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TRATAMIENTO DE IMAGENES DIGITALES .pdf



Nombre del archivo original: TRATAMIENTO DE IMAGENES DIGITALES.pdf
Título: ImagDig
Autor: RAY

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Tratamiento de la
Imagen Digital

¿Qué es la imagen digital?
¡

¡

La definición de “digital” es toda
información representada por una serie
de pulsos electricos discretos basados en
un sistema binario (ceros y unos).
Esta informacion es interpretada
correctamente por una computadora, las
copias digitales son perfectas y su
reproduccion es lograda sin errores

Conceptos Básicos
¡
¡

Una opción alternativa a “digital” es
“analogica”.
El video tal como se conocia hasta hace
poco, era analogico, es decir tiene un
numero infinito de puntos de información,
por lo cual es imposible copiar fielmente,
por eso las copias sucesivas de los videos
se van deteriorando.

Conceptos Básicos
El manejo ideal de la información, música,
imágenes (video y fijas) y voz ha tendido
hacia la digitalización, ya que estas
pueden ser manipuladas preservadas y
generadas de nuevo sin errores a mayores
velocidades.

Imagen Digital: Concepto
La imagen digital es cualquier imagen fija
o en movimiento, que se capture en un
medio electrónico y que se represente como
un archivo de información leído como una
serie de pulsos eléctricos.

Imagen Digital: Concepto
Todas las imágenes se representan, procesan y
guardan utilizando diferentes técnicas de
codificación.
Hay dos tipos básicos de imágenes en dos
dimensiones (2D) generadas por un PC:
· IMÁGENES DE MAPA DE BITS
· IMÁGENES VECTORIALES
Además podemos encontrar los meta formatos

Imagen Digital: Concepto
¡

¡

Por otra parte existen otros formatos que
son utilizados en las aplicaciones de vídeo
o animación.
Los formatos gráficos multimedia (AVI,
MPEG, MOV, RAM, etc) permiten disponer
de un video compuesto por muchas
imágenes sucesivas que se reproducen de
forma sincronizada junto con un sonido.

Imágenes de Mapas de Bits
¡

¡

Una imagen bitmap o mapa de bits, esta
compuesta por pequeños puntos o pixeles con
unos valores de color y luminancia propios. El
conjunto de esos pixeles componen la imagen
total.
Para que un computador dibuje un gráfico de
mapa de bits, debe recibir un conjunto de
instrucciones para cada uno de esos puntos (cada
bits de datos) que constituyen la imagen.

Píxel: Concepto Básico
Píxel es la abreviatura de la expresión
inglesa Picture Element (Elemento de
Imagen), y es la unidad más pequeña que
encontraremos en las imágenes compuestas
por mapa de bits.
¡ El píxel es la unidad mínima en que se
divide la retícula de la pantalla del monitor
y cada uno de ellos tiene diferente color.
¡ Su tono de color se consigue combinando
los tres colores básicos (rojo, verde y azul)
en distintas proporciones.
¡

Píxel: Concepto Básico
¡

Un píxel tiene tres características
distinguibles:
l
l

l

Forma cuadrada
Posición relativa al resto de píxeles de un mapa
de bits.
Profundidad de color (capacidad para almacenar
color), que se expresa en bits.

Imágenes de Mapas de Bits
Por ejemplo, un círculo azul de un
centímetro de una imagen de mapa
de bits consiste en el conjunto de
píxeles de ese lugar, coloreados para
dar la ilusión de un círculo. Al
modificar el círculo, el programa
recuerda los píxeles en el mapa. Al
trabajar con imágenes de mapa de
bits, se modifican grupos de píxeles,
y no tanto objetos, o figuras.

Imagen Vectorial
Definición
¡ Las imágenes del tipo vectorial se
representan con trazos geométricos,
controlados por cálculos y fórmulas
matemáticas, que toman algunos
puntos de la imagen como referencia para
construir el resto.

Imagen Vectorial
¡

¡

La principal ventaja de las imágenes
vectoriales es su capacidad de
almacenar los dibujos en un archivo
muy compacto, ya que sólo se requiere
la información necesaria para generar
cada uno de los vectores.
Los vectores pueden definir algunas
propiedades de los objetos como el grosor
de la línea o incluso el color de relleno de
los objetos.

Imagen Vectorial
¡

Los cambios de tamaño de las
imágenes vectoriales no afectan a la
calidad de las mismas, pues se actualizan
de forma matemática todas las nuevas
relaciones y posiciones de los elementos
geométricos que las componen.

Imagen Vectorial
Los dibujos se pueden escalar (reducir o aumentar el
tamaño de la imagen), sin que se produzca una pérdida
de información, puesto que si el dibujo aumenta o
disminuye de tamaño el programa recalcula
automáticamente la posición y longitud de cada uno de
los vectores que dibuja cada uno de los elementos

Imagen Vectorial
El principal inconveniente de las
imágenes vectoriales es su falta de eficacia
para representar imágenes de tipo
fotográfico

RESOLUCION DE IMAGEN
Conceptos básicos

Resolución de una Imagen
La resolución es la densidad de
puntos, o píxeles, que tiene una
imagen.
Dicho de otra manera: La resolución
nos indica la cantidad de píxeles que
hay en una determinada medida de
longitud (una pulgada o un
centímetro)

Resolución de una Imagen
Así, si conocemos las dimensiones totales
de la imagen, entonces podremos averiguar
la cantidad de píxeles de la imagen; esto es
la cantidad de unidades que componen, o
construyen, la imagen
La resolución de imagen se suele medir en
píxeles por pulgada (ppi del inglés pixels
per inch; ppp o píxeles por pulgada) y,
raramente, en píxeles por centímetro.

Resolución de una Imagen
• Cuanto más alta sea la resolución, más píxeles
hay en una imagen: más grande es su mapa de
bits.
• Las resoluciones altas permiten un mayor
detalle y transiciones de color sutiles en la imagen
• La resolución, además de con la densidad de
pixels de una imagen, esta íntimamente
relacionada con su tamaño. Así, para mantener
la calidad de reproducción, al variar su tamaño,
tendremos que variar también la resolución.

Cantidad de información y calidad
de reproducción
¡

¡

La resolución es uno de los parámetros
fundamentales para predefinir la calidad de
reproducción de una determinada imagen.
En líneas generales, si queremos que mantenga
el mismo nivel de calidad: hay que mantener
la cantidad de información que posee la
imagen (número de bits que ocupa) cuando
modificamos sus dimensiones

Calidad de imagen en diferentes
medios

Expresión de la resolución por
Tamaño y Densidad
Al hablar de resolución debemos siempre
considerar que podemos estar hablando de
dos tipos de expresión de lo mismo, con dos
tipologías diferentes:
¡

Resolución por TAMAÑO

¡

Resolución por DENSIDAD

Expresión de la resolución por
Tamaño
La resolución por TAMAÑO se expresa mediante los
píxeles de ancho por los píxeles de alto, que
determinan el área rectangular que ocupa la imagen en
el monitor. Por ejemplo:
l

l
l

640 x 480 píxeles es el tamaño habitual en que
trabajan las pantallas de PC pequeñas (14 o 15
pulgadas)
800 x 600 píxeles es el tamaño aplicado en
monitores de tamaño medio (15 o 17 pulgadas)
768 x 576 píxeles es el tamaño de los gráficos
para video PAL en alta resolución

Expresión de la resolución por
Densidad
La resolución por DENSIDAD se expresa en
dpi/ppp (dots per inch = puntos por pulgada), es
decir, indicando cuantos píxeles se contienen en un
cuadrado de una pulgada de lado; como habitualmente
la resolución es equivalente, se expresa con un solo
dato para los parámetros horizontal y vertical.
l

l

1200 dpi = l2OO x l2OO píxeles en una pulgada
cuadrada;
100 x 200 dpi, por ejemplo, si las resoluciones
horizontal y vertical no coinciden.

Profundidad de Color
¡

¡

¡

La profundidad de color de una imagen se refiere
al número de colores diferentes que puede
contener cada uno de los pixeles, que
conforman un archivo gráfico.
En otras palabras, la profundidad de color
depende de la cantidad de información que
puede almacenar un píxel (esto es, del número
de bits -o cantidad máxima de datos- que definen
al mismo).
Cuanto mayor sea la profundidad de bit en
una imagen (esto es, más bits de información
por píxel), más colores habrá disponibles y
más exacta será la representación del color
en la imagen digital.

Profundidad de Color

Profundidad de Color
¡

En la cantidad de colores utilizados en
la imagen influye mucho en el tamaño
del archivo que la contiene; cuantos
más colores se utilicen, más grande será
el tamaño de la imagen

Profundidad de Color
¡

¡

En una imagen de 640x480 puntos se utilizan
307.200 pixeles. Si la imagen es monocromática
necesitará un bit de información para representar
cada píxel y el archivo tendrá 37,5 kilobytes.
Una imagen con las mismas dimensiones 640x480
puntos que utilice 16 colores necesitará 4 bits de
información para representar cada punto. En este
caso, el tamaño de archivo será cuatro veces más
grande (aproximadamente 150 Kilobytes).

Profundidad de Color
¡

¡

Adobe Photoshop puede soporta hasta 16 bits
por píxel en cada canal.
Pero lo normal es que, por ejemplo, una imagen
RGB de 24 bits tendría 8 bits por píxel en cada
uno de los canales, rojo, verde y azul.

Profundidad de Color
¡

¡

¡

Con 32 bits por píxel se utilizan 24 bits para
la representación del color. Los 8 bits
restantes se utilizan para el canal alfa.
Este canal alfa es un valor independiente del color
que se asigna a cada píxel de la imagen cuando
esta se codifica en un formato de 32 bits; se
utilizan para definir el grado de transparencia de
cada punto de la imagen.
Un valor 0 indica que el punto es totalmente
transparente. Si el valor es de 255, el punto será
totalmente visible.

Paletas de Color
¡

¡

¡

El conjunto de todos los colores que son
utilizados en una imagen se suele
denominar PALETA DE COLORES.
La paleta de colores indica los colores que
se van a utilizar realmente.
Esto permite usar los colores más
convenientes.

Paletas de Color
¡

¡

¡

¡

Las imágenes que utilizan una paleta de colores
requieren un espacio adicional en el archivo para
guardar esta información.
Cada escala de color se obtiene mezclando los tres
colores básicos (rojo, verde y azul) en distintas
proporciones.
La información de cada uno de los colores utilizados en
la paleta ocupará 24 bits (8 bits par cada color básico).
Para almacenar una paleta de 256 colores se
requerirán 6.144 bits (256 valores x 24 bits=6.144
bits).

OPTIMIZACION
Técnicas de compresión

Optimización del tamaño de los
Archivos
Hay dos técnicas básicas para optimizar el
tamaño de los archivos de una imagen:
l

Reducir el número de colores
utilizados en la imagen.

l

Comprimir los datos de la imagen
para que ocupen menos espacio

Reducción del número de colores
¡

¡

¡

La técnica del dithering calcula la proporción con
que se deben mezclar los colores para obtener
otros.
Para obtener una determinada tonalidad de color
se utilizan varios puntos que tienen un color
muy próximo al que se desea conseguir.
Cuando se observa la imagen desde una
distancia, el color de los puntos adyacentes se
mezcla, dando lugar a la ilusión de nuevas
tonalidades de color.

Dithering

Ejemplo de una
fotografía en donde
se ha aplicado esta
técnica

Reducción de datos (compresión)
¡

La compresión es una técnica que,
mediante procesos y algoritmos
matemáticos, permite reducir los
tamaños de los archivos para así
facilitar la transferencia de los mismos, o
su almacenamiento en discos duros, o
cualquier otro soporte

Reducción de datos (compresión)
¡
¡

¡

¡

Casi todos los formatos gráficos pueden soportar
algún tipo de compresión, pero, ojo, no todos.
La base de estos sistemas de compresión es la
teoría de que en una imagen se repiten
numerosas informaciones que en realidad sólo
se deben guardar una vez.
Los algoritmos matemáticos que el
computador emplea para generar esta
compresión son muy variados.
Algunos son de propósito general (valen para
todo tipo de imágenes) y otros son realmente
eficaces con sólo un tipo de ellas.

Reducción de datos (compresión)
Entre las técnicas de compresión se
debe establecer dos tipos básicos:
l

Compresión CON pérdidas

l

Compresión SIN pérdidas

Compresión SIN pérdidas
RLE (Run Length Encoded)
¡ Es el esquema de compresión más sencillo, basado en
sustituir una secuencia de bits determinada por un
código.
¡ Este método supone que la imagen se compone de
una serie de puntos que son del mismo color; para
guardar la imagen, basta con guardar el valor del
color y la posición de cada uno de los puntos que
lo utilizan. En una imagen que contenga muchas áreas
con el mismo color, este método permite obtener un
alto nivel de compresión sin que se produzca pérdida de
calidad. El problema surge cuando los colores de la
imagen son muy dispares. En este caso, la compresión
puede dar como resultado archivos incluso de mayor
tamaño que los originales.
¡ Utilizable con los archivos .bmp.

Compresión SIN pérdidas
LZW (Lemple-Zif-Welch)
¡

¡

Utilizado con archivos tipo .tif, .pdf, o .gif y
archivos de lenguaje PostScript.
Útil con imágenes que contengan áreas de color
de gran tamaño, o imágenes sencillas.

Compresión SIN pérdidas
ZIP
¡ Se diseñó para ser empleado con todo
tipo de ficheros (no sólo gráficos) pero
que tiene la ventaja de ser leído y escrito
por la mayoría de las plataformas de
Computadores personales.
¡ Utilizable con los .pdf.

Compresión CON pérdidas
JPEG (Joint Photograph Expert Group)
¡

¡

¡

Es un sistema de compresión de imágenes que está
más perfeccionados y consigue un nivel de
compresión mucho mayor.
Este formato de compresión permite la compresión
de imágenes, a color y escala de grises, modificando
la imagen mediante la eliminación de datos
redundantes que no son importantes y suavizando
los bordes y áreas que tienen un color similar.
Es pues, un compresor con pérdidas, que hace
que la calidad de la imagen se degrade levemente, a
cambio de proporcionar un alto índice de
compresión.
Utilizable con los formatos .jpg. .pdf, y archivos de
lenguaje PostScript


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