el número de píxeles por longitud, se
deduce que a mayor resolución, mayor número de puntos de imagen en el
mismo espacio y, por tanto, mayor definición. Es decir: resolución es definición.
En general, una resolución de 72 ppi (Pixels Per Inch - Píxeles por pulgada) es
suficiente para su utilización en páginas web. Para un periódico se requieren
200 ppi mientras que una revista impresa necesitaría 300.
El tamaño: Las imágenes tienen también una dimensión física. Cuando se
adquiere una imagen digital es necesario saber no sólo la resolución sino
también el tamaño al que se quiere utilizar. Cuanto mayores sean la resolución
y
las
dimensiones,
mayor
será
el
tamaño
del
archivo.
Si una imagen está formada por una matriz de 800 columnas por 500 filas,
tiene entonces un tamaño de 800 x 500 píxeles. Este ejemplo de aquí tiene
unas dimensiones de 400x261 píxeles, un total de 104.400 píxeles y 0,104
Megapíxeles.
Tamaño de archivo por su parte, es la cantidad de información que contiene,
medida en bits, Bytes o alguno de sus múltiplos. Seguro que a todos nos suena
el "Mega" o el "Giga". Si una imagen contiene 50 Bytes, éste es su tamaño de
archivo: 50 Bytes.
Las fotografías que se obtienen a partir de las cámaras digitales son mapas de
bits, las imágenes que captura un escáner también lo son; en estas imágenes
la calidad máxima que tienen (número de píxel por unidad de medida,
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píxeles/cm.,; píxeles/pulgada.) viene determinada en el momento de crearlas
por lo que no podremos ampliar la resolución o número de píxeles por unidad
posteriormente, es decir, no podremos ampliar su resolución sin que la imagen
se vea afectada, en general deformándose y perdiendo nitidez, ya que se
modifican los píxeles que las definen. (imagen1)
Imagen 1:
Al intentar ampliar la resolución y el tamaño de la imagen vemos que esta se
deforma y pierde nitidez. Es una imagen de 150px. (Calidad media).
Imagen 2:
Imagen en muy alta resolución, aunque la imagen se amplíe sigue siendo nítida
y con detalle. Es una imagen de 300 px. (Calidad alta).
Imagen 3
La misma imagen en baja resolución, los píxeles se ven a simple vista y la
ampliación de la imagen es confusa. Es una imagen de 72 px. (Calidad baja).
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El tamaño de los píxeles determina la cantidad de detalle de la imagen; las
dimensiones de estos píxeles y el número de ellos es lo que da la calidad final
(Alta, media ó baja).
Se puede modificar el tamaño de los píxeles siempre y cuando los reduzcamos
o hagamos más pequeños, en este caso la imagen no se verá afectada ya que
no estamos modificando la información de los mismos, simplemente reducimos
su tamaño.
(Ver imagen 4). Imagen 4.
Lo que no mejora la calidad de la imagen es aumentar el número de píxeles ya
que al aumentar el número total de píxeles estos deberían ser inventados, es
decir, aumentar la resolución de una imagen de baja resolución sólo extiende la
información de los píxeles originales a través de un número mayor de píxeles
pero esto no mejora la imagen. Esto se puede ver fácilmente cuando se
imprime la imagen.
Utilizar una resolución demasiado baja para una imagen impresa produce una
pixelación, píxeles de gran tamaño con un aspecto muy desigual en la
impresión. (Imagen 5)
Imagen 5. Al intentar ampliar la imagen la resolución no mejora y produce el
efecto de imagen pixelada.
La resolución y el tamaño de archivo esta relacionada de forma proporcional.
Por ejemplo, una imagen de 1cm. por 1 cm. con una resolución de 72 p/cm.
contiene un total de 5.184 píxeles. Esa misma imagen con una resolución de
300p/cm. contendría un total de 90.000 píxeles. Esta diferencia afecta al
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tamaño de archivo. En el caso de la impresión, una resolución muy alta será
lenta por el enorme espacio que ocupa, mientras que una impresión con una
resolución muy baja puede dar lugar a una pixelación en la imagen (Tamaño
demasiado grande de los píxeles).
Compresión de imágenes:
Uno de los principales inconvenientes que tienen los bitmaps de alta resolución
es el enorme espacio que ocupan llegándose a crear archivos de demasiado
peso para ser manejados con facilidad; para evitar este problema se han
desarrollado diferentes técnicas de compresión, éstas tratan de reducir
mediante algoritmos matemáticos el volumen del archivo.
Los archivos de imagen se miden en mega bites (MB, 1 mega equivale a 1024
K) o giga bites (GB 1 giga equivale a 1024 megas. Con los formatos de imagen
conseguimos reducir el peso de la imagen sin modificar el número de píxeles.
Existen dos técnicas o tipos de compresión: Las técnicas “sin pérdidas”:
Comprimen el archivo sin eliminar detalle de la imagen ni información de color.
Las técnicas “con pérdidas”: Eliminan detalle de la imagen e información de las
mismas. Las más habituales son las siguientes:
Imagen 6
Ejemplo de imagen comprimida; la original pesa 207kb, se ha ido variando la
compresión de la misma hasta llegar a 22.5kb, si se observa se puede reducir
aún mas el peso de la foto, sin embargo la calidad empeora bastante.
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Tipos de de formato de imágenes:
GIF - Graphical interchange format ó Formato de intercambio gráfico.
El formato GIF utiliza dos técnicas para comprimir, una de ellas conocida como
CLUT (Color look-up table ó Tabla de consulta de colores) y la otra es la LZW
que se explica más adelante.
El formato GIF es uno de los más utilizados sobre todo para imágenes Web;
esto es debido a que es uno de los que nos ofrecen más posibilidades y más
alto nivel de compresión.
El mecanismo de la “Tabla de consulta de colores” (CULT) es el siguiente: Para
cada píxel hay una información de 24 bits de color, esto nos puede llegar a
proporcionar una imagen de 16 millones de colores, ya que no es necesario
tanto número de color para ver una imagen con calidad, la técnica CLUT se
encarga de reducir los 16 millones a 256 colores; esto tiene como
consecuencia que en vez de guardar 24 bits de información para cada píxel
sean solo necesarios 8 bits por píxel, ya que para definir cada píxel solo
tendremos que hacer referencia a una posición dentro de la tabla de Las
imágenes que se tratan con esta técnica se denominan indexadas. La relación
de compresión de una fotografía que se pasa a GIF es de 4 a 1.
Imagen comprimida en formato GIF, como se puede observar el texto se lee
perfectamente y la calidad de la imagen es buena.
LZW (Lemple-Zif-Welch)
No tiene traducción al español ya que se estas siglas, son las iniciales de los
apellidos de los creadores de esta técnica de compresión sin pérdidas. Su
funcionamiento es muy similar al RLE.
RLE (Run Length Encoding)
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Técnica de compresión sin pérdidas. El RLE se encarga de analizar la imagen
para localizar a los píxeles que son del mismo color, lo que se consigue con
este análisis es que al guardar la imagen, se registre un único valor de color
para un conjunto de píxeles, en vez de que cada uno tenga su propio registro.
Esta técnica funciona muy bien para bitmaps que se compongan de una gran
cantidad de colores iguales ya que se ahorra mucho peso y la calidad de la
imagen sigue manteniéndose.
JPEG (Join photographic expert group)
Si el formato GIF es uno de los más adecuados para la compresión en 256
colores, el JPEG lo es para las imágenes que contienen más de 256.
JPEG no es un formato de imagen propiamente dicho si no de compresión; en
contraste con GIF, JPEG guarda toda la información referente al color en
millones de colores y sin que por ello el archivo resultante sea demasiado
grande, eso si, a mayor nivel de compresión mayor pérdida de la imagen.
La técnica de compresión que utiliza el JPEG se llama DCT (Discrete cosine
transform ó transformación discreta de coseno), Esta compresión está basada
en la idea de que el ojo humano percibe peor los cambios de color que las
variaciones de brillo. JPEG no guarda el valor RGB para cada píxel si no que lo
que hace es dividir la información en dos partes, por una el color y por otra el
brillo, y además, las comprime por separado. Esto hace que JPEG no sea el
formato adecuado para imágenes con contrastes de color altos. A mayor
suavidad en los cambios de color mejor nivel de compresión. Y a mayor
contraste peor, en las siguientes fotos podemos ver como el texto de un único
color y contrastado con la foto queda muy borroso.
JPEG no es el formato adecuado para utilizar con texto e imagen. (Imagen 7).
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Imagen 7
Imagen comprimida en formato JPEG, la compresión de la imagen sin el texto
si tiene muy buena calidad.
Uno de los inconvenientes que tiene el formato JPEG es que es un formato con
pérdidas (si no se utiliza adecuadamente). JPEG realiza cambios en la imagen
y en el color cada vez que se guarda, es decir, si por ejemplo abrimos una
imagen JPEG en la que no realizamos ningún cambio y la volvemos a guardar
perderemos calidad en la imagen.
Una imagen que guardemos veinte veces ira perdiendo calidad cada vez que la
guardemos. Por tanto el guardar la imagen en JPEG se debe de convertir en el
último paso después de haber realizado en ella todas las modificaciones que
queramos.
Pese a esto, JPEG es uno de los formatos que mejor comprime, mientras que
otro formato comprime en una relación de 2:1, el JPEG puede llegar a
comprimir en una relación de 10:1 y 20:1 (para imágenes de calidad alta)
sin que las mismas tengan una perdida visible. Por este motivo JPEG es uno
de los mejores formatos para comprimir fotografías de alta calidad, ya que es
capaz de convertir una imagen de 20MB en 2 MB sin que la resolución se vea
afectada. Sólo con ajuste de muy baja calidad se notaría una perdida visual en
la imagen, (hablamos de una compresión de 100:1).
JPEG es por tanto, un formato muy adecuado para la compresión de
fotografías en color y para imágenes Web, ya que aunque la compresión sea
muy elevada la perdida visible es aceptable.
PNG – Portable networkgraphic format.
PNG es el formato que esta empezando a cobrar protagonismo en la Web, ya
que une las ventajas del JPEG y del GIF.
PNG permite a compresión sin pérdidas con una profundidad de color de 24
bits y además tiene 256 niveles de transaparencias, esto permite que cualquier
borde de la imagen se funda perfectamente con el fondo. Aparentemente PNG
es mejor formato que JPEG O GIF, sin embargo no es capaz de producir
imágenes animadas (GIF sí) y las imágenes de PNG son siempre de mayor
peso que las de JPEG.
CCITT - Consultivo Internacional de Telégrafos y Tele codificación. Comité
Técnicas de compresión sin pérdidas. Esta especialmente diseñada para
imágenes en blanco y negro. También se utiliza para los formatos de archivo
PDF y de lenguaje PostScript.
ZIP
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Compresión sin pérdidas. Es una de las más conocidas ya que se puede usar
en todo tipo de archivos, admitida también por los formatos de archivo PDF y
TIFF.
PackBits (ImageReady)
Compresión sin pérdidas. Admitida por el formato de archivo TIFF sólo en
ImageReady.
BMP BIT MAP
Es el formato de Windows para bitmaps, es un formato muy conocido aunque
su compresión comparada con gif o jpeg es muy pobre.
PSD - Adobe photoshop
Es el formato del programa, es muy utilizado ya que gráficamente es uno de los
programas de fotografía más potentes.
TIFF – Tag image file format
Es uno de los formatos más utilizados ya que es admitida prácticamente por
todas las aplicaciones de edición e imagen. Es un formato que permite muchas
posibilidades y que es compatible tanto para Mac como Pc
Hay muchos más formatos de imagen pero los nombrados aquí son los más
comunes, sobre todo el formato GIF el JPEG y el PSD.
Píxel
De Wikipedia, la enciclopedia libre
Ampliación de un dibujo donde se aprecian los píxeles.
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Un píxel o pixel (acrónimo del inglés picture element, "elemento de imagen")
es la menor unidad homogénea en color que forma parte de una imagen digital,
ya sea esta una fotografía, un fotograma de vídeo o un gráfico.
Ampliando lo suficiente una imagen digital (zoom), por ejemplo en la pantalla
de un ordenador, pueden observarse los píxeles que componen la imagen. Los
píxeles aparecen como pequeños cuadrados o rectángulos en color, en blanco
o en negro, o en matices de gris. Las imágenes se forman como una matriz
rectangular de píxeles, donde cada píxel forma un área relativamente pequeña
respecto a la imagen total.
En las imágenes de mapa de bits o en los dispositivos gráficos cada píxel se
codifica mediante un conjunto de bits de longitud determinada (la llamada
profundidad de color); por ejemplo, puede codificarse un píxel con un byte (8
bits), de manera que cada píxel admite 256 variaciones (2 8 variaciones con
repetición de 2 valores posibles en un bit tomados de 8 en 8). En las imágenes
de color verdadero, se suelen usar tres bytes para definir un color; es decir, en
total podemos representar un total de 224 colores, que suman 16.777.216
opciones de color (32 bits son los mismos colores que 24 bits, pero tiene 8 bits
más para transparencia).
Para poder transformar la información numérica que almacena un píxel en un
color, hemos de conocer, además de la profundidad y brillo del color (el tamaño
en bits del píxel), el modelo de color que estamos usando. Por ejemplo, el
modelo de color RGB (Red-Green-Blue) permite crear un color componiendo
tres colores básicos: el rojo, el verde y el azul. De esta forma, en función de la
cantidad de cada uno de ellos que usemos veremos un resultado u otro. Por
ejemplo, el color amarillo se obtiene mezclando el rojo y el verde. Las distintas
tonalidades del amarillo se obtienen variando la proporción en que intervienen
ambas componentes. En el modelo RGB es frecuente que se usen 8 bits para
representar la proporción de cada una de las tres componentes primarias. De
esta forma, cuando una de las componentes vale 0, significa que esta no
interviene en la mezcla y cuando vale 255 (28 – 1) significa que interviene
aportando el máximo de ese tono.
La mayor parte de los dispositivos que se usan con un ordenador (monitor,
escáner,...) usan el modelo RGB.
Un píxel alcanza los 8 bits (28 colores), 24 bits (224 colores) o 48 bits (240
colores), este último valor de precisión sólo se obtiene con escáners o cámaras
de gama alta (que usen formato raw o tiff, no en jpg).
Mega píxel
Un megapíxel o megapixel (Mpx) equivale a 1 millón de píxeles (a diferencia
de otras medidas usadas en la computación en donde se suele utilizar la base
de 1024, en lugar de 1000, para los prefijos debido a su conveniencia con el
uso del sistema binario. Usualmente se utiliza esta unidad para expresar la
resolución de imagen de cámaras digitales; por ejemplo, una cámara que
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puede tomar fotografías con una resolución de 2048 × 1536 píxeles se dice que
tiene 3,1 megapíxeles (2048 × 1536 = 3.145.728).
La cantidad de megapíxeles que tenga una cámara digital define el tamaño de
las fotografías que puede tomar y el tamaño de las impresiones que se pueden
realizar, pero hay que tener en cuenta que cada megapíxel está siendo
distribuido en un área y, por tanto, la diferencia entre 7 y 8 megapíxeles es
menos representativa que entre 3 y 4, ya que no es una medida exponencial, al
igual que las “x” de una grabadora de discos compactos.
Las cámaras digitales usan una electrónica fotosensible, como CCDs (del
inglés Charge-Coupled Device) o sensores CMOS, que graban niveles de brillo
en una base por-píxel. En la mayoría de las cámaras digitales, el CCD está
cubierto con un filtro coloreado, teniendo regiones color rojo, verde y azul
(RGB) organizadas en mosaico según el filtro de Bayer, así que cada píxelsensor puede grabar el brillo de un solo color primario. La cámara interpola la
información de color de los píxeles vecinos, mediante un proceso llamado "demosaicing", para crear la imagen final.
Megapíxeles Tamaño de la imagen en la pantalla
0,3 640 x 480
1,2 1280 x 960
2,0 1600 x 1200
3,0 2048 x 1536
5,3 3008 x 1960
6,3 3088 x 2056
11,1 4064 x 2704