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Tecnologías para los Sistemas Multimedia – Curso 2004/05 - 1/53

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Índice ÍNDICE........................................................................................................................................................................ 2

IMAGEN...................................................................................................................................................................... 3 4.1. INTRODUCCIÓN. ............................................................................................................................................. 3 4.2. CONCEPTOS BÁSICOS DE LOS GRÁFICOS POR COMPUTADOR........................................................................... 3 4.3. MODELOS DE COLOR...................................................................................................................................... 6 4.4. NATURALEZA DE LOS GRÁFICOS POR COMPUTADOR. ..................................................................................... 7

4.4.1. Gráficos Vectoriales.............................................................................................................................. 7 4.4.2. Mapas de Bits........................................................................................................................................ 8

4.5. CARACTERÍSTICAS DE LOS PROGRAMAS DE GRÁFICOS 2D. ............................................................................. 9 4.5.1. Capas (layers) y máscaras (masks)....................................................................................................... 9 4.5.2. Texto.................................................................................................................................................... 10 4.5.3. Salida de la imagen............................................................................................................................. 10 4.5.4. Filtros y proceso gráfico..................................................................................................................... 11

4.6. COMPRESIÓN. .............................................................................................................................................. 11 4.6.1. Conceptos básicos de los sistemas de compresión de imágenes. ........................................................ 11 4.6.2. Técnicas de Compresión. .................................................................................................................... 12 4.6.2.1. Reducción de bits ............................................................................................................................ 13 4.6.2.2. Transformación............................................................................................................................... 14

4.7. FORMATOS DE FICHEROS GRÁFICOS Y ESTÁNDARES. ................................................................................... 18 4.7.1. Formatos gráficos bitmap. .................................................................................................................. 18 4.7.1.1. Formato BMP ................................................................................................................................ 19 4.7.1.2. Formato GIF. .................................................................................................................................. 20 4.7.2. Formatos gráficos vectoriales............................................................................................................. 24 4.7.2.1. Formato WMF................................................................................................................................. 25 4.7.3. Formato JPEG. ................................................................................................................................... 27 4.7.3.1. ¿Cómo comprimir correctamente imágenes JPEG?. ...................................................................... 30 4.7.3.2. ¿Por qué usar JPEG?. .................................................................................................................... 30 4.7.3.3. JPEG frente a GIF. ......................................................................................................................... 31 4.7.3.4. Estructura de un archivo JPEG ...................................................................................................... 32

4.8. HARDWARE GRÁFICO. ................................................................................................................................. 34 4.8.1. Tarjetas de Vídeo. ............................................................................................................................... 34 4.8.1.1. El Procesador Gráfico. ................................................................................................................... 35 4.8.1.2. La memoria de vídeo....................................................................................................................... 35 4.8.1.3. El RAMDAC.................................................................................................................................... 36 4.8.1.4. El Programa Controlador (Driver)................................................................................................. 36 4.8.1.5. El sistema gráfico AGP para PC. ................................................................................................... 36 4.8.2. Escáners. ............................................................................................................................................. 37 4.8.2.1. Modo de Operación......................................................................................................................... 38 4.8.2.2. Resolución....................................................................................................................................... 38 4.8.2.3. Interpolación................................................................................................................................... 39 4.8.2.4. Escáners de color............................................................................................................................ 39 4.8.2.5. Resolución Tonal............................................................................................................................. 39 4.8.2.6. El Software Controlador (Driver)................................................................................................... 40 4.8.2.7. Tipos de escáneres .......................................................................................................................... 40 4.8.3. Cámaras digitales ............................................................................................................................... 43 4.8.3.1. Aspectos a tener en cuenta en una cámara digital.......................................................................... 44

4.9. HERRAMIENTAS PARA TRATAMIENTO DE IMÁGENES.................................................................................... 51 4.9.1. Adobe Photoshop ................................................................................................................................ 52 4.9.2. GIMP................................................................................................................................................... 52

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4.1. Introducción. Los gráficos por computador, están presentes en diferentes manifestaciones del día a día: en

televisión, en películas, en libros y revistas, en pósters y, por supuesto, en los monitores de los computadores. Son tan habituales que no se les suele prestar demasiada atención. Estas imágenes pueden provenir del mundo real (como por ejemplo mediante el uso de fotografías o dibujos que son digitalizados) o que pueden ser generados en un computador (utilizando algún software).

En este tema vamos a describir los gráficos por computador, buscando establecer su naturaleza y

características de forma que lleguemos a ser capaces de aplicar en la práctica los conceptos que se pueden encontrar en las aplicaciones de retoque fotográfico o composición y comprender las opciones que estas permiten aplicar sobre las imágenes, con la idea de construir una aplicación/presentación multimedia. En este tema se abordan conceptos relativos al almacenamiento de los gráficos en memoria y en disco, formatos de los ficheros gráficos y elementos en el campo del proceso de imágenes y su visualización.

4.2. Conceptos básicos de los gráficos por computador. Actualmente, los computadores cuando manejan gráficos lo hacen sobre monitores basados en

mapas de bits o Bitmaps. Es frecuente encontrar los términos bitmap y raster para hacer referencia al mismo concepto. Un Bitmap es un gráfico formado por un conjunto de puntos individuales. Estos puntos reciben el nombre de pixels (picture-element). Los puntos o pixels que componen una imagen se almacena en memoria mediante bits, bytes o palabras en memoria, en función de la cantidad de información que posea dicho punto. La memoria donde se almacena la imagen que estamos viendo en el monitor usualmente se encuentra en la tarjeta de vídeo y se la llama memoria de vídeo o frame buffer para distinguirla de la memoria principal.

Figura 1. Tarjeta de vídeo y monitor.

Para el caso del monitor monocromo más sencillo, cada pixel puede tomar dos valores blanco o

negro, por lo que basta un único bit para representar su estado. En la siguiente figura podemos ver la correspondencia entre la memoria de vídeo y un vector de dos dimensiones en la pantalla. En ésta se ilustra una pantalla de 640 por 480 pixels, donde un bit de la memoria de vídeo se corresponde con un único pixel.

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Figura 2. Memoria de vídeo monitor monocromo con resolución 640x480.

Aunque el monitor sólo representa puntos en blanco o negro, mediante la utilización de un

patrón alternativo de pixels blancos y negros es posible dar la sensación de niveles intermedios (escala de grises). Este proceso, que se conoce como dithering, se utiliza frecuentemente en impresoras de puntos y láseres para representar esos valores de grises. La desventaja del dithering es la pérdida de resolución debida a la necesidad de utilizar varios pixels para representar cada valor de "gris".

Un monitor que realmente sea capaz de representar tonalidades de gris debe ser capaz de trabajar

con un rango de intensidades que permitan representar los valores entre el negro y el blanco. En este caso, es necesario utilizar un número de bits para definir la "cantidad" de gris para cada pixel. Esta idea se puede ver como la generalización del esquema anterior al que se le añade una tercera dimensión. Por esto, se habla de que existen planos de bit en la memoria de vídeo o profundidad de color (colour depth). En la Figura 3 se muestra un monitor monocromo de cuatro bits por pixel, permitiendo representar hasta dieciséis niveles diferentes de gris. En el caso de utilizar un monitor digital, esos valores de 4 bits se corresponden directamente con cuatro señales en el hardware de vídeo. En los monitores analógicos, que aceptan un rango continuo de niveles de entrada, la tarjeta de vídeo ha de transformar (mediante conversores digital a analógico) estos valores de pixels en niveles de tensión aceptables por el monitor.

Figura 3. Memoria de vídeo monitor monocromo con niveles de gris y resolución 640x480.

En los monitores de color, éste se produce como combinación de tres colores primarios: rojo,

verde y azul. En la Figura 4 se ilustra un sistema con 24 planos de bit, donde se utilizan ocho para cada componente de color y que se conoce como True Color. Por lo tanto cada pixel puede tomar un valor entre 224,, o aproximadamente 16,7 millones de colores.

Figura 4. Memoria de vídeo monitor color con 24 bits de color.

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Como en este caso aumenta la necesidad de memoria (3 bytes por pixel), en muchos sistemas se utiliza lo que se denomina una paleta de colores (colormap ó lookup table - LUT). De esta forma es posible utilizar menos bits por pixel para representar el contenido de los puntos en la pantalla. Estos valores se utilizan como índices en esa tabla de colores. En la Figura 5 se ilustra este concepto para el caso de un sistema con 8 bits por pixel, que se utilizan para indexar una paleta con 256 entradas de 24 bits cada una. Con este sistema sigue siendo posible elegir entre los 16,7 millones de colores, pero sólo es posible mostrar 256 diferentes de forma simultánea.

Figura 5. Representación del color mediante paleta de colores o color indexado.

Los requerimientos de memoria se reducen en un factor de 3 respecto a los de la Figura 4. Las

desventajas son la reducción en el número de colores que es posible mostrar de forma simultánea y la complejidad añadida de mantener la paleta de colores. También aquí es posible utilizar la técnica de dithering, comentada al principio de este punto, para representar un mayor número de colores.

En la tabla siguiente se puede ver de forma comparativa un sistema de visualización en color sin

y con utilización de paleta de color. Los usuarios de sistemas basados en el uso de paletas observarán, a veces, la existencia de un fenómeno de parpadeo de colores (color flashing ). Este aparece cuando al cambiar de una imagen a otra, el sistema de representación gráfica (el manejador de ventanas) cambia el mapa de color para visualizar la nueva imagen.

Tipo de Display Bits por pixel Colores Resolución Memoria de Vídeo

Color 24 16,7 millones 1024 * 768 2’3 MB Color con paleta 8 256 (de una paleta

de un millón) 1024 * 768 769 KB

Tabla 1.- Comparación de Sistemas de visualización.

En ocasiones se destinan para los gráficos un total de 32 bits por pixel, en estos, 24 se dedican a

representar el color del pixel y los ocho restantes forman el denominado canal alfa que codifica otras informaciones, como por ejemplo: para representar transparencias y niveles o capas en los "objetos" que componen una imagen.

Otras veces, pese a no utilizar estos 8 bits sobrantes, el tener las representaciones de los pixels

alineadas con fronteras de 32 bits supone una ventaja de velocidad, o una mayor precisión al transformarse en una señal analógica de tono continuo.

Respecto a cómo se eligen los colores a representar en la paleta, únicamente comentar que existen

técnicas de cuantización para tales efectos.

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4.3. Modelos de color. Antes de hablar de cómo se trabaja con imágenes ya sea de forma analógica o digital, es necesario

conocer qué es el color y cómo el ojo humano es capaz de interpretarlo. El color que presenta cualquier objeto no es más que la interpretación que nuestros ojos dan a la luz que este objeto está reflejando. Cada material refleja determinadas longitudes de onda de la luz que incide sobre él y absorbe todas las demás.

Lo que conocemos como luz es una radiación de energía que se encuentra en unos determinados

márgenes de frecuencia. El ojo humano es capaz de interpretar una gama de esta radiación, que es la llamada luz visible y engloba las longitudes de onda o frecuencias que existen entre el rojo y el violeta.

Los colores negro y blanco son casos especiales, pues el negro es la forma en la que percibimos la

ausencia de luz y el blanco es la tonalidad que nuestro ojo nos muestra cuando recibimos reflejado de un objeto todo el margen de frecuencias visible. Podría decirse que el negro es la ausencia de color y el blanco es la suma de todos los colores que podemos apreciar.

Nuestro ojo tiene varias lentes, cornea y cristalino que enfocan la imagen sobre la retina en el

fondo del ojo. Allí se encuentran unos corpúsculos especiales encargados de traducir las radiaciones lumínicas a señales eléctricas que serán trasmitidas por el nervio óptico hasta el cerebro.

Existen tres grupos diferenciados de corpúsculos en la retina, cada uno de ellos es sensible a uno

de los tres colores llamados básicos: rojo, verde y azul. Nuestros ojos interpretan cada color en función de sus componentes rojo verde y azul (en inglés se usan las siglas RGB para designar este sistema de codificar el color).

El sistema de color RGB se utiliza con dispositivos que emiten luz, como es el caso de las

pantallas. Como hemos comentado antes, está basado dos máximas: que el negro es la ausencia de colores y que el blanco es la suma de todos ellos.

Este es el modelo de color ideal para usar en pantallas pues internamente los monitores

funcionan de esta forma. La pantalla en reposo es de color negro y el tubo de color internamente tiene tres cañones de rayos catódicos, uno para cada color RGB. Cuando los tres cañones inciden sobre un mismo punto en la pantalla éste se muestra de color blanco.

El modelo de color RGB es aditivo; los colores básicos se suman unos a otros para formar colores

compuestos. Cuando estamos trabajando con dispositivos en los que la luz es reflejada, como en el caso de las impresoras, el modelo más adecuado es el sustractivo. El color de base es el blanco y se añaden tintas que van restando colores para por último alcanzar el negro. Es el esquema habitual de las impresoras de color, CMYK (Cyan + Magenta + Yellow + blacK). Cuando en la hoja de papel incide la luz blanca en tintas traslúcidas, se absorbe el color. Al combinarse C, M, Y se absorben todos los colores y se genera negro. Por eso se les llama colores sustractivos.

Restándole estos colores al blanco debiera conseguirse el negro, pero eso sólo ocurre en el modelo

ideal. En la práctica el color más oscuro que se consigue es un gris oscuro de aspecto sucio. Para corregir este defecto se añadió una nueva componente de color de tonalidad negra, que consigue que los colores sean más nítidos y el negro tenga la tonalidad adecuada.

La combinación de estas tintas con objeto de conseguir colores se denomina también cuatricomía. Existen otros modelos de color que utilizan codificaciones de color diferentes y uno de los más

usados es el L*a*b. Este es un modelo de color propuesto por la Commission Internationale d'Eclariage, encargados de realizar un estándar de codificación del color. Cada color se compone con tres canales: uno de luminosidad (L) y dos de color (a, b), variando el canal «a» de verde a rojo y el «b» de azul a

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amarillo. Este modelo de color se utiliza como estándar independiente del dispositivo y no está ligado a pantallas como el RGB o a dispositivos de impresión como el CMYK.

Otro de estos modelos de codificación del color usado con frecuencia es el HSB (Hue, Saturation y

Brightness), que almacena tres parámetros por color: uno indica la tonalidad, otro la saturación o cromatismo y por último está el de brillo. A continuación se describen cada uno de los parámetros con mayor detenimiento:

• Hue es tono (color), medido como una posición en grados en la rueda de colores estándar • La saturación dice cómo de puro es un color, básicamente siguiendo una línea entre el

color puro (100) y gris a idéntico brillo (0). Por ejemplo, el rosa es rojo menos saturado, y el gris es rojo, o cualquier otro color, sin ninguna saturación.

• El brillo indica la luminosidad del color completo y marcaría la línea entre blanco (100, suma de todo color) y negro (0, ausencia).

Los modelos de color no son perfectos y cada uno abarca distintas gamas en la escala de

frecuencias. El modelo de color que más colores comprende es el L*a*b, luego el RGB y por último el que menos colores puede representar es el CMYK.

Figura 6. Modelos de color.

4.4. Naturaleza de los gráficos por computador. Es posible distinguir dos clases de gráficos en función de la forma en que se almacenan los datos

de la imagen: vectoriales y mapa de bits. Ambos tipos de gráficos constituyen dos filosofías diferentes de abordar un mismo tema: la representación de una imagen o gráfico en un fichero.

4.4.1. Gráficos Vectoriales. Las imágenes en formato vectorial se componen de objetos. Todos los objetos se construyen a

partir de primitivas (que son las instrucciones básicas de dibujo, como por ejemplo líneas, rectángulos y elipses). Los objetos se pueden agrupas para formar otros más complejos con lo que es posible hablar de la existencia de una jerarquía de objetos.

Las principales propiedades de los gráficos vectoriales son:

• La imagen se compone de distintos segmentos o formas, llamados objetos de diseño (a veces se emplea el término line art pero suele utilizarse ambiguamente también para imágenes en blanco y negro).

• Los objetos clásicos son líneas, rectángulos, arcos y curvas (las curvas de Bezier son las más típicas), formas abiertas y formas cerradas, texto.

• Cada objeto tiene características (atributos) propias: anchura de línea, color, patrón, relleno (si existe el "interior").

• Lo fundamental es que estos objetos retienen su identidad separada del resto de objetos, por lo que pueden ser manipulados independientemente.

• Si varios objetos se superponen (lo cual es perfectamente probable) existe una relación de profundidad que hace que no se vean las partes ocultas de los objetos que se encuentran "detrás". En algunos sistemas de diseño se puede además graduar el nivel de transparencia de los objetos que se encuentran "delante".

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• Por este funcionamiento a veces se llaman a estos programas de diseño orientados a objetos. • Algunos sistemas operativos (Macintosh - QuickDraw) permiten trabajar con estos objetos a

bajo nivel, lo que hace más estandarizado el proceso y más sencillo su trabajo e intercambio. Como consecuencia de esto:

• El gráfico se puede escalar sin ningún problema (de hecho, ya inicialmente no tiene una medida fija), quizás con excepción de la anchura de las líneas que en muchos sistemas tiende a ser fija y dependiente de la pantalla.

• El trabajo de edición y modificación de un dibujo "orientado a entidades" es bastante sencillo; no así un dibujo artístico "orientado a color -o a sombras-".

• Los puntos de color sólo se producen para visualizar ese gráfico en la pantalla o en la impresora, y es un proceso que se realiza al final, con lo que la calidad siempre será la máxima posible.

• Igual que en 2-D, esta técnica puede utilizarse en 3-D.

Los gráficos vectoriales pueden dividirse en dos tipos: los que representan dibujos en dos dimensiones y los que son modelos en tres dimensiones que muestran objetos o escenas sintéticas.

La potencia de los gráficos vectoriales es su escalabilidad, ya que en vez de almacenar el dibujo

en una escala determinada, almacenan la posición relativa de los vértices de los polígonos que lo forman así como las funciones de las líneas y curvas que los unen. Para mostrar los dibujos a otro tamaño se cambia la escala y se calcula de nuevo el dibujo; de esta manera los dibujos pueden ser representados a cualquier tamaño sin pérdida alguna de calidad. También son muy bajos sus requerimientos de memoria al poder representar el contenido de la imagen como una serie de instrucciones junto a sus parámetros y la información de color asociada.

La aplicación típica de los gráficos vectoriales es el dibujo lineal en dos dimensiones, pues está

compuesto por colores planos o gradientes de color sencillos. Estas características lo hacen perfecto para la rotulación, los logotipos publicitarios y todo trabajo que deba imprimirse a gran tamaño.

El caso de los gráficos en tres dimensiones es un caso particular de los gráficos vectoriales, pues

aunque el modelo en tres dimensiones se almacena de manera vectorial, el resultado una vez realizada la generación (render) es almacenado como un mapa de bits. El proceso mediante el cual se convierte un modelo en tres dimensiones en una imagen de aspecto casi real, es un complejo cálculo matemático que simula la forma en la que percibimos los objetos que nos rodean.

A cada objeto le son asignadas unas propiedades determinadas, como color, rugosidad, brillo, etc.

En definitiva, se crea un modelo matemático de cada objeto para luego introducir también las características ambientales como pueden ser las luces. Tras esto se calcula cómo la luz es reflejada por cada objeto y cómo por último incide en el objetivo que se toma como punto de vista.

Programas como CorelDraw, Adobe Ilustrator, están especializados en trabajar con gráficos

vectoriales en 2D.

4.4.2. Mapas de Bits. Los bitmaps (o raster graphics) son imágenes compuestas de puntos discretos conocidos como

píxels (pixels o picture elements), donde cada uno de estos pueden tomar cualquier valor dentro de un rango.

La resolución de un bitmap viene dada por sus dimensiones, en pixels, en horizontal y en vertical.

Así un bitmap de 640 por 480 visualizado sobre un monitor VGA se verá mejor que uno de 320 por 200 sobre el mismo monitor y pero que uno de 1024 por 768. Esto es, a mayor número de pixels por unidad de área, mayor será la resolución y menos imperfecciones se observarán en la imagen.

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La profundidad de color de un bitmap viene determinada por la cantidad total de memoria reservada para cada pixel. Así, el número de colores posibles por pixel vendrá dado por 2 elevado al número de bits por pixel. Lógicamente, la correcta visualización de estos vendrá determinada por la capacidad del hardware: la memoria de vídeo.

Podríamos resumir las principales características de los gráficos de mapas de bits como: • Es simplemente un patrón de puntos de color (píxels en pantalla) suficientemente pequeños. • Es lo que toman los scanners (e incluso las fotografías): no hace falta "inteligencia" para

crearlos partiendo del mundo real o de un gráfico dado. • Es imposible o muy difícil convertirlo a diseño (vectorizador), mientras que un diseño

puede convertirse automáticamente a bitmap. • El proceso de extracción de información partiendo de un bitmap suele ser complejo si no

imposible (OCR, vectorizadores, reconocimiento de imagen...). • No tiene sentido hablar de bitmap en 3-D. • El escalado de bitmaps es complicado y pierde calidad, sobre cuando se quiere aumentar el

dibujo. Este tipo de gráficos es el utilizado para trabajar con fotografías, debido a que para representar

estas imágenes se necesita gran cantidad de color y tener en cuenta las texturas y tramas de color que muestra un objeto como resultado del material que lo forma y la manera en que éste refleja la luz. Adobe Photoshop o Corel PhotoPaint, son algunos de los programas más utilizados para trabajar con imágenes de mapa de bits.

Afortunadamente, ya hay sistemas que permiten la unión de estos dos soportes (dibujos

compuestos), a través de: • Capas, unas con bitmaps y otras con gráficos vectoriales. • Inclusión del bitmap como un objeto más dentro de un programa de diseño.

4.5. Características de los programas de gráficos 2d. Vamos a comentar algunos de los conceptos más importantes que suelen existir de una forma u

otra en los programas de proceso de imagen 2d, comentando algunos de los términos utilizados para explicar su funcionalidad.

4.5.1. Capas (layers) y máscaras (masks). Las capas son una de las maneras más interesantes de trabajar con gráficos. Antiguamente al ir

dibujando unos elementos encima de otros se perdía el elemento situado "debajo" del nuevo, con lo que cualquier retoque posterior más allá de los undo era imposible, y la información tapada desaparecía realmente de la imagen.

Las capas permiten evitar eso, mediante la manipulación de dibujos distintos e independientes

en la misma pantalla. La metáfora de la capa es una especie de dibujo hecho en papel transparente, de modo que deja ver con todo detalle los dibujos situados detrás en otras capas (transparentes a su vez), salvo debajo de los dibujos.

De este modo, las capas se organizan en una especie de "niveles", desde el más cercano al usuario

(y esa capa se verá por completo) hasta el más lejano (que se verá parcial o totalmente tapado por las capas superiores). Pero si en un momento cambiamos algún dibujo de una de las capas, las partes tapadas de las capas inferiores no han desaparecido, de hecho se mantienen todas las capas intactas e indiferentes a la manipulación que se haga con los demás.

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Los programas permiten además ocultar temporalmente algunas capas para posibilitar el trabajo sin considerar los objetos que se sitúan encima. También puede cambiarse el orden de superposición de las capas.

Los programas más avanzados de proceso de imagen (como Adobe Photoshop) permiten

combinar de modos más complejos las capas, utilizando máscaras (masks).

Estas máscaras permiten definir qué parte de una imagen es transparente a las demás, e incluso un grado de transparencia. Por ejemplo se pueden definir máscaras usando canal alfa (alpha channel), una máscara graduada que indica en cada píxel qué porcentaje x de la imagen RGB se muestra y qué porcentaje 100-x deja ver lo que haya detrás. Cada una de las capas debe tener su propia definición de alpha channel (como si tuviera una información más que R-G-B, codificada en otro rango de bits).

4.5.2. Texto Texto y suavizado (anti-aliasing)

Figura 6. Modelos de color.

El suavizado persigue evitar el efecto de discontinuidad que tienen los puntos de visualización,

que a menudo son demasiado grandes para que el ojo no aprecie que los textos acaban en bordes rectangulares abruptamente sobre el fondo (esto se nota mucho más cuanto más contraste haya entre los colores del texto y del fondo). Realmente este efecto de suavizado se puede realizar con cualquier objeto gráfico que se posicione sobre un fondo de color muy diferente.

Consiste simplemente en, como se ve en la figura, que el programa realice una interpolación

automática de los bordes a grises (o colores intermedios en caso de uso de color) para dar una sensación visual de transición en lugar de finalización o corte.

4.5.3. Salida de la imagen. Cuando se saca la imagen a pantalla o impresora, las limitaciones del medio no siempre hacen

posible una reproducción absolutamente fidedigna de la imagen digital producida.

Así por ejemplo tenemos: • El tramado (dithering), que es una técnica usada cuando sólo está disponible en pantalla

una paleta de color limitada: para crear impresión de un color que no está en la paleta a través de un patrón de píxels de colores próximos que, vistos a distancia, dan la impresión adecuada de similitud al color que se quiere "simular".

• Los semitonos (Half-tones), que realizan en parte un proceso similar. Cuando en impresión tenemos que formar colores o grises partiendo de tintas que son sólo sólidas, lo que se determina es qué resolución de semitonos vamos a tener; es decir, cuál es el tamaño de la casilla que, para representar a cierto color o gris, combinará puntos más pequeños (normalmente entre 1,5 y 2 veces).

Algunas impresoras, por ejemplo láser, emplean técnicas distintas a las de semitonos para

producir tonos de color o gris intermedios.

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4.5.4. Filtros y proceso gráfico. Hay una gran cantidad de acciones que se pueden llevar a cabo sobre un gráfico en 2d. Se

examinarán algunas de las posibilidades más habituales y necesarias en las prácticas de software de manipulación gráfica.

4.6. Compresión. El principal problema de los gráficos en formato de mapa de bits es la necesidad de disponer de

espacio para su almacenamiento, que pueden llegan a alcanzar valores muy grandes. Por ello se utilizan técnicas de compresión que pueden reducir de forma apreciable la cantidad de memoria necesaria para su almacenamiento.

La necesidad de métodos efectivos de compresión de datos es evidente en la mayoría de

aplicaciones dirigidas a la transmisión y almacenamiento de información digital (imágenes y sonido). Así, en un CD-ROM que dispone de aproximadamente 650 Mbytes, se almacenan unos 72 minutos de sonido de calidad CD estéreo y sin comprimir. Pero el mismo CD-ROM, sólo puede almacenar 30 segundos de video digital con calidad de estudio sin comprimir. Para guardar una película de unos 90 minutos, haría falta aproximadamente unos 120 Gbytes. Si se digitaliza una fotografía de 35 mm en color a una resolución de 2000 por 2000 (lo que significa extraer unos 4 millones de los 20 millones de pixels que puede ofrecer la película fotográfica) se genera un fichero de 10 Mbytes. Y un documento escaneado a 300 pixels por pulgada con 1 bit por pixel genera un total de 8'4 Mbits de datos, que requieren 5 minutos de transmisión en una línea a 32 K.

Respecto al caso particular de las imágenes, es posible obtener unos porcentajes altos de

compresión sin pérdidas significativas de la calidad visual de la imagen, debido a que contienen un alto grado de redundancia:

Los tipos de redundancia que nos podemos encontrar en los elementos de una imagen son:

1. Espacial, debido a la correlación existente entre los pixels vecinos. 2. Espectral, debido a la correlación entre las componentes de color. 3. Psicovisual, debido a propiedades de la visión humana.

A mayor grado de redundancia, mayor será el grado de compresión que se pueda alcanzar.

La intención de este punto no es realizar una revisión formal de la teoría de la compresión de

imágenes, sino proporcionar la mínima información necesaria para entender los algoritmos/estándares de compresión de imágenes.

4.6.1. Conceptos básicos de los sistemas de compresión de imágenes. En el campo de la teoría de la información, el proceso de compresión de datos basados en la

reducción por redundancia se conoce como source encoding. Las imágenes contienen, básicamente, dos tipos de redundancia: estadística (espacial) y psicovisual. La redundancia estadística se presenta por la aparición de ciertos patrones espaciales que aparecen con mayor frecuencia que otros; mientras que la redundancia psicovisual proviene del hecho de que el ojo humano es menos sensible a ciertas frecuencias espaciales. El diagrama de bloques de un modelo de source encoding se muestra en la Figura 7 y está compuesto por los elementos siguientes:

• El transformador (transformer, T) aplica una transformación uno a uno de los datos de

entrada. La salida de este bloque es una representación de la imagen más apropiada al método de compresión utilizado que lo es la imagen sin tratar. Las transformaciones típicas son correspondencias predictivas lineales (linear predictive mapping), que hacen corresponder al valor de intensidad de un pixel con una señal de predicción de error por

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diferencias con la parte predecible del valor de intensidad; como por ejemplo: correspondencias unitarias (transformada discreta del coseno o DCT) que comprime el valor de energía de una señal en un número más pequeño de coeficientes y correspondencias no unitarias (multiresolution), como la descomposición en subbandas y la transformada por Wavelets.

• El cuantizador (quantizer, Q) genera un número limitado de símbolos que puedan ser

utilizados para representar la imagen comprimida. Es una correspondencia muchos a uno que, por lo tanto, no es reversible. Puede ser escalar, en cuyo caso hace referencia a la cuantización de los datos elemento a elemento; o vectorial, en cuyo caso se trabaja con bloques de datos.

• El codificador (coder, C) asigna un código, una secuencia binaria, a cada símbolo de los

obtenidos como resultado de aplicar la etapa anterior. Puede emplear códigos de longitud fija o variable. Estos últimos (variable-length coding o VLC) son también conocidos como códigos de entropía, puesto que asignan los valores de forma que se minimice la longitud media de la representación binaria de los símbolos. Para ello, se asignan los códigos más cortos a los símbolos que aparecen más frecuentemente.

Figura 7. Diagrama de bloques de un sistema de compresión de imágenes.

Diferentes sistemas de compresión de imágenes implementan diferentes combinaciones de estas

etapas. Y así, es posible realizar una clasificación de los métodos de compresión en • Sin pérdidas (Lossless o noiseless) que buscan minimizar el tamaño sin perder

información en la imagen. • Con pérdidas (Lossy) que tiene como objetivo obtener la mejor fidelidad dado un tamaño

o minimizar el tamaño dado un factor de fidelidad con la información original. Los bloques de transformación y codificación son, por sí, sin pérdidas. Sin embargo la etapa de

cuantización es susceptible de pérdidas. Por lo que los métodos sin pérdidas, que sólo hacen uso de redundancias estadísticas no emplean la etapa de cuantización. En la mayoría de casos, una pequeña pérdida de información debe permitirse para alcanzar altos porcentajes de compresión. Los métodos con pérdidas hacen uso de los dos tipos de redundancia mencionados.

4.6.2. Técnicas de Compresión. Hay que resaltar la diferencia entre información y datos, ya que en muchas ocasiones se utilizan

como sinónimos y no lo son. Los datos son una forma representar la información; así, una misma información puede ser representada por distintas cantidades de datos. Por tanto, algunas representaciones de la misma información contienen datos redundantes. La compresión de datos se define como el proceso de reducir la cantidad de datos necesarios para representar eficazmente una información, es decir, la eliminación de datos redundantes. En el caso de las imágenes, existen tres maneras de reducir el número de datos redundantes: eliminar código redundante, eliminar píxeles redundantes y eliminar redundancia visual.

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CÓDIGO REDUNDANTE El código de una imagen representa el cuerpo de la información mediante un conjunto de símbolos. La eliminación del código redundante consiste en utilizar el menor número de símbolos para representar la información. Las técnicas de compresión por codificación de Huffman y codificación aritmética utilizan cálculos estadísticos para lograr eliminar este tipo de redundancia y reducir la ocupación original de los datos.

PIXELES REDUNDANTES La mayoría de las imágenes presentan semejanzas o correlaciones

entre sus píxeles. Estas correlaciones se deben a la existencia de estructuras similares en las imágenes, puesto que no son completamente aleatorias. De esta manera, el valor de un píxel puede emplearse para predecir el de sus vecinos. Las técnicas de compresión Lempel-Ziv implementan algoritmos basados en sustituciones para lograr la eliminación de esta redundancia.

REDUNDANCIA VISUAL El ojo humano responde con diferente sensibilidad a la información

visual que recibe. La información a la que es menos sensible se puede descartar sin afectar a la percepción de la imagen. Se suprime así lo que se conoce como redundancia visual. La eliminación de la redundancia esta relacionada con la cuantificación de la información, lo que conlleva una pérdida de información irreversible. Técnicas de compresión como JPEG, EZW o SPIHT hacen uso de la cuantificación.

CLASIFICACIÓN Los métodos de compresión se pueden agrupar en dos grandes clases:

métodos de compresión sin pérdida de información y métodos con pérdida de información. LOSSLESS Los métodos de compresión sin pérdida de información (lossless) se caracterizan

porque la tasa de compresión que proporcionan está limitada por la entropía (redundancia de datos) de la señal original. Entre estas técnicas destacan las que emplean métodos estadísticos, basados en la teoría de Shannon, que permite la compresión sin pérdida. Por ejemplo: codificación de Huffman, codificación aritmética y Lempel-Ziv. Son métodos idóneos para la compresión dura de archivos.

LOSSY Los métodos de compresión con pérdida de información (lossy) logran alcanzar unas

tasas de compresión más elevadas a costa de sufrir una pérdida de información sobre la imagen original. Por ejemplo: JPEG, compresión fractal, EZW, SPIHT, etc. Para la compresión de imágenes se emplean métodos lossy, ya que se busca alcanzar una tasa de compresión considerable, pero que se adapte a la calidad deseada que la aplicación exige sobre la imagen objeto de compresión.

Desde otro punto de vista, las técnicas de compresión se podrían clasificar en tres tipos:

• Reducción de la precisión de los valores individuales. • Codificación de los valores individuales reduciendo el número de bits. • Transformación de los datos en otra representación que sea más fácil de ser reducida.

Muchos formatos combinan dos o las tres formas de comprimir.

4.6.2.1. Reducción de bits A continuación vamos describir algunos esquemas de compresión de este tipo:

Códigos de desplazamiento (shift codes). Si sólo un pequeño subconjunto consecutivo de valores aparece la mayor parte de las veces,

entonces se puede elegir un código con longitud (bits) suficiente sólo para representar este subconjunto, de modo que los pocos valores que no estén en él se indican con un código especial de overflow que señala los valores representados con más longitud. Al indicar la mayoría de los valores con un número reducido de bits, se pueden conseguir reducciones significativas de tamaño, entre 2:1 y 3:1 usualmente, aunque siempre dependiendo del gráfico.

Para ello se desprecian algunos de los bits, dependiendo del rango de valores. La NASA, por ejemplo, usa códigos de desplazamiento para transmitir la imagen de satélites.

Tema 4.- Imagen.


Códigos de Huffman. Los códigos de Huffman (su inventor) asignan un código de longitud variable a cada posible dato

o valor de un pixel, de modo que los valores que ocurren más a menudo tienen códigos de menor longitud y viceversa. Dada la probabilidad de que un valor dado ocurra, el algoritmo de Huffman puede crear automáticamente un asignación de códigos.

El concepto es sencillo de expresar gráficamente: ordenados los valores de mayor a menor

probabilidad, se dibuja un árbol binario que los relaciona, de modo que todos los valores están en hojas y cuanta más probabilidad tenga cada valor más cerca está de la raíz. Cada una de las ramas descendiente de un nodo dado se etiqueta con un 1 o un 0, y el código Huffman de cada valor es la enumeración de 1s y 0s desde la raíz hasta él. Para dibujar el árbol se empieza por los códigos de menor probabilidad y se van uniendo en pequeños árboles y sumando sus probabilidades, de modo que siempre se unen los dos nodos con menor probabilidad.

Por ejemplo:

Aunque depende, por supuesto, del gráfico en cuestión, los códigos de Huffman permiten una

compresión habitual del 1,5:1 al 2:1. El código Huffman puede ser predefinido genérico para cada tipo de compresión, o puede ser específico y creado expresamente para cada conjunto de datos.

Codificación aritmética. Tiene el mismo fundamento que el de Huffman (asociar un código en función de la probabilidad

de cada valor), pero en este caso se funciona asociando códigos a grupos de valores (por ejemplo, si el valor 7 y el valor 23 tienen mucha probabilidad, este esquema asociará probablemente un código a la subserie 7 23, otro a la 7 7, otro a la 23 23... o incluso a subseries más largas, dependiendo de la probabilidad.

Es algo más complejo de implementar que el código de Huffman, pero produce entre un 5 y un 10% más compresión.

4.6.2.2. Transformación. Es una técnica que permite evitar o minimizar la pérdida. Básicamente, hay que buscar patrones

que se repitan en los datos. Si no existen (datos totalmente aleatorios), no puede existir compresión sin pérdida. De hecho, aplicar un esquema de compresión a datos totalmente aleatorios puede con facilidad incrementar el tamaño de los ficheros.

¿De qué manera se buscan los patrones?. Depende de lo que consideremos. En principio, teniendo en cuenta la manera en que recorramos los datos en busca de los patrones repetitivos podemos considerar:

• Búsqueda en una dimensión, si procesamos los datos como una lista secuencial • En dos dimensiones, si los consideramos como un array (un cuadro, en vertical y en

horizontal) • En tres dimensiones, considerando cuadros que suceden secuencialmente (típico en

vídeo).

23 35 % 112 27 % 125 12 % 12 11 % 54 10 % 33 3 % 67 2 %

3 %

2 %

10 %

11 %

12 %

27 %

35 %

5 15

23

38

62

100

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

- 11 -

- 10 -

- 011 -

- 010 -

- 001 -

- 0001 -

- 0000 -

pixel fr.apar.

Tema 4.- Imagen.


Si generalizamos la manera en la que encontramos los patrones, podemos distinguir:

• Reducción del número de valores, encontrando información redundante y resumiéndola. • Reducción del significado de los datos, resumiendo grupos de valores con los valores

que en esencia los describen (es decir, despreciando información no muy significativa). • Reducción de la magnitud de los datos, limitando el número de datos a representar en el

sistema de codificación, buscando los datos que originalmente se podían representar pero que no son significativos.

El nombre técnico que se usa a menudo en transformaciones es correspondencia (mapping) para

indicar que se hacen corresponder patrones (se "mapean") de los datos originales a códigos que representan a los patrones.

Con esto, comentamos algunas de las técnicas más comúnmente usadas:

Run-Length Encoding. A veces los datos contienen secuencias idénticas de bytes. Si reemplazamos esas secuencias de

bytes repetidos por el número de repeticiones, podemos obtener una reducción sustancial del espacio. Para esta codificación se requiere el uso de un marcador especial que no aparezca en los datos para señalar la repetición. En caso de que el carácter aparezca en los datos, se duplicará para indicar una presencia real del carácter y no del marcador. Esta técnica funciona de la siguiente manera. Si un byte ocurre al menos 4 veces consecutivas, entonces se cuenta el número de ocurrencias. Los datos comprimidos contienen el byte seguido por el marcador y el número de ocurrencias del byte. Por ejemplo, la secuencia:

5 5 14 14 14 14 14 8 8 8 8 7 5 5 5 3 2 2 (18 bytes)

se podría codificar usando la siguiente:

2 5 5 14 4 8 1 7 3 5 1 3 2 2 (14 bytes)

Por lo tanto, este algoritmo permite la compresión de entre 4 y 258 bytes en sólo 3 bytes. Muchos algoritmos típicos utilizan alguna variante de RLE:

MacPaint, que usa PackBits. Si el byte b está en el rango [0,127] indica que los siguientes b+1 bytes son literales; si está en [-1,-127] repite el siguiente byte -b+1 veces. Por ejemplo:

5 5 14 14 14 14 14 8 8 8 8 7 3 2 5 5 5 = -1 5 -4 14 -3 8 2 7 3 2 -2 5

PCX, que usa los dos bits de mayor peso de cada byte para diferenciar valores de contadores: si

ambos son 1, es un contador (de 6 bits, o sea, de 0 a 63) que indica cuántas veces se repite el siguiente byte (que no está codificado); si alguno es 0, directamente indica un valor. Por ejemplo:

5 5 5 255 254 17 255 255 255 255 = 11000011 5 11000001 255 11000001 254 17 11000100 255

PostScript, que usa RunLengthEncode y RunLengthDecode (similares a PackBits). El propio RLE, que es algo más complicado pero con cierta similitud a PackBits. TARGA y TIFF, con varias implementaciones distintas. Si la ordenación de valores RGB en los bytes sucesivos es intercalada (byte R, byte G, byte B, etc.)

entonces la posibilidad de aplicar algoritmos de tipo RLE es mucho menor que si se ordenan por planos de color (bytes R, bytes G, bytes B), en cuyo caso es más posible que haya patrones repetidos contiguos. Normalmente es posible trabajar en ratios de compresión 2:1 a 5:1.

Tema 4.- Imagen.


Codificación LZW. El algoritmo LZW considera la posibilidad de que una secuencia de valores (no necesariamente

iguales) se repita, aún no consecutivamente, en la secuencia de datos. Por ejemplo, la secuencia

4 12 10 2 8 4 12 10 9 8 4 12 10 9 8 4

se podría representar como:

a 2 8 a b a b 4 (siendo a = 4 12 10, b = 9 8)

Obsérvese en este ejemplo uno de los problemas de LZW: la secuencia 8 4 también se repite, tres veces, pero no se podría indicar si se quiere codificar la subsecuencia alternativa 4 12 10. No hay una única manera de codificar bytes comunes, por lo que habrá que intentar elegir la mejor codificación posible en función de cada fichero. Y esto significaría generar la codificación después de examinado todo el fichero, con lo que normalmente se opta por una solución de compromiso que es ir codificando "sobre la marcha" y recordando las secuencias de datos codificadas a partir de allí (en el ejemplo, se desprecia la posibilidad 4 12 10 9 8 que se repite dos veces, porque ya se ha encontrado la más corta pero anterior 4 12 10).

LZW se basa en esta idea, aplicando una estrategia de reconocimiento de claves posterior a ser

encontradas y dejadas en la salida, sencilla por su bajo requerimiento de memoria.

El algoritmo LZW (llamado así por sus desarrolladores, Lempel-Ziv y Welch) está registrado por Unisys y debe licenciarse para su utilización comercial.

Los formatos GIF, PostScript y TIFF utilizan codificación LZW.

Diferenciación (differencing). Este esquema de compresión se basa en el hecho de que en ficheros gráficos realistas es común

que muchos datos sucesivos tengan diferencias pequeñas (por ejemplo, verdes de gamas muy similares con pequeñas variaciones de brillo). En ese caso, en vez de representar cada dato por completo, partiendo de uno inicial los demás se pueden expresar como diferencias con respecto a él, o al inmediato anterior, utilizando muchos menos bits para ello. Por ejemplo, la serie:

35 37 38 33 36 35 35

se puede representar con la otra:

35 -2 -1 5 -3 1 0

La compresión de este tipo de algoritmos depende mucho de los datos aunque todos los gráficos

habituales, tanto fotos reales como no, suelen tener bastantes series reconocibles de valores cercanos. Reducciones de 1,5:1 a 3:1 pueden alcanzarse con facilidad.

Existen algoritmos de diferenciación de 2 dimensiones que se basan en comparaciones de cada línea horizontal del gráfico con la siguiente, buscando similitudes que es habitual que existan. Es el caso de los formatos JPEG o MPEG sin pérdida.

Fractales. J.E.Hutchinson fue en 1981 el primer matemático que estudiando las propiedades comunes

(compacidad, autosemejanza,...) de los fractales ya conocidos, elaboró una teoría unificada para la obtención de una amplia clase de conjuntos fractales: los fractales autosemejantes. M.F.Barnsley, en 1985, estudió una generalización del método de J.E.Hutchinson. Mientras que J.E.Hutchinson utilizaba semejanzas contractivas, M.F.Barnsley utiliza aplicaciones contractivas, lo que le permite ampliar notablemente la familia de fractales obtenidos. El método de M.F.Barnsley descubre la posibilidad de

Tema 4.- Imagen.


encontrar un fractal que se aproxime, tanto como queramos, a un objeto natural. M.F.Barnsley utiliza el término fractal para referirse a cualquier conjunto compacto y no vacío. El método de M.F.Barnsley para generar conjuntos fractales, se basa en los sistemas de funciones iteradas (SFI). La compresión consiste en buscar un conjunto de transformadas afines (ver figura siguiente) que describan aproximadamente la imagen. Se propone considerar las imágenes como una colección de transformaciones afines de pequeños dominios de imagen. Barnsley sugiere que las imágenes sean almacenadas como una colección de transformadas, cuyo número determina la tasa de compresión.

Con el método de M.F.Barnsley, a partir de una imagen natural, obtenemos una familia de contracciones que generan un fractal que se aproxima a la imagen natural tanto como queramos. Así, en vez de comprimir la información de cada punto de la imagen, nos basta con guardar la familia de contracciones que generan el fractal. Para la compresión de imágenes mediante el método de M.F.Barnsley, necesitamos funciones contractivas de R4, ya que en cada punto de la imagen trabajamos con (largo, alto, color, contraste). Para construir un fractal autosemejante partimos de un número finito de transformaciones que son semejanzas contractivas. Una aplicación f : Rn Rn, se llama contractiva si:

d(f(x) , f(y)) <=r ·*d(x , y) , para todo x , y є Rn donde r є [0 , 1) se llama razón de contracción.

Toda aplicación contractiva es continua. Entre dos figuras semejantes y distintas del plano euclídeo, siempre existe una aplicación contractiva que transforma la mayor en la menor. Esta aplicación contractiva es una composición de isometrías (traslaciones, giros y simetrías) y una homotecia contractiva. La forma general de la aplicación contractiva es:

F(x , y) = (a *x + b *y + e , c *x + d *y + f)

Para determinar los coeficientes a, b, c, d, e, f, se procede a determinar las imágenes de tres puntos y a resolver el correspondiente sistema de 6 ecuaciones con 6 incógnitas que nos dará sus valores.

ALGORITMO DE COMPRESIÓN Lo primero que hay que hacer es tomar una partición de la imagen en subconjuntos llamados “regiones dominio”. Cada una de estas regiones se sustituirá por la transformada afín que la genera. Cuanto mayor sea el tamaño de los subconjuntos de la partición, mayor será la compresión de la imagen, y peor su calidad. Ahora tenemos que conseguir las “regiones rango”, que son subconjuntos de la imagen, de tamaño mayor que las regiones dominio (dos o tres veces mayores), que no tienen porque cubrir todo el conjunto, y que pueden superponerse. La idea del algoritmo es buscar transformaciones contractivas que transformen a las regiones rango en regiones dominio. Para cada dominio buscamos entre todas las regiones rango la que mediante una transformación contractiva más se parezca al dominio, y almacenamos dicha transformación. Este proceso es muy lento, al tener que trabajar con un gran número de conjuntos.

ALGORITMO DE DESCOMPRESIÓN Lo primero que hay que hacer es elegir dos zonas de memoria capaces de contener a la imagen una vez descomprimida. Se le aplican a la primera zona de memoria las transformaciones contractivas obtenidas en la compresión, y se almacena el resultado en la segunda zona. Ahora se comparan las imágenes contenidas en las dos zonas de memoria, y si son muy distintas se repite el proceso descrito anteriormente. Este algoritmo de descompresión es muy rápido, y tras unas 20 iteraciones del proceso anterior, obtenemos la imagen descomprimida.

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Esquemas de transformaciones matemáticas. Existen muchas operaciones matemáticas que transforman un conjunto de valores a otro y

después pueden ser aplicadas a la inversa para reconstruir el conjunto original. Algunas de ellas son especialmente útiles para su aplicación a algoritmos de compresión, por ejemplo:

Discrete Fourier Transform (DFT). Discrete Cosine Transform (DCT). Hadamard-Haar Transforms (HHT). Karhunen-Loeve Transforms (KLT). Slant-Haar Transforms (SHT). Walsh-Hadamard Transforms (WHT).

Con mucho, la función más utilizada es la DCT, que por ejemplo se usa en versiones de JPEG y MPEG. Para ello se reemplazan bloques de intensidad de color de 8x8 píxels por una serie de valores parametrizando una función cosenoidal.

4.7. Formatos de ficheros gráficos y estándares.

Existen infinidad de formatos gráficos, cada uno con sus ventajas y sus inconvenientes, por ello vamos a describir brevemente algunos de los más utilizados agrupándolos en formatos gráficos bitmaps y formatos gráficos vectoriales. Posteriormente describiremos con mayor detalles los formatos más utilizados, con los formatos de compresión utilizados, etc.

4.7.1. Formatos gráficos bitmap.

Algunos de los formatos gráficos bitmap más utilizados son los siguientes:

• PNG (Portable Network Graphics): otro formato tan potente como el TIFF es el PNG (pronunciado ping), que fue creado para evitar el algoritmo LZW, pues el propietario de la marca, Unisys, cobra a todo aquel que utilice este método para comprimir sus imágenes. Este formato es casi tan completo como el TIFF y mucho más que el GIF, y al ser de dominio público todo el mundo puede usarlo sin necesidad de pagar derechos de autor a ninguna empresa. Integra características de GIF y JPEG. Este formato es el nuevo estándar para la publicación en Internet que intenta introducir el W3C.

• PPM (Portable Pixmap): es un formato de bitmap que incluye una mínima cabecera, por lo

que en tamaño es poco mayor que lo que ocupan los pixels de la imagen. Existen variantes en formato binario y ASCII, siendo este último unas cinco veces mayor que el primero.

• rgb: es un formato propio del sistema operativo IRIS de Silicon Graphics, Inc. Es

aproximadamente del tamaño del bitmap.

• TIFF (Tagged Image File Format) permite trabajar en diferentes plataformas, con cualquier profundidad de pixel y admite diversas opciones de compresión. Generalmente se utiliza sin comprimir o utilizando el algoritmo LZW. Es aproximadamente del tamaño del bitmap.

• PICT: es el formato usual en plataformas Macintosh. No soporta color en 24 bits.

• PICT2: es la extensión del formato PIC, que permite imágenes de 24 bits de color, y

permite agrupar imágenes bitmap y vectoriales.

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• TGA (TARGA): desarrollado por AT&T y Truevision, es uno de los más utilizados en el área de síntesis de imagen. Permite diferentes tipos de compresión y variantes como paletas, comentarios y ordenación de los datos.

• PCX: es un formato muy próximo al raster, utilizado en plataformas Windows, utiliza

compresión RLE.

• FIF (Fractal Image Format): es un formato desarrollado por Iterated System, basado en técnicas de compresión fractal que se caracteriza por ser uno de los formatos de compresión con pérdidas que mayores niveles de compresión consigue junto a una calidad de imagen muy superior a JPEG. El problema de este formato es la cantidad de CPU que consume la descompresión de las imágenes.

A continuación veremos la estructura de los archivos de dos de los formatos anteriores, BMP y GIF.

4.7.1.1. Formato BMP BMP es un formato sencillo de bitmap propio de plataformas Windows. Se guardan rápido pero son muy grandes. Sin embargo, oa estructura de un BMP no es tan simple como mucha gente piensa. No son solo pixels. Los archivos de mapa de bits tienen una cabecera con sus estructuras y variables para guardar, entre otras cosas, el tipo de archivo, el tamaño en bytes del archivo, el tamaño horizontal y vertical de la imagen, etc. En la cabecera se pueden diferenciar 3 estructuras: BITMAPFILEHEADER, BITMAPINFOHEADER, y en algunos casos utiliza la estructura RGBQUAD para definir la paleta de colores. A continuación vamos a pasar a explicar más detalladamente cada una de ellas. En la BITMAPFILEHEADER podemos encontrar la información mas general del archivo. En C podemos describirla de una manera tal como:

struct { char bftype[2]; int bfsize; short bfreserved1; short bfreserved2; unsigned long bfoffbits; } bmfh;

La primera variable "char bftype[2]" de 2 bytes es el tipo de archivo, y deberá contener BM. "int bfsize": contendra el tamaño del archivo. "short bfreserved1" y "short bfreserved2": son variables reservadas y en principio deberán valer 0. "unsigned long bfoffbits": en este campo se guarda el tamaño de la cabecera en bytes, con lo cual a partir del siguiente byte marcado por bfoffbits empezarán los píxels.

Seguiremos con la estructura BITMAPINFOHEADER que contendrá información más detallada acerca del archivo. Podemos describirla como:

struct { unsigned long bisize; unsigned long biwidht; unsigned long biheight; short biplanes; short bibitcount; unsigned long bicompression; unsigned long bisizeimage; unsigned long bixpelspermeter; unsigned long biypelspermeter;

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unsigned long biclrused; unsigned long biclrimportant; } bmih; Pasemos a explicar los campos:

"unsigned long bisize": Tamaño de esta estructura. "unsigned long biwidht": Anchura de la imagen en píxels. "unsigned long biheight": Altura de la imagen en píxels. "short biplanes": Número de planos. Siempre es 1. "short bibitcount": Bits por píxel. Puede ser 1 para blanco y negro, 4 para 16 colores, 8 para 256 colores y 24 para 16 millones de colores. "unsigned long bicompression": Compresión de la imagen. Normalmente es 0 (sin comprimir) pero puede tener valores 1 y 2. "unsigned long bisizeimage": Tamaño de la imagen. Puede ser 0 si no está comprimida. "unsigned long bixpelspermeter": Resolución horizontal en píxels por metro. "unsigned long biypelspermeter": Resolución vertical en píxels por metro. "unsigned long biclrused": Colores más usados "unsigned long biclrimportant": Colores importantes en la imagen.

La siguiente estructura, RGBQUAD, tan solo se utiliza para definir las paletas de colores. En una imagen de 24 bits/pixel no existe la paleta, ya que se pueden utilizar todos los colores existentes. En cambio, en una imagen de 8 bits/pixel, directamente después de la BITMAPINFOHEADER se suceden 256 campos formados x estructuras de esta clase que definen la paleta. La estructura seria de esta forma:

struct { unsigned char rgbBlue; unsigned char rgbGreen; unsigned char rgbRed; unsigned char rgbReserved; } rgbq;

Donde:

"unsigned char rgbBlue": Intensidad de azul. "unsigned char rgbGreen": Intensidad de verde. "unsigned char rgbRed": Intensidad de rojo. "unsigned char rgbReserved": No se usa. Deberá contener un 0.

A partir de aquí se encontrarán los píxels. Si la imagen es por ejemplo de 24 bits/ pixel, cada 24 bits será un pixel.

4.7.1.2. Formato GIF. GIF o Graphic Interchange Format es un formato propietario de CompuServe y se desarrolló

específicamente para transmisión en tiempo real de gráficos.

Utiliza el algoritmo de compresión LZW (Lempel-Ziv y Welch) que se basa en reducir el número de píxeles cuando muchos próximos son del mismo color. El copyright no está muy claro, porque LZW está patentado. Lo cierto es que se usa mundialmente sin demasiado problema al respecto.

Sus características permiten:

• 256 colores como máximo (8 bits), elegibles entre una paleta cualquiera.

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• Crear GIFs entrelazados, que pueden mostrarse progresivamente de menor a mayor resolución en lugar de tener que esperar a cargarse por completo.

• Definir un color transparente para superponer el gráfico a otros elementos (o el fondo) de la página. Los GIFs transparentes también admiten técnicas de anti-aliasing, como el caso de los textos.

• Definir pequeñas animaciones con múltiples dibujos que se van visualizando progresivamente (gifs animados).

Los GIFs son muy adecuados con dibujos con rango de colores limitado (como los clip-art), no

foto realistas o imágenes digitalizadas. El formato GIF define un protocolo orientado a la transmisión e intercambio de datos gráficos on-line de manera independiente al hardware de creación y visualización. El formato se define en términos de bloques y sub-bloques que contienen parámetros relevantes y datos usados en la reproducción de un gráfico. Un flujo de datos GIF es una secuencia de bloques y sub-bloques de protocolo que representan una colección de gráficos. En general, se asume que estos datos están de alguna forma relacionados entre sí y que comparten alguna información de control. El formato no hace detección ni corrección de errores y los datos deben ser interpretados en su contexto. La definición del formato GIF permite que un fichero sólo contenga la cabecera, el descriptor lógico, una tabla de colores global y el final. El formato GIF define la siguiente gramática:

<GIF Data Stream> ::= Header <Logical Screen> <Data>* Trailer <Logical Screen> ::= Logical Screen Descriptor [Global Color Table] <Data> ::= <Graphic Block> | <Special-Purpose Block> <Graphic Block> ::= [Graphic Control Extension] <Graphic-Rendering Block> <Graphic-Rendering Block> ::= <Table-Based Image> |Plain Text Extension <Table-Based Image> ::= Image Descriptor [Local Color Table] Image Data <Special-Purpose Block> ::= Application Extension | Comment Extension

Veamos cada uno de estos bloques. Header: La cabecera identifica el archivo GIF. Se divide en dos campos de 3 bytes, denominados firma y versión. Firma identifica el comienzo del archivo y la versión identifica el conjunto de capacidades requeridas en el decodificador. Este bloque es obligatorio debe ser único en el archivo. Logical Screen Descriptor: Contiene los parámetros necesarios para definir el área en el cual se mostrará la imagen. Las coordenadas se dan con referencia a las esquina superior izquierda de la pantalla virtual y no tienen por qué ser coordenadas absolutas, lo que implica que pueden ser coordenadas con respecto a la ventana donde se visualice. Es un bloque obligatorio y único. La estructura viene dada por la siguiente tabla Campo Función Tamaño (bytes) Logical screen width Anchura en píxels 2 Logical screen height Altura en píxels 2 Packet fields Los 4 campos siguientes 1 Global Color Table flag Indica si existe o no una tabla de

colores 1 bit

Color Resolution Número de bits por color primario -1

3 bits

Sort flag Indica si está ordenada la tabla de colores, por lo general en orden decreciente de

1 bit

Tema 4.- Imagen.


importancia Global Color Table Size Si el flag vale 1, entonces indica

el número de bytes de la tabla 3 bits

Background color index Índice en la tabla de colores para el fondo de la imagen, se usa para los píxels no cubiertos por una imagen.

1

Píxel Aspect Ratio Factor para calcular una aproximación al aspecto del píxel en el imagen original Aspect Ratio = (Pixel Aspect Ratio + 15) / 64

1

Global Table Color: Este bloque contiene la tabla de colores, que es una secuencia de bytes representando tripletas rojo-verde-azul. Se usa en imágenes sin tabla local de colores y por las extensiones de texto. Aparece cuando el valor de Global Color Table Flag vale 1 en el bloque anterior. En dicho caso, el tamaño de este caso sería 3 x 2^(Size of Global Color Table+1). Este bloque es opcional, como mucho debe aparecer uno. Image Descriptor: Cada imagen está compuesta de un descriptor de imagen, una tabla local de colores (opcional) y los datos de la imagen. Cada imagen debe encajar en los límites de la pantalla virtual definida en el Logical Screen Descriptor. El descriptor de imagen contiene los parámetros necesarios para procesar una imagen basada en tabla. Las coordenadas dadas en este bloque referencian coordenadas de la pantalla lógica en píxels. Este bloque es del tipo Graphic-Rendering y opcionalmente puede ir precedido por bloques de control tipo Graphic Control Extension y opcionalmente seguido por la Local Color Table. Al descriptor de imagen siempre le siguen los datos de la imagen. Este bloque es obligatorio y único para cada imagen del archivo. Veamos la estructura de este bloque:

Campo Función Tamaño en bytes Image Separator Identifica el comienzo de un

descriptor de imagen, valor 0x2c

1

Image Left Position Columna más a la izquierda de la imagen en píxels, respecto del límite izquierdo de la pantalla virtual

2

Image Top Position Fila superior de la imagen en píxels, respecto del límite superior de la pantalla virtual

2

Image Width Anchura de la imagen en píxels 2 Image Height Altura de la imagen en píxels 2 Packed fields Los 5 campos siguientes 1 Local Color Table Flag Indica la presencia de una tabla

local de color después del descriptor de imagen

1 bit

Interlace Flag Indica si la imagen está entrelazada

1 bit

Sort Flag Indica si la tabla local de color está ordenada

1 bit

Reservados 2 bits Size of Local Color Table Indica el tamaño de la tabla

local de color, si la hay 3 bits

Local Color Table: Estructura idéntica a la Global Color Table.

Tema 4.- Imagen.


Table based Image Data: Secuencia de sub-bloques de tamaño máximo 255 conteniendo un índice a la tabla de color activa para cada píxel en la imagen. Los píxels se ordenan de arriba a abajo y de izquierda a derecha. Cada valor debe estar en el rango válido. La secuencia de índice se codifica usando el algoritmo LZW con longitud de código variable. Graphic Control Extension: Contiene parámetros usados para procesar un Graphic Rendering Block. Este bloque es opcional y como mucho puede aparece uno antes de un Graphic Rendering Block. Su estructura es la siguiente: Campo Función Tamaño en bytes Extension Introducer Identifica el comienzo de un

bloque de extensión, valor fijo 0x21

1

Graphic Control Label Identifica el bloque actual como Graphic Control Extension, valor fijo 0xF9

1

Block size Número de bytes en el bloque a partir de este punto, valor fijo 4

1

Packed fields Los cuatro campos siguientes 1 Reservado 3 bits Disposal method Indica cómo se debe tratar la

imagen después de mostrarla: 1 dejarla, 2 poner fondo, 3 poner la anterior

3 bits

User input flag Indica si se espera entrada de usuario

1 bit

Transparent color flag Indica si existe un índice de transparencia

1 bit

Delay time Centésimas de segundo a esperar antes de proseguir con la imagen

2

Transparency index Si existe índice entonces no se modifica el píxel correspondiente

1

Block terminator Indica el final del bloque 1 Comment Extension: Contiene información textual que no es parte de los gráficos actuales. Se aconseja para incluir comentarios sobre los gráficos, créditos, o descripciones de datos. Se puede ignorar o retrasar su procesamiento. Es un bloque opcional y no hay límite de aparición. Contiene los siguientes campos:

Extension Introducer: Comienzo de bloque a valor fijo 0x21. Comment Label: Identificación de bloque de Comment Extension a valor fijo 0xFE. Comment Data: Secuencia de sub-bloques entre 1 y 255 bytes, con el tamaño en 1 byte precediendo a

los datos. El final se marca con un Block Terminator

Plain Text Extension: Contienen datos de texto y los parámetros necesarios para procesar los datos como un gráfico de manera sencilla. Los datos de texto se codifican usando el código ASCII de 7 bits y a cada carácter se le asigna una celda individual. Este bloque se estructura de la siguiente forma: Campo Función Tamaño en bytes Extension Introducer Comienzo de extensión, valor

0x21 1

Plain Text Label Identifica el bloque actual como de texto, valor fijo 0x01

1

Block size Tamaño en bytes, valor fijo 12 1 Text Grid Left Position Columna en píxels de límite 2

Tema 4.- Imagen.


izquierdo del grid del texto respecto a la pantalla lógica

Text Grid Top Position Fila en píxels de límite superior del grid del texto respecto a la pantalla lógica

2

Image Grid Width Anchura en píxels del grid 2 Image Grid Height Altura en píxels del grid 2 Character Cell Width Ancho en píxels de cada celda 1 Character Cell Height Alto en píxels de cada celda 1 Text Foreground Color Index Índice en la tabla global de

colores usado para el texto 1

Text Background Color Index Índice en la tabla global de colores usado para el fondo del texto

1

Plain Text Data Secuencia de sub-bloques de entre 1 y 255 bytes, con un byte predecesor para indicar el tamaño

N

Block Terminador Fin de Bloque 1

Application Extension: Contiene información específica de la aplicación. Su estructura es la siguiente: Campo Función Tamaño en bytes Extension introducer Valor 0x21 1 Application Extension Label Identifica el bloque como

extensión de aplicación valor 0xFF

1

Block size Tamaño del bloque de extensión, excluyendo el campo Application Data, valor 11

1

Application Identifier 8 caracteres ASCII para identificar la aplicación propietaria de la extensión

8

Application Authentication Code

Una aplicación puede usar un algoritmo que la identifique unívocamente como propietario

3

Application Data Sub-bloques de datos N Block Terminador Fin de bloque 1 Trailer: Contiene el valor fijo 0x3B. Indica el final del GIF.

La paleta de un fichero GIF puede tener sólo 256 colores. Los GIFs de paleta ampliada no son sino

un truco para representar imágenes de más colores, que se basa en un GIF con varias imágenes con paletas locales, cada una de ellas con 256 colores de la imagen original.

Obviamente, si el driver de pantalla tiene sólo 256 colores el resultado será un pequeño caos.

Además, ¿a quién le importa que los GIFs sólo tengan 256 colores pudiendo usar un JPEG para casos así?.

4.7.2. Formatos gráficos vectoriales.

Algunos de los formatos gráficos vectoriales más utilizados son los siguientes:

Tema 4.- Imagen.


• PS (PostScript): es un formato de fichero basado en un lenguaje de descripción de páginas

creado por Adobe, que permite almacenar ficheros gráficos en formato vectorial y que se ha convertido en un estándar en el campo de la impresión. Es alrededor de dos veces el tamaño del bitmap, puesto que almacena la imagen como secuencias de bits en formato ascii. Es posible introducir imágenes en formato raster (bitmaps) en tipo de ficheros como una primitiva más de dibujo y en ese caso se denomina EPS (Encapsulated PS). En esencia un fichero en formato postscript es un pequeño programa que indica cómo se debe dibujar el contenido.

• DXF (AutoCAD): se ha convertido en uno de los estándares en software CAD. Es un

formato vectorial en el que la información está en formato ASCII codificado. Suelen ser de gran tamaño y no permite especificar colores en 24 bits.

• CDR (Corel Draw Drawing): utilizado en los programas Coreldraw.

• GL/2 (Hewlett-Packard): es un lenguaje para la realización de gráficos vectoriales.

Otros formatos son EMF (Extended MetaFile), CGM (Computer Graphics Metafile), AI (Adobe

Ilustrator), etc.

4.7.2.1. Formato WMF. A modo de ejemplo de formato vectorial, vamos a describir el formato de los ficheros WMF.

Simplemente contienen una cabecera con: • Tipo de fichero • Tamaño de la cabecera • Número de versión • Tamaño del fichero • Número de objetos • Tamaño del registro máximo

Y a continuación hay una serie de llamadas de función gráficas de Windows (GDI, Graphical-Device-Interface). Estas son una serie de primitivas con las que se construye el gráfico vectorial:

• Básicas: SetPixel, LineTo, MoveTo, Rectangle, RoundRect, Polygon, PolyPolygon, PolyLine, Arc, Ellipse, Pie, Chord, FloodFill

• Texto: DrawText, TextOut, ExtTextOut, SetTextAlign, SetTextCharExtra, SetTextColor, SetTextJustification, CreateFontIndirect

• Primitivas Bitmap: BitBlt, PatBlt, StretchBlt, StretchDIBits, SetDIBitsToDevice, SetStretchBl

• Color: CreatePalette, SelectPalette, SetPaletteEntries, AnimatePalette, RealizePalette, ResizePalette

• Regiones: CreateRegion, SelectClipRegion, ExludeClipRect, IntersectClipRect, OffsetClipRgn, OffsetViewportOrg, OffsetWindowOrg, ScaleViewportExt, SaaleWindowExt, SetViewportExt, SetViewportOrg, SetViewportExt, SetWindowOrg

• Estado gráfico: CreateBrushIndirect, CreatePatternBrush, CreatePenIndirect, RestoreDC, SaveDC, SetBkColor, SetBkMode, SetMapMode, SetMapperFlags, SetPlyFillMode, SetROP02

• Otras: SelectObject, DeleteObject, Escape Cada una de las primitivas se codifica con un número único para cada función, seguido de una

serie de parámetros, en número y tipo dependiendo de cada función. Veamos con más detalle la estructura de un archivo WMF.

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Metadatos

Este encabezamiento contiene una descripción del tamaño del meta archivo y del número de objetos de dibujo usados. Los objetos de dibujo pueden ser pinceles, brochas, bitmaps o fuentes. Tine la siguiente estructura:

typedef struct tagMETAHEADER { WORD mtType; WORD mtHeaderSize; WORD mtVersion; DWORD mtSize; WORD mtNoObjects; DWORD mtMaxRecord; WORD mtNoParameters; } METAHEADER;

mtType: Especifica si el metaarchivo se almacena en memoria (0) o en fichero (1).

mtHeaderSize: Especifica el tamaño en palabras de este encabezamiento. mtVersion: Especifica el número de serie de Windos (0x300 a partir de la versión 3.0). mtSize: Especifica el tamaño en palabras del archive. mtNoObjects: Especifica el máximo número de objetos que pueden existir en el metaarchivo al mismo tiempo. mtMaxRecord: Especifica el tamaño en palabras del registro más largo del metaarchivo. mtNoParameters: No se usa.

El interfaz del dispositivo gráfico almacena la mayor parte de las funciones GDi que una aplicación puede usar para crear metaarchivos en registros típicos, que tienen la siguiente estructura:

struct { DWORD rdSize; WORD rdFunction; WORD rdParm[]; }

rdSize: Tamaño en palabras del registro. rdFunction: Especifica el número de función, debe ser el número de alguna de las funciones que aparece al final de esta sección. rdParm: Identifica un array de palabras conteniendo los parámetros de la función.

GDI function Value

Arc 0x0817 Chord 0x0830 Ellipse 0x0418 ExcludeClipRect 0x0415 FloodFill 0x0419 IntersectClipRect 0x0416 LineTo 0x0213 MoveTo 0x0214

Tema 4.- Imagen.


OffsetClipRgn 0x0220 OffsetViewportOrg 0x0211 OffsetWindowOrg 0x020F PatBlt 0x061D Pie 0x081A RealizePalette (3.0 and later) 0x0035 Rectangle 0x041B ResizePalette (3.0 and later) 0x0139 RestoreDC 0x0127 RoundRect 0x061C SaveDC 0x001E ScaleViewportExt 0x0412 ScaleWindowExt 0x0400 SetBkColor 0x0201 SetBkMode 0x0102 SetMapMode 0x0103 SetMapperFlags 0x0231 SetPixel 0x041F SetPolyFillMode 0x0106 SetROP2 0x0104 SetStretchBltMode 0x0107 SetTextAlign 0x012E SetTextCharacterExtra 0x0108 SetTextColor 0x0209 SetTextJustification 0x020A SetViewportExt 0x020E SetViewportOrg 0x020D SetWindowExt 0x020C SetWindowOrg 0x020B WMFs modificado

Un WMF modificado es un WMF con una cabecera adicional de 22 bytes que contiene información sobre el aspect ratio y el tamaño original del metaarchivo. Esta cabecera tiene la siguiente estructura:

typedef struct { DWORD key; HANDLE hmf; RECT bbox; WORD inch; DWORD reserved; WORD checksum; } METAFILEHEADER;

key: Especifica el código binario que identifica este tipo de fichero: 0x9AC6CDD7L. hmf: No se usa, valor nulo. Bbox: Especifica las coordenadas del menor rectángulo que encuadra a la imagen. Inch: Especifica el número de unidades del archivo, debe ser menor de 1440. Reserved: No se usa, valor nulo. Checksum: XOR de las 10 primeras palabras del encabezamiento. El resto de un WMF modificado es igual que uno estándar.

4.7.3. Formato JPEG.

Tema 4.- Imagen.


JPEG (Joint Photografic Expert Group), no es un formato de fichero, en realidad es un algoritmo de compresión de imágenes de color de 24 bits, que pierde datos de la imagen al comprimir. Por eso, se puede parametrizar la compresión, eligiendo la calidad mantenida, y lógicamente disminuyendo el tamaño a la vez que la calidad.

Este formato permite obtener muy buenos porcentajes de compresión (ratios iguales o superiores

a 10 veces los obtenidos por las técnicas sin pérdidas). Utiliza un formato de compresión con pérdidas y se obtienen mejores resultados en imágenes reales con muchos colores y en las que existen pocos objetos con características geométricas. Soporta 24 bits por pixel. Y con porcentajes de calidad superiores al 10% no se aprecian grandes pérdidas en la imagen recuperada, debido a que con 24 bits por pixel se representan más colores de los que el ser humano es capaz de distinguir.

Este estándar define una familia de técnicas de compresión para imágenes estáticas continuas

(más de dos niveles) en niveles de gris o color. Basándose en el efecto de redundancia psicovisual, JPEG emplea un esquema de compresión con pérdidas basado en una transformación sobre los símbolos.

JPEG permite cuatro modos de operación: secuencial (baseline), jerárquico, progresivo y sin

pérdidas. En la siguiente figura podemos ver un esquema de estos cuatro modos.

Figura 8. Modos de operación de JPEG.

El algoritmo básico (baseline o sequential encoding) es el más sencillo, en el cual al imagen se recorre

de izquierda a derecha y de arriba abajo. Es un modo con pérdidas. En la Figura 9 se muestran a grandes rasgos las etapas de este proceso y que podemos enunciar como:

Proceso de Codificación.

• Codificación de la fuente: • Transformación de los datos (Discrete Cosine Transformation o Forward DCT). • Cuantización. • Cálculo de la Entropía (codificación): • Codificación Run-length. • Codificación Huffman o aritmética.

Proceso de descompresión.

• Cálculo de la Entropía (decodificación): • Decodificación Huffman o aritmética. • Decodificación Run-length. • Decodificación de la fuente: • Descuantificación • Transformada discreta inversa del coseno (IDCT).

Tema 4.- Imagen.


Figura 9. Descripción del algoritmo básico de JPEG.

En el modo jerárquico, el proceso de codificación se aplica sobre diferentes rangos de resoluciones

que pueden ser descomprimidos de forma separada. En modo progresivo permite la reconstrucción de la imagen en varias pasadas, puesto que es como

se realiza la codificación. También es un método con pérdidas. Y finalmente, el modo sin pérdidas en el que el proceso de compresión es reversible. Las principales características de JPEG las podemos resumir como: • Independencia de la resolución: es posible manejar cualquier resolución. En los modos de

operación basados en DCT se trabaja siempre con tamaños múltiplos de 8, pero es transparente al resto del proceso.

• Precisión: en los modos basados en DCT se restringe a 8 y 12 bits por muestra, mientras que el modo sin pérdidas se puede elegir entre 2 a 16 bits por muestra.

• Compromiso calidad/tamaño controlado por el usuario mediante, fundamentalmente, la matriz de cuantización.

• Separabilidad de las componentes de luminancia y crominancia. Es posible extraer la componente de luminancia sin tener que decodificar la otra componente en la señal codificada.

• Extensible: no hay limitación en el número de etapas en el modo progresivo o en el jerárquico.

Como resumen, decir que la codificación de una secuencia de datos en JPEG se define en función

de lo que el decodificador precisa para descomprimir la secuencia. No existe una definición formal del formato de fichero, resolución espacial o modelo de color a emplear. Aunque sí existe una definición de los mínimos recomendables: el JPEG File Interchange Format (JFIF) para permitir el intercambio entre diferentes plataformas y aplicaciones.

Tema 4.- Imagen.


Figura 10. Un vistazo al formato de bloques de JPEG.

Cuando estemos retocando una imagen JPEG, debería guardarse la imagen original como

referencia y luego probar JPEGs de calidad menor hasta encontrar un compromiso entre espacio y calidad. Por encima de ratios 20:1 (es decir, imagen comprimida ocupando la veinteava parte de la original) la degradación ya es más que obvia.

Figura 11. Compresión 1 (61 Kb), 20 (15 Kb, 4:1), 85 (5 Kb, 12:1) y 99 (2 Kb, 30:1)).

JPEG es mejor que GIFs para gráficos de calidad fotográfica, porque sobre todo se basa en eliminar colores en degradados y en disminuir la resolución aún manteniendo el tamaño del cuadro. También existe un JPEG progresivo para ver una imagen de menor a mayor resolución (aunque pocas herramientas lo soportan).

4.7.3.1. ¿Cómo comprimir correctamente imágenes JPEG?. Los mejores métodos de compresión con pérdida pueden comprimir un ratio de 2:1, mientras que

JPEG puede conseguir normalmente una compresión desde 10:1 hasta 20:1 sin pérdida visible. Hemos dicho anteriormente que en este formato podemos elegir el grado de compresión que

queremos para las imágenes. Sin embargo, debemos tener en cuenta que para ratios de compresión de 30:1 a 50:1 en imágenes de alta calidad ya se observan defectos. Para gráficos de baja calidad de resolución, la compresión de 100:1 es totalmente factible.

Comparativamente, la misma imagen en formato GIF sacrificaría la mayor parte de información

sobre el color, para reducirla a 256 colores (8 bits por pixel). GIF tiene compresión LZW pero no funciona tan bien con fotografías; a lo sumo un ratio de 5:1 en conjunto.

4.7.3.2. ¿Por qué usar JPEG?.

Tema 4.- Imagen.


Tenemos dos buenas razones para emplear JPEG: • Disminuir el tamaño que ocupan los archivos de imagen. • Almacenar en formato de 24 bits/pixel datos de 8 bits/pixel.

Actualmente se necesita mucho más tiempo para decodificar y ver una imagen JPEG que otra en

un formato simple como GIF. Podemos considerar que JPEG es un trueque espacio/tiempo: nos conviene a la hora de la transmisión por el ahorro de espacio, pero no vale la pena el tiempo ahorrado en transmitir un fichero de pequeño tamaño si es muy elevado el tiempo que se necesita para transmitirlo.

GIF es razonablemente bueno para visualizaciones inexpresivas (PC´s que no pueden visualizar

más de 256 colores a la vez) pero para el hardware de color completo (24-32 bits), las fotos JPEG se ven mucho mejor que las GIF.

La desventaja de la compresión con pérdida es que si repetidamente comprimimos y

descomprimimos la imagen, se pierde una gran cantidad de información cada vez.

4.7.3.3. JPEG frente a GIF. Son dos de los formatos gráficos soportados por todos los navegadores gráficos y la elección de

uno u otro depende de las necesidades de cada documento. Entre las principales ventajas de JPEG encontramos:

• Ocupan menos espacio que los GIF. • Permite una mayor cantidad de colores simultáneos en pantalla (hasta 16,8 millones de

colores frente a los 256 del GIF). • Con hardware de color completo, las imágenes JPEG se ven mejor.

Entre las ventajas de GIF encontramos:

• Entrelazado: permite ver la imagen formándose a medida que llega al browser, permitiendo al usuario tomar la decisión de esperar a ver la imagen o pasar a otra página.

• Transparencia: permite montar una imagen sobre el fondo de manera que no genere interrupciones visuales.

• Animaciones: varias imágenes y atributos de tiempo para crear animaciones. Últimamente el formato PNG está ganando popularidad porque reúne las cualidades del GIF y

JPEG, sin embargo sólo es posible usarlo para navegadores de última generación. Existe el formato JPEG progresivo que permite lo que se consigue con el GIF entrelazado. Existe un formato llamado HSI JPEG que toma lo mejor de JPEG y GIF, desactivando la

compresión JPEG cuando encuentra zonas extensas del mismo color. JPEG no desplazará del todo a GIF, puesto que para algunos tipos de imagen, GIF es superior en

calidad de imagen, tamaño reducido del fichero o ambos a la vez. JPEG es superior a GIF en almacenamiento de color total o escala de grises de escenas reales:

como escaneado de fotografías, etc. Cualquier variación suave en color, tal como ocurre en áreas destacadas u oscuras puede ser

representada más fielmente y en menos espacio con JPEG. GIF es significativamente mejor en imágenes con pocos colores distintos tales como dibujos

lineales. No sólo pierde menos calidad para tales imágenes, sino que a menudo los compacta más.

Tema 4.- Imagen.


GIF también es más adecuado para grandes áreas de píxels que son iguales en color, iconos, dibujos lineales, animaciones simples, etc.

Cuanto más compleja, sofisticada y sutilmente dibujada es una imagen, es más probable que

JPEG tenga éxito. Cuando tenemos bordes afilados, JPEG lo “pasa mal”: una fila de píxels negro puro contigua a

otra de blanco.

4.7.3.4. Estructura de un archivo JPEG

Para concluir esta sección de JPEG, estudiaremos en detalle la estructura de un archivo JPEG. Antes de que los datos de la imagen sean cargados al visualizar, los marcadores deben ser leídos. En una imagen JPEG, el primer marcador es el Start Of Image (SOI). La mayoría de marcadores contienen información adicional. En este caso, el marcador y su información asociada son conocidos como encabezamiento. En un encabezamiento, el marcador viene seguido inmediatamente por dos bytes que indican la longitud en bytes de la información contenida en el encabezamiento. Un marcador lleva el prefijo hexadecimal FF. A continuación mostramos los marcadores esenciales para los ficheros JPEG secuenciales. Un componente es un canal de color específico en una imagen. Por ejemplo, una imagen RGB contiene 3 componentes: Rojo, Verde y Azul.

Marcador de comienzo de imagen (SOI) --2 bytes (FFD8) Marcador JFIF (FFE0) longitud -- 2 bytes identificador -- 5 bytes: 4A, 46, 49, 46, 00 ("JFIF") versión -- 2 bytes: generalmente 01, 02 los bytes más significativos se usan para revisiones mayores los bytes menos significativos se usan para revisiones menores unidades- 1 byte: Unidades para las densidades X e Y.

0 => X e Y especifican el aspect ratio de píxel 1 => X e Y son puntos/pulgada 2 => X e Y son puntos/cm

Densidad X – 2 bytes Densidad Y -- 2 bytes Thumbnail X -- 1 byte: 0 = no thumbnail Thumbnail Y -- 1 byte: 0 = no thumbnail (RGB)n -- 3n bytes: (24-bit) valores RGB empaquetados para los píxels thumbnails, n = Xthumbnail *

Ythumbnail Marcador de definición tabla de cuantización (FFDB) Los dos primeros bytes indican el número de bytes del encabezamiento, incluyendo estos dos bytes

de longitud. Para el resto del encabezamiento: Índice de tabla de cuantización y precisión: 1 byte (la precisión la indican los 4 bits más

significativos, y el índice los 4 menos significativos). En este caso la precisión suele ser 0 ó 1 indicando 8-bits o 16 respectivamente.

Valores de cuantización: 64 bytes. Las tablas de cuantización se almacenan en forma de zigzag. Marcador de definición de la tabla de Huffman (FFC4)

Tema 4.- Imagen.


Los dos primeros bytes indican el número de bytes del encabezamiento, incluyendo estos dos bytes

de longitud. Para el resto del encabezamiento: Índice: 1 byte: si el valor es mayor que 15 entonces indica tabla AC, de otro modo indica tabla DC. bits -- 16 bytes valores Huffman -- # bytes = la suma de los 16 bytes anteriores

Marcador de comienzo de frame (FFC0) Los dos primeros bytes indican el número de bytes del encabezamiento, incluyendo estos dos bytes

de longitud. Esta cabecera contiene: P -- 1 byte: precision de muestra en bits (generalmente 8 en JPEG secuencial) Y -- 2 bytes X -- 2 bytes Nf -- 1 byte: el número de componentes en la imagen 3 para imágenes JPEG secuenciales en color 1 para imágenes JPEG secuenciales en escala de grises Hacer Nf veces : Identificador de Componente -- 1 byte Factores de muestreo H y V -- 1 byte: H los 4 primeros bits y V los cuatro siguientes Número de tabla de cuantización-- 1 byte Los valores de sampleo H y V indican el final del componente al que están asociados. Por ejemplo, el

espacio de color define Y,Cb, y Cr con los valores por defecto 2, 1 y 1 los valores H y V por defecto son 2 en la librería 6a JPEG. Esto significa que el componente Y será de tamaño doble que las otros dos componentes de color, obteniendo una mayor resolución. Por ello, hay que reducir cuatro veces el tamaño de los componentes de menor resolución para conseguir esta diferencia y al descomprimir hay que cuadruplicar los componentes Cb y Cr.

Marcador de comienzo de escaneo (FFDA) Los dos primeros bytes indican el número de bytes del encabezamiento, incluyendo estos dos bytes

de longitud. Esta cabecera contiene: Número de componentes, n -- 1 byte: número de componentes en el escaneo. Hacer n veces: Identificador de Componente -- 1 byte Números de tabla DC y AC -- 1 byte: DC (primeros cuatro bits) y AC (últimos 4 bits) Ss -- 1 byte Se -- 1 byte Ah y Al -- 1 byte Marcador de comentarios (FFFE) Los dos primeros bytes indican el número de bytes del encabezamiento, incluyendo estos dos bytes

de longitud. Esta cabecera contiene lo que quiera el usuario Marcador de fin de imagen (EOI) (FFD9)

Tema 4.- Imagen.


4.8. Hardware Gráfico.

A continuación vamos a describir los componentes hardware más significativos relacionados con el tratamiento de imágenes, como son: tarjeta de vídeo y escáner.

4.8.1. Tarjetas de Vídeo. Dado que hoy en día los monitores son capaces de mostrar imágenes en alta resolución y true-

color, los factores que influyen en las posibilidades gráficas son: • La cantidad de memoria disponible para la visualización • Y la velocidad a la que es posible "dibujar" en los monitores

Estos factores se controlan a través de las tarjetas de vídeo. Estas son tarjetas de circuito impreso

que incluyen una memoria y/o un procesador (o varios) para mejorar las capacidades gráficas de un computador.

La memoria local de estas tarjetas permite aumentar el rango de colores y resoluciones con que se

pueden mostrar los gráficos en la pantalla. El procesador se encarga de las tareas habituales tales como redibujar la pantalla cuando, en un entorno gráfico, se activa una aplicación cuya ventana estaba total o parcialmente oculta por otra, descargando de esta forma de trabajo al procesador central.

Las tarjetas de vídeo son las responsables de mostrar la información en la pantalla del

computador. Con la llegada de los entornos gráficos, la cantidad de información involucrada en esta tarea ha hecho necesaria la incorporación de un hardware que descargue de este trabajo al procesador central. Con la llegada de las aplicaciones multimedia y los gráficos en 3D, la necesidad de hardware se ha incrementado considerablemente, lo que ha llevado a desarrollar una circuitería (que incluye un microprocesador) altamente especializada.

VGA fue el último de los estándares de vídeo definidos por IBM. A partir de aquí, The Video

Electronics Standards Association (VESA), un consorcio de fabricantes de tarjetas de vídeo y de monitores cuyo objetivo es estandarizar los protocolos de vídeo ha desarrollado una familia de estándares conocida como SuperVGA, que son compatibles con el estándar anterior (VGA) y que permite mayores resoluciones y un mayor número de colores.

Puesto que los pixels son más pequeños a medida que se utiliza una resolución mayor y los

objetos son de un tamaño fijo en la pantalla, aparecerán más pequeños conforme aumente la resolución de la pantalla.

Todos los estándares SVGA soportan la visualización en 16 millones de colores, pero el número

de estos que puede ser utilizado simultáneamente está limitado por la memoria de vídeo del sistema. Si se aumenta el número de colores o la resolución se hará necesaria una mayor cantidad de memoria. Sin embargo, disminuir uno de los dos permitirá aumentar el otro. En la tabla siguiente se muestran las posibles combinaciones para los tamaños más usuales de memoria de vídeo.

Memoria de vídeo Resolución Profundidad de color Número de colores 1Mb 1024 x 768 8-bit 256 800 x 600 16-bit 65,536 2Mb 1280 x 1024 8-bit 256 1024 x 768 16-bit 65,536 800 x 600 24-bit 16.7 millones

Tema 4.- Imagen.


4Mb 1024 x 768 24-bit 16.7 millones 6Mb 1280 x 1024 24-bit 16.7 millones 8Mb 1600 x 1200 32-bit 16.7 millones

Dentro de las tarjetas de gráficos de los PCs actuales podemos distinguir cuatro componentes principales:

• El procesador gráfico. • La memoria de vídeo. • El random access memory digital-to-analog converter (RAMDAC). • El software manejador (driver).

Figura 12. Esquema de una tarjeta de vídeo.

Los primeros sistemas VGA eran lentos. La CPU soportaba una alta carga por el proceso que

requerían los gráficos y la cantidad de información que se transfiere a través del bus a la tarjeta gráfica. Los problemas aumentaron por el hecho de que la memoria utilizada (DRAM) no podía ser escrita y leída simultáneamente, lo que quiere decir que el RAMDAC debía esperar para leer cuando la CPU no estaba escribiendo y al revés.

4.8.1.1. El Procesador Gráfico. Es problema se solucionó al introducir un chip dedicado a procesar los gráficos en las tarjetas

gráficas. En lugar de enviar una imagen completa, la CPU envía un pequeño conjunto de instrucciones de dibujo que son interpretadas por el driver del fabricante de la tarjeta gráfica y ejecutadas por el procesador de la tarjeta.

Estas operaciones incluyen transferencias y dibujo de bitmaps, cambios en la geometría de las

ventanas, dibujo de líneas, escalado de fuentes de letras y dibujo de polígonos. Y son llevadas a cabo por el procesador de la tarjeta de gráficos, que está diseñado para llevar a cabo estas tareas en hardware a velocidades mucho mayores de lo que lo haría el software que se ejecuta en la CPU El procesador gráfico escribe entonces los datos en la memoria de vídeo. Como hay menos datos que transferir habrá menos congestión en el bus del sistema y la carga de la CPU se verá reducida en forma considerable.

4.8.1.2. La memoria de vídeo.

La memoria que guarda la imagen se la suele denominar frame buffer y se encuentra, usualmente, en la misma tarjeta de vídeo. Los primeros sistemas de vídeo utilizaban memoria DRAM estándar. Sin embargo, esto requería de un refresco continuo de los datos que impedía el acceso a los mismos durante esos periodos. Como consecuencia, al incrementar las frecuencias de reloj, la productividad descendió en gran modo.

Tema 4.- Imagen.


Una ventaja de incluir la memoria de vídeo en la tarjeta de gráficos es que hace posible su

adecuación a tareas específicas y ha contribuido a la aparición de nuevas tecnologías de memorias, como por ejemplo:

• Video RAM (VRAM), es un tipo especial de DRAM de doble puerto, que puede ser escrita

y leída al mismo tiempo. Utiliza frecuencias de refresco menores que la DRAM ordinaria y como resultado la productividad aumenta.

• Windows RAM (WRAM), utilizada en las tarjetas Matrox Millenium, es también de doble puerto y puede utilizarse a frecuencias un poco mayores que la VRAM convencional.

• EDO DRAM, ofrece un ancho de banda mayor que la DRAM, puede utilizarse a frecuencias mayores que la DRAM normal y mejora el tratamiento de los ciclos de lectura/escritura de manera más efectiva.

4.8.1.3. El RAMDAC. La información en la memoria de vídeo es una imagen de lo que ha de aparecer en la pantalla,

almacenada como un bitmap en formato digital. Pero el medio de representación de esta información en el monitor utiliza señales analógicas. Estas requieren más que una indicación de encender o apagar la señal, necesitan información acerca de dónde, cuándo y con qué intensidad el cañón de electrones debe ser disparado en el monitor. Aquí es donde interviene el RAMDAC.

Muchas veces por segundo, el RAMDAC, lee los contenidos de la memoria de vídeo, la convierte

en una señal analógica RGB y la envía por el cable de vídeo hacia el monitor. La frecuencia a la que puede convertir la información y el diseño del propio procesador de gráficos, dictan el rango de frecuencias de refresco que la tarjeta de gráficos puede soportar. El RAMDAC también limita el número de colores disponibles a una determinada resolución, dependiendo de su arquitectura interna.

4.8.1.4. El Programa Controlador (Driver). Es importante en la productividad y características que ofrecen las tarjetas. Se ocupa de traducir

lo que las aplicaciones quieren visualizar a instrucciones propias del procesador de la tarjeta. Esta traducción es de gran importancia, puesto que los procesadores son capaces de operaciones más complejas que las de actualizar el valor de un pixel en la pantalla: pueden dibujar líneas, curvas y mover grandes bloques de datos entre otras. Es misión del driver decidir las instrucciones que deberá ejecutar el procesador de la tarjeta para llevar a cabo la tarea que indica la aplicación (la visualización).

En la mayoría de casos existe un driver diferente para cada resolución y/o profundidad de color.

Esto quiere decir que, incluso a pesar de la sobrecarga que conlleva utilizar diferentes resoluciones y número de colores, una determinada tarjeta ofrecerá diferentes prestaciones dependiendo de cómo se haya implementado un driver en particular.

4.8.1.5. El sistema gráfico AGP para PC.

AGP es una interconexión de alto rendimiento entre el chipset base y la controladora de gráficos para mejorar el rendimiento de gráficos avanzados para aplicaciones 3D. Reduce el cuello de botella gráfico al añadir un interfaz de alta velocidad entre el chipset y la controladora gráfica tal y como indica la siguiente figura.

Tema 4.- Imagen.


Esta figura es una representación de cómo se podrían almacenar texturas en la memoria del sistema y ser enviadas directamente al buffer del frame, lo que elimina ancho de banda 3D y tráfico de vídeo que limitan el bus PCI y permite usar más texturas de las que típicamente pueden caber en la memoria local para imágenes de alta calidad y mapas de texturas. Esto también reduce los requerimientos de memoria local en la tarjeta gráfica. Los segmentos de la memoria del sistema se reservan dinámicamente para ser usados por la controladora gráfica. Esta memoria se llama memoria AGP o memoria no local de vídeo. El resultado neto es que la controladora de gráficos es requerida para mantener menos mapas de texturas en la memoria local. Menores requerimientos de memoria significan menor coste global del sistema. Esta innovación también elimina la restricción de tamaño que la memoria gráfica local establece sobre mapas de texturas, permitiendo que las aplicaciones usen mapas de texturas de mayor tamaño y por lo tanto, mejoras en el realismo y calidad de la imagen. AGP tiene 32 líneas para direcciones y datos multiplexados. La memoria de vídeo local puede ser muy cara y no puede ser usada para otros menesteres por el sistema operativo cuando no sea requerida por el sistema gráfico. La controladora gráfica necesita acceso rápido a la memoria de vídeo local para refrescar la pantalla y para realizar tareas como el Z-buffering, doble buffering, texturas, etc. Beneficios de la tecnología AGP

• AGP no está limitado al ancho de banda de 132MB/s que tiene el bus PCI • Con el direccionamiento por bandas laterales, AGP usa 9 líneas de direcciones laterales extra que

permiten al controlador gráfico tratar varias direcciones y peticiones simultáneamente. • Ejecución directa de mapas de textura desde la memoria de sistema. AGP permite acceso directo

de ala velocidad a la memoria del sistema por medio del controlador gráfico. • Menor congestión del bus PCI, que está conectado a una gran variedad de dispositivos de E/S

tales como controladoras de disco, de red o sistemas de captura de vídeo. AGP opera de manera concurrente e independiente de la mayoría de transacciones PCI. Los accesos de la CPU a la memoria del sistema se pueden realizar de manera concurrente a las lecturas de la controladora gráfica de la memoria AGP. La reducción de tráfico de vídeo del bus PCI también posibilita tener una mayor estabilidad.

• Ancho de banda pico por encima de 2’1 GB/s según la nueva especificación AGP 3.0.

4.8.2. Escáners. Un escáner es un dispositivo que permite la conversión de imágenes en un formato que sea

válido para ser procesado por un computador. Las imágenes pueden ser fotografías para su retoque, corrección ó uso en procesos de maquetado gráfico. Pueden ser logotipos hechos a mano para el encabezamiento de documentos o cartas. También pueden ser diapositivas, negativos o transparencias.

La lista de aplicaciones en las que se utiliza un escáner es mayor de lo que aquí se ha enunciado.

En cualquier caso, lo que es más interesante es hacer notar que la diversidad de las mismas ha resultado

Tema 4.- Imagen.


en la aparición de diversos formatos de escáners para adaptarse a cada caso: compactos para aplicaciones exclusivas digitalización de documentos (mayormente OCRs); de fotografía, en los que la fuente de luz es fija y se mueve la foto; de mano, para casos de menores requerimientos y de sobremesa (desktop or flatbed scanners), los más flexibles. Estos son capaces de digitalizar imágenes, documentos, páginas de libros y revistas y, con los accesorios adecuados, diapositivas.

4.8.2.1. Modo de Operación. Todos los escáners, se basan en el principio de la reflexión o transmisión (reflectance or

transmission) que se ilustra en la Figura 14. El objeto se sitúa (en el caso de los escáners de sobremesa) sobre una pieza móvil que consiste en una fuente de luz y un sensor. La luz reflejada o transmitida por el objeto es recogida por el sensor y convertida en un voltaje proporcional a la intensidad de luz: cuanto más brillante es una parte, más luz se refleja (o transmite) resultando en un mayor voltaje.

Figura 14. Esquema de un escáner.

El sensor utilizado en la mayoría de los escáners es un CCD (Charge Coupled Device) lineal. Que

consiste en una serie de elementos sensibles a la luz, dispuestos en una línea. A mayor número de estos elementos por unidad de longitud, mayor es la resolución obtenida. El CCD mide la luz reflejada y la convierte en un voltaje que toma un valor analógico, este se muestrea y convierte en valores discretos mediante la utilización de un conversor ADC (analogue-to-digital converter).

4.8.2.2. Resolución El CCD es el componente fundamental de un escáner, ya que de él depende la resolución que

puede alcanzar la imagen digitalizada. La resolución se mide en ppp, puntos por pulgada. Un escáner tiene diferentes tipos de resolución. La resolución óptica o real es el número de

puntos individuales de una imagen que es capaz de captar el CCD. Esta es la resolución más importante porque define los límites físicos del escáner. Se expresa dando los ppp horizontales x los ppp verticales. Por ejemplo, un escáner con una resolución de 300x600 ppp significa que una linea horizontal de una pulgada contiene 300 puntos individuales, y una línea vertical de una pulgada contiene 600 puntos individuales. La resolución interpolada está dada por puntos creados por la computadora, que acomoda entre los puntos captados en la resolución real. Estos puntos "inventados" deben sus características a los puntos reales que tengan al lado. Por ejemplo, la computadora puede intuir que entre un punto blanco y uno negro se encontraba uno gris, entonces lo crea y lo acomoda entre ellos. Esto aumenta mucho la resolución, pero siempre depende de la resolución óptica o real. Por último existe la resolución de escaneado, que es definida por el usuario. Puede ir desde un mínimo de 75 ppp hasta el máximo que pueda alcanzar el escáner con la definición interpolada

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En el CCD se obtienen tantos pixels como elementos tiene. Así, para un escáner de sobremesa capaz de obtener una resolución óptica horizontal de 600 ppi (pixels per inch) y un tamaño máximo de anchura de documento de 8.5 pulgadas habrá un total de 5.100 elementos de CCD en lo que es denomina cabezal o (scan head).

El cabezal del escáner está montado en un elemento móvil que se desplaza a lo largo del objeto a

digitalizar. Realizándose la captura de una línea cada cierto número de milisegundos.

El número de elementos físicos en la matriz del CCD determina la frecuencia de muestreo en la dirección x y el número de lecturas de línea por unidad de tiempo, en relación a la velocidad de exploración, determina la de la dirección en y. Aunque se utilicen estos parámetros para definir la "resolución" de un escáner, este término no es el adecuado. En la determinación de la resolución de un escáner hay que considerar otros factores como la calidad de la electrónica, la óptica, los filtros y el motor de control. La definición de resolución depende de varios factores y es la capacidad de un escáner para determinar los detalles de un objeto.

Es posible mejorar la resolución aparente mediante la técnica de interpolación, que bajo el control

de software o hardware calcula puntos intermedios entre los que recoge el escáner.

4.8.2.3. Interpolación. Típicamente, los escáneres ofrecen resoluciones de 2,400 dpi (dots per inch), 4,800dpi y 9,600dpi.

Mientras que las resoluciones ópticas son del orden de 600 por 1.200 dpi, es posible ofrecer las anteriores mediante interpolación.

Para ello, a partir de los puntos que se obtienen por el proceso de escaneo, se calculan puntos

intermedios que aproximen el comportamiento de los obtenidos. El problema es que nunca serán tan precisos como los que se obtienen en la etapa inicial, por lo que las imágenes obtenidas muestran un aparente desenfoque. Este efecto no es apreciable en imágenes de gráficos de líneas, pero sí en el caso de imágenes de tonos continuos como las obtenidas a partir de fotografías.

4.8.2.4. Escáners de color. Los escáneres de color trabajan con tres fuentes de luz, una para cada uno de los colores

primarios (rojo, verde y azul). Algunos escáneres tienen un cabezal con una única fuente de luz fluorescente con tres CCDs con un filtro para cada uno de los colores primarios que obtiene una imagen en una sola pasada. Otros, otros tienen tres fuentes y un sólo CCD, por lo que realizan tres pasadas sobre el objeto.

Otra alternativa es utilizar un escáner de una sola pasada utilizando luz blanca y leyendo los

colores separados en el cabezal, puesto que incorporan tres filas de elementos, conteniendo cada una un filtro directamente en el chip (esta misma aproximación se utiliza en las cámaras de vídeo). También es posible utilizar un prisma que descompone la luz blanca en sus tres componentes y dirigirlas a tres filas de CCDs, lo que requiere una óptica de alta calidad y gran precisión en la disposición de los elementos.

4.8.2.5. Resolución Tonal. El rango de colores (o niveles de gris) que se obtienen en un escáner está en relación con el rango

dinámico de los conversores analógico a digital del mismo, la pureza de la luz utilizada como iluminante, la calidad de los filtros y cualquier ruido que pueda producir el sistema. En teoría, un escáner de 24 bits ofrece un rango de 8 bits (256 niveles) por cada color primario, esta diferencia se admite como suficiente para la capacidad de discriminación de color del ojo humano.

Desgraciadamente, algunos de los bits menos significativos son afectados por el ruido existente,

mientras que operaciones de corrección de tono posteriores a la operación de escaneado reducen mucho

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el rango dinámico. Por esto es mejor realizar las correcciones de tonos antes de la propia operación de escaneado. Algunos equipos ofrecen valores de 30 y 36 bits para el color, obteniendo un mayor nivel de detalle y permitiendo que posteriores operaciones de corrección ofrezcan valores más precisos en 24 bits que los métodos tradicionales.

4.8.2.6. El Software Controlador (Driver).

Los escáners, suelen utilizar como estándar de acceso a sus funciones el protocolo TWAIN. Este es un estándar en el proceso de adquisición desarrollado por Hewlett-Packard, Kodak, Aldus, Logitech y Caere que establece la conexión entre escáners y PCs y la utilización por parte de las aplicaciones. En la práctica, la opción de adquisición (acquire) de una aplicación permite al usuario indicar la fuente TWAIN lo que permitirá ejecutar el driver oportuno a utilizar sin salir de la aplicación. Después del escaneado, el driver ofrece la imagen obtenida a la aplicación que lo ha ejecutado.

4.8.2.7. Tipos de escáneres Escáner plano (de mesa) Este es el tipo de escáner más conocido y vendido. Además de ser sencillos en la forma de uso, tuvieron un gran auge cuando se utilizaron para publicar imágenes en internet. En este tipo de escáners la fuente de luz y el sensor CCD, se encuentran acoplados en un brazo móvil que se desliza sobre el documento que se encuentra inmóvil sobre una placa de vidrio. Por lo general tienen un área de lectura de dimensiones 22 por 28 cm y una resolución real de escaneado entre 300 y 400 ppp aunque mediante interpolación lleguen a resoluciones de hasta 1600 ppp. Existen escáners planos profesionales que cuentan con sistemas de eliminación de ruido electrónico, alto rango dinámico y mayores niveles de resolución. Una variante del escáner plano es el escáner de libros de trayectoria aérea, el cual permite escanear volúmenes encuadernados con las hojas hacia arriba gracias a que la fuente de luz y el sensor CCD se encuentran ensamblados a un brazo de trayectoria aérea. Con los escáners planos se pueden escanear fotografías, hojas sueltas, periódicos, libros encuadernados e incluso transparencias, diapositivas o negativos con los adaptadores adecuados.

Escáner con alimentador de hojas En este tipo de escáner el sensor y la fuente de luz permanecen fijos mientras que lo que se mueve es el documento, ayudado por un transporte de rodillos, cinta, tambor o de vacío. Están diseñados para documentos que sean de un tamaño uniforme y con una solidez suficiente para soportar una manipulación brusca. Son utilizados principalmente en negocios grandes, donde importa maximizar el rendimiento, por lo general a expensas de la calidad. Suelen escanear en blanco y negro o con una escala de grises con resoluciones relativamente bajas. Un tipo de escáner con alimentador de hojas es el modelo de pie, diseñado para los documentos de gran formato, como los mapas y los planos arquitectónicos.

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Escáner de tambor Este tipo de máquinas consiguen la mayor resolución, que puede llegar hasta 4.000 ppp en modo óptico. Estos escáners en lugar de utilizar el sensor CCD utilizan un sistema de tubos fotomultiplicadores (PMT) en el bloque lector. Un sistema de transmisión fotomecánico recorre la imagen punto por punto, obteniendo así una gran resolución y gama dinámica entre bajas y altas luces. Produce una imagen en colores primarios, pero ésta puede ser convertida en CMYK mientras el lector recorre la imagen. Los escáners de tambor son lentos, no son indicados para documentos de papel quebradizo y requieren un alto nivel de habilidad por parte del operador

Escáner para transparencias Los escáneres para transparencias digitalizan varios formatos de película transparente, ya sea negativa, positiva, color o blanco y negro. El tamaño de escaneado va desde 35 mm hasta placas de 9 x 12 cm. Por lo general el resultado es una imagen con un buen rango dinámico, sin embargo dependiendo del tamaño del original, la resolución puede ser insuficiente para algunas necesidades, además que el rendimiento puede ser lento. El escáner de mesa plana puede realizar también este tipo de escaneado, siempre y cuando se cuente con el adaptador necesario.

Escáner de mano o portátil Es un escáner pequeño, de bajo precio y buena resolución, casi como la de los escáneres de mesa plana. Hasta hace unos años eran los escáneres más accesibles económicamente, ya que los precios de los escáneres de mesa plana eras exageradamente caros, poro últimamente éstos han bajado mucho de precio. Su principal limitación está en el tamaño que deben tener los documentos que se desea

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digitalizar, generalmente el largo no importa, pero el ancho no puede sobrepasar los 10 cm. Son lentos y los modelos más económicos no manejan colores. La mayoría de estos modelos carecen de un motor para pasar las hojas, es el mismo usuario el que debe deslizar el escáner sobre el original. Suelen conectarse al puerto de impresora de la computadora y otros modelos llevan su propia tarjeta para puerto ISA. Este tipo de escáner es muy útile para digitalizar imágenes de libros encuadernados, artículos periodísticos, facturas y todo tipo de imágenes pequeñas

Especificaciones Al igual que con todos los productos informáticos, comprar un escáner significa entender toda una nueva serie de especificaciones y términos. A continuación se exponen los más importantes:

• Resolución. Se especifica en puntos por pulgada (ppp) y es una medida aproximada de la capacidad que tiene un escáner para capturar los pequeños detalles de una película o impresión. Existen dos tipos de resolución: óptica e interpolada; lo que cuenta es la especificación. A menudo, verá la resolución de un escáner plano expresada como dos números, por ejemplo 600 x 1.200. El primer número, la resolución óptica vertical del escáner, es el más importante y debe ser como mínimo de 600 ppp para obtener una digitalización de fotografías de alta calidad. En comparación, un escáner de película de alta calidad tendrá una resolución de más de 2.000 ppp, y los de más alta calidad llegan hasta los 4.000 ppp. No haga caso de las cifras a menudo astronómicas que los fabricantes de escáneres proponen para la resolución interpolada: no tienen ningún sentido.

• Intervalo dinámico (densidad óptica. Es el intervalo de tonos oscuros a claros en los que el escáner puede diferenciar detalles y es tan importante como la resolución. Un escáner con un intervalo dinámico alto permite digitalizar con más detalles de sombras y luces, así como colores y tonos más uniformes en general. La densidad óptica es la especificación de escáner que indica el intervalo dinámico, por lo que la de un buen escáner de fotos debe ser como mínimo de 3,0. Una especificación relacionada es la profundidad de color en bits, que mide cuántos colores puede especificar un escáner. Busque un mínimo de 36 colores.

• Velocidad. No se olvide de comprobar también la velocidad del escáner, sobre todo si va a digitalizar muchas fotos seguidas. Digitalizar 15 ó 20 fotos puede suponer fácilmente una hora o más en un escáner de velocidad media.

Más allá de las especificaciones Una vez explicadas estas especificaciones, viene lo que nos podíamos imaginar: no se puede juzgar un escáner sólo por sus especificaciones. Dos escáneres con resoluciones idénticas, por ejemplo, pocas veces capturan el mismo nivel de detalle en las fotos. Nada puede sustituir dos ojos a la hora de juzgar escáneres. Consideraremos estas especificaciones sólo como un punto de partida. Algunos escáneres de película de gama alta ofrecen accesorios opcionales para película de carrete y alimentador automático de diapositivas, que permiten la digitalización desatendida por lotes de diapositivas o negativos. Si buscamos un escáner de película de buena calidad, también se encontrará con una sopa de letras de características especiales con nombres como ICE, ROC y GEM, todas ellas desarrolladas por una empresa llamada Applied Science Fiction. ICE quita automáticamente los defectos superficiales de las imágenes digitalizadas a partir de películas dañadas o sucias; ROC recupera los colores atenuados en las imágenes digitalizadas a partir de películas viejas o mal conservadas; y GEM reduce el grano visible.

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Si deseamos convertirnos en fotógrafos profesionales debemos comprobar las características y la interfaz del software del escáner. Un software de escáner avanzado permitirá un mayor control del brillo, el equilibrio de los colores y la nitidez de las imágenes digitalizadas. Puede suponer una gran diferencia con una foto complicada. Si somos partidarios del tratamiento del color, debemos asegurarnos de que el software del escáner es lo último también en espacios de color.

Conexión Casi todos los nuevos escáneres se conectan a los equipos con interfaces USB o FireWire (IEEE 1394, i.Link), y la mayoría son compatibles con la característica Plug and Play de Windows. Claro que siempre debemos comprobarlo.

4.8.3. Cámaras digitales En una cámara tradicional, la luz que pasa a través del lente registra una imagen sobre la película compuesta de varias capas superpuestas de productos químicos (tres capas sensibles al rojo, verde y al azul respectivamente, y en una película negativa de color, una capa protectora naranja). En una cámara digital, la luz golpea un captador electrónico. El fenómeno producido ya no es químico, sino electrónico. La imagen tomada con una cámara digital consta de millones de píxeles ordenados en líneas y columnas. Esta organización puede verse fácilmente en una pantalla de ordenador. En la pantalla de un ordenador, el color de cada píxel se obtiene mediante tres elementos separados: los luminoforos. Uno para el rojo, otro para el verde y el tercero para el azul. Su brillo varía según la tensión que se aplica les aplica. Sin entrar en los detalles, las cantidades relativas de estos tres colores pueden reproducir casi cualquier color del espectro visible. La mayoría de los ordenadores visualizan 16.777.216 colores. Los píxeles de sus captadores no emiten luz, sino que crean una corriente eléctrica con base en la luz recibida. La técnica utilizada es más compleja que para una pantalla de ordenador. Está basada en pequeños elementos fotosensibles llamados puntos de fósforo. Para simplificar, durante el tiempo de exposición, cada punto de fósforo recibe una parte de la luz que pasa a través del lente y la convierte en corriente eléctrica. Entre más intensa sea la luz y más prolongada sea exposición, mayor será la carga eléctrica que resulta. Actualmente, todo el mundo toma fotografías en color. Desde un punto de vista eléctrico, el captador es el mismo. Cada punto de fósforo está cubierto simplemente por un filtro rojo, verde o azul. Por ejemplo, un filtro rojo detiene los rayos verdes y azules, pero deja pasar el componente rojo de la luz. Dado que los puntos de fósforo son menos sensibles al azul que los puntos rojos y verdes, las cámaras digitales requieren dos captadores para el componente azul de la imagen. Transferencia de una imagen Cuando toma una fotografía, los varios millones de puntos de fósforo del captador contienen diferentes cargas eléctricas. La cámara digital debe ahora guardarlas en forma de un archivo de imagen. Para esto, debe enviar el contenido de todos los puntos de fósforo a la memoria de la cámara. En una fracción de segundo, se transfieren todas las cargas eléctricas almacenadas en los puntos de fósforo a una zona de almacenamiento, liberando los captadores. Después, se desplaza las cargas de una a otra zona y se les transfiere a la memoria. Durante esta operación, se amplifica las cargas eléctricas.

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Después, se convierte las cargas eléctricas en valores digitales de 0 a 255. Por supuesto, se mantiene el orden en el que se ha guardado cada punto de fósforo, de manera a que los píxeles estén dispuestos correctamente en la imagen final visualizada en la pantalla del ordenador. En función de la marca y del modelo de la cámara, se guarda la imagen en los formatos gráficos RAW, TIF, FlashPix o Targa (TGA). Pero la mayoría de las veces, se comprime la imagen. La compresión de la imagen es la última fase del proceso de toma de la fotografía. Un programa residente en los componentes electrónicos de la cámara realiza la compresión. En función de la calidad elegida por el usuario (en la cámara misma), esta compresión producirá un archivo de imagen JPEG de tamaño variable. Finalmente, se almacena la imagen en el soporte de almacenamiento de la memoria de la cámara (tarjeta de memoria, disco duro, CD-Rom, etc.) y se puede visualizarla.

4.8.3.1. Aspectos a tener en cuenta en una cámara digital. Las cámaras digitales mega-píxel están bajando de precio, mientras la calidad y el número de características de las mismas se va incrementando. Algunas proyecciones sugieren que las cámaras digitales se volverán tan populares como las cámaras basadas en película para el año 2005 .La elección de una cámara digital involucra un cierto número de decisiones, que dependen de los siguientes parámetros. Calidad de imagen

La calidad de imagen es un tema complejo que involucra a la precisión de exposición, pureza de colores y técnicas de compresión de imágenes. Trataremos este tema con mayor detalle más adelante. Por ahora, lo más importante a tener en mente es que no existe realmente un sustituto para la experiencia directa.

Capacidad de imagen

Dependiendo de su aplicación, la cantidad de almacenamiento de imagen en la tarjeta es muy

importante. Existe generalmente un compromiso entre la capacidad de imágenes y la calidad de la imagen, por lo tanto no conviene alegarse demasiado por una gran capacidad de imagen hasta que verifique cuanta memoria real la cámara contiene comparada con la resolución de las imágenes. Una cámara puede prometer un almacenamiento doble de resolución por imagen que otra , pero sin embargo

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no disponer de más espacio real de almacenamiento . La consecuencia sería probablemente una pérdida de calidad de imagen. Muchas cámaras nos permiten tomar la decisión propia acerca de la relación memoria/costo permitiéndole almacenar imágenes en tarjetas de conexión externa. Esta aproximación permite que cada usuario agregue tanta memoria como necesite. Tiempo atrás, la mayoría de las cámaras usaban un tipo único de tarjeta de memoria (llamada PCMCIA ) , pero esos días pertenecen al pasado.

Salida, almacenamiento y compresión

La mayoría de las cámaras digitales en el mercado en la actualidad disponen de un visor (o display )

LCD , lo que significa que podemos observar la imagen en tiempo real . Esta es una de las grandes ventajas de una cámara digital: respuesta inmediata sobre lo que se captura. Una vez que la imagen deja el sensor CCD (por medio del ADC y el microprocesador) , está lista para ser vista en el LCD . Por supuesto, éste no es el fin de la historia, el observar la imagen en su cámara perdería su atractivo si fuera todo lo que pudiera hacer. Queremos además transferir la imagen a la computadora o enviarla directamente a la impresora. Existen diferentes maneras de almacenar imágenes en una cámara y luego transferirlas a la computadora. Las primeras generaciones de cámaras digitales tenían almacenamiento fijo dentro de la cámara. Para sacar las imágenes necesitaban ser transferidas a la computadora a través de cables. A pesar de que la mayoría de las cámaras actuales son capaces de conectarse a un cable de puerto serie, paralelo , SCSI , USB , etc . , las mismas vienen provistas de algún tipo de dispositivo de almacenamiento removible. Las tecnologías rivales son CompactFlash , SmartMedia , y Memory Sticks , pero existen otras. Estas tres representan dispositivos de memorias del tipo flash pequeñas, removibles , y de estado sólido , que no tienen partes móviles . Son medios rápidos y baratos de almacenar fotos de manera que pueda transferirlas a una computadora o imprimirlas posteriormente. Para poder pedir o transferir archivos desde una memoria flash hacia su computadora sin usar cables, deberemos disponer de un driver o lector para su máquina . Estos dispositivos se comportan en forma muy similar a lectoras de mini discos y son de precio accesible.

Considere a todos estos medios de almacenamiento como películas digitales reusables. Los

diferentes tipos de dispositivos para memorias flash no son intercambiables. Cada fabricante de cámara ha decidido sobre un dispositivo u otro. Cada uno de los dispositivos de memoria necesitan de algún tipo lector de tarjeta para poder transferir los datos. Una tarjeta de memoria en tamaño natural, este dispositivo es el soporte de las imágenes captadas por la cámara, de la cual se pueden transferir al computador .

Almacenamiento La cámara necesita almacenar sus imágenes en algún lugar, y usa memoria para hacerlo . Existe un número de de sistemas de almacenamiento corrientemente usados en las cámaras digitales:

• Memoria interna: Algunas cámaras extremadamente baratas tienen una memoria flash interna . No existe ningún modo de cambiar o ampliar la memoria. La memoria interna puede servir para mantener 6 ó 12 imágenes, luego usted puede bajar las imágenes a su computadora o borrarlas para poder cargar más .

• Tarjetas SmartMedia: Las tarjetas SmartMedia son módulos de memoria flash pequeños . La cámara puede venir con uno, y luego usted puede comprar tarjetas adicionales si necesita mas memoria . Los tamaños son de 4,8,16,32 y 64 megabytes (MB) .

• Tarjetas Compact flash : Las tarjetas Compact flash son otro tipo de memoria flash , similares a la anterior , pero ligeramente diferentes . Los rangos de capacidad varían hasta 128 MB .

• Memoria tipo Memory stick : es una forma registrada de memoria usada por Sony. • Mini disco ( disco floppy , disquete ) algunas cámaras almacenan las imágenes directamente

sobre disquetes . Esto facilita la transferencia de imágenes debido a que simplemente se puede sacar el disquete y colocarlo dentro de cualquier computadora . El problemas es que un disquete sólo almacena hasta 1.4 MB de información , lo que no es suficiente cuando estamos hablando de imágenes de alta resolución . Usted puede almacenar aproximadamente 30 imágenes de 640X480 en un disco floppy .

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• Disco rígido - Algunas cámaras mas sofisticadas usan discos rígidos integrados , o tarjetas de disco rígido PCMCIA , para el almacenamiento de imágenes . Los tamaños pueden variar hasta un gigabyte (GB) , dependiendo del factor de forma .

• Grabación de CD y DVD - Algunos de las cámaras nuevas usan discos compactos (CD) y DVDs grabables para almacenar imágenes. Un disco compacto grabable almacena hasta 650 MB , un DVD puede almacena hasta 5.6 gygabytes (GB) .

Para elegir entre estas diferentes opciones, existen algunos temas a considerar : si nos gusta tomar una docena de tomas de 640 x 480 en un cumpleaños y luego cargarla en su computadora para enviarlas por e-mail , cualquiera de estos sistemas funcionará . Si no necesitamos mucha memoria, entonces un disquete está bien, o una pequeña cantidad de memoria ( 2 ó 4 MB ) flash trabaja bien . Si planeamos irnos de viaje, tomar cientos de fotografías y luego volver a casa a observarlas, necesitaremos grandes cantidades de almacenamiento. Puede obtenerlo comprando memoria flash extra o usando una cámara con disco rígido. Si queremos tomar imágenes de alta resolución (por ejemplo , imágenes de 2 mega-píxeles ) , necesitaremos gran cantidad de almacenamiento . Necesitaremos probablemente tarjetas de memoria flash extras o usar una cámara con disco rígido. Versatilidad de exposición

Una desventaja notable de las cámaras digitales es su inhabilidad para manejar condiciones de iluminación radicalmente diferentes simplemente usando un tipo diferente de película: (con una cámara digital , la cámara es la película ). Esto significa que deberemos estar seguro de que el sistema de exposición de la cámara ( obturador , apertura de lente variable , flash suplementario ) pueda manejar un rango suficientemente amplio de condiciones . En esta categoría , observaremos el número equivalente ISO de la cámara , que mide la sensibilidad del sensor de la cámara a la luz . Un número más alto significa que la cámara puede capturar con mayor capacidad imágenes con menor luz. La mayoría de las cámaras del tipo "apunte y dispare" tienen rangos ISO equivalentes dentro de los valores 80-200, a pesar de que algunas van mucho mas allá de éstos límites. Más allá del régimen ISO, buscaremos un mayor rango de velocidad de obturador y de aperturas de lente . Número típicos aquí son velocidades de obturador de 1/30 a 1/1000 de segundo, y aperturas de lentes de f2.8 a f16, a pesar de que la presente generación de cámaras tienen velocidades de obturador desde ½ a 1/10.000 de segundo. Cuanto mayor sea el rango cubierto por ambos juegos de números mejor . Pondremos además atención a la capacidad del flash interno si es que existe . Factores claves aquí son el rango de distancia dentro del cual el flash será útil , y el número de "modos" de que dispone . Las cámaras de primera generación tenían un muy limitado alcance de flash, evidenciado por las máximas distancias de trabajo de 10 pies o menos, pero la mayoría de los modelos corrientes alcanzan a los 16 pies o más. Los "modos" de flash se refieren a las diferentes maneras en que los sensores de luz de la cámara pueden controlar el circuito de flash. En el modo mas básico, la cámara "baja el puntaje " (cierra) de la apertura de su lente y hace funcionar el flash a plena potencia de manera que la mayoría de la luz que incide sobre el objeto es proporcionada por el flash. Algunas cámaras ofrecen el modo "fill" (llenado) para su flash, en éste modo , la cámara ajusta la velocidad del obturador y apertura de lente basándose en la cantidad de luz proveniente del conjunto de la escena . En el modo "fill", sólo una suficiente cantidad de iluminación es usada para "llenar" las sombras y elevar la iluminación hasta el mínimo requerido. El resultado es con frecuencia un objeto más natural, iluminado en forma uniforme. Muchas cámaras ofrecen los modos especiales de reducción de ojos rojos "red-eye reduction", en el cual el flash destella una o dos veces antes de realizar la exposición, para inducir una reducción de la pupila ojo de la persona, disminuyendo así la reflexión interna que provoca el efecto de "ojo rojo".

Juego de características

De forma paralela a los parámetros básicos arriba citados, existe una variedad de características de

cámaras que pueden tener variados grados de usos en su aplicación: Primeros planos y gran angular . La habilidad para tomar fotos de primeros planos es crítica en muchas aplicaciones. Muchas cámaras digitales del tipo "apunte & dispare" tienen lentes de foco fijo , en las cuales la distancia focal es ajustada de manera que todo los que se encuentre alrededor de 1,2 metros esté en foco . Esto es útil cuando necesitamos fotografiar objetos en dicho rango , pero inútil si usted debe tomar una foto de algo que está sólo a unos pocos centímetros. Algunas cámaras del tipo "apunte & dispare " disponen de la posibilidad

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de agregar dispositivos opcionales para mejorar el desempeño en primeros planos, mientras que otras ofrecen modos de enfoque "macro" especiales que le permiten llegar más cerca del objeto que lo que llegarían las lentes estándar. La fotografía de gran angular es otra habilidad importante si usted la necesita. (Esto podría ser particularmente importante para fotografía de propiedades o de seguros , donde las condiciones de tomas pueden ser muy estrechas). Nuevamente, algunas cámaras tienen accesorios opcionales disponibles para expandir su campo de visión . Algunas cámaras vienen provistas con lentes zoom con un rango de distancias focales que se extienden desde un ligero gran angular ( casi equivalente a una lente de 35mm en una cámara de 35 mm ) hasta un telefoto ( ligeramente mayor que el equivalente de una lente de 100 mm en una cámara de 35mm ) .

El temporizador

El temporizador interno ("self-timer") es simplemente un retardo en el obturador que le permite

disparar la cámara, para luego correr, ubicarse y luego ser incluido en la imagen antes de que el obturador sea accionado. Este es un adicional fácil desde el punto de vista de la tecnología requerida, pero omitido con frecuencia. Si usted planea ser parte de cualquier grupo de fotos, verifique que su cámara tenga esta característica.

Software incluido

El software incluido con la cámara es muy importante, de hecho, ésta es un área donde

encontraremos la mayor variación entre las cámaras. Los elementos a considerar incluyen cuan conveniente es descargar imágenes desde la cámara. ¿Puede una cámara llena de imágenes ser trasladada a su disco rígido rápidamente para un procesamiento posterior? , o se debe mantener la cámara cautiva mientras cada imagen es procesada individualmente? . Alternativamente, ¿pueden ser observadas vistas previas de las imágenes antes de ser descargados sus archivos en forma completa? Esto puede ahorrar una gran cantidad de tiempo en seleccionar las mejores tomas de un grupo grande de fotografías. Manipulación de imágenes

Transferir las imágenes a la computadora es sólo el comienzo: ¿Permite el software incluido

manipular las imágenes luego de haberlas capturado?, ¿con qué facilidad puede usted compensar exposiciones pobres, pérdidas de color, o imágenes fuera de alineación? ¿Qué hay acerca de los retoques menores para remover imperfecciones, reflexiones errantes, etc ?

Formato de archivos

Particularmente importante es la capacidad de exportación de archivos del software: ¿Puede el

software provisto proporcionar fácilmente imágenes en el formato de archivo que necesitamos?, sus requerimientos pueden ser diferentes si planeamos capturar imágenes para presentaciones de multimedia que para una presentación impresa. La mayor parte del software de cámaras es muy competente en éste aspecto, con algunos fabricantes incrementando su nivel de capacidad . Virtualmente todos los paquetes proporcionan el estándar RGB TIFF o JPEG para exportación, que la mayoría de las aplicaciones de documentos y de proceso soportan.

La mayoría de las cámaras en la actualidad almacenan sus imágenes en formato JPEG, y podemos

seleccionar entre “modo de detalles finos” y “modo normal”. Cámaras de mayor precio pueden además soportar el formato TIFF. Mientras el formato JPEG comprime la imagen el formato TIFF no lo hace, por lo tanto las imágenes TIFF ocupan mucho espacio. La ventaja del almacenamiento TIFF es que no hay pérdida de datos en el proceso de compresión.

Catálogo La disponibilidad de un adecuado espacio de almacenamiento es sólo parte de la batalla: encontrar

las imágenes es otro tema completamente. En reconocimiento a éste hecho, algunas cámaras incluyen al menos una rudimentaria capacidad de catálogo de imágenes en su paquete de software. Algunos

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fabricantes han comenzado a entregar productos para catalogación de imágenes de terceras partes más poderosos con sus cámaras, un agregado por cierto muy bienvenido . Calidad de imagen

La calidad de imagen es una de las características más importantes a considerar al elegir una cámara,

y es imposible hacer una evaluación a partir de las hojas de características de los fabricantes. Esto resalta la importancia de las imágenes de prueba: últimamente, la única manera de decir si una cámara dada producirá resultados aceptables en su aplicación es ver y probar imágenes de objetos similares. La razón por la cual la calidad de la imagen es tan difícil de manejar es por dos razones. Primero, no existe en la actualidad ningún estándar o escala objetivas por la cual medir la precisión del color en las cámaras digitales. Segundo, todos los dispositivos digitales del tipo Apunte & dispare usan tecnología de compresión de imágenes para compactarlas dentro de una memoria limitada. Dependiendo del algoritmo usado y la cantidad de compresión aplicada, la calidad de la imagen puede variar ampliamente, aún entre dispositivos usando el mismo sensor CCD .

Veamos algunos elementos que contribuyen a la calidad de imagen :

Calidad del color Es un tópico complejo y generalmente no muy bien comprendido. La calidad del color está formada

por dos parámetros relacionados pero diferentes: pureza del color y balance tonal. La gente tiende a asumir que los errores de color pueden ser corregidos fácilmente en un programa de edición de imágenes como Photoshop, y por lo tanto tienden a descontar su importancia. Esto es generalmente verdadero en cuanto a los errores tonales, pero los errores debidos a la pureza del color son virtualmente imposibles de corregir.

Balance de grises y precisión del color ( Errores tonales ) , rango tonal:

Los errores tonales en una imagen digital son fácilmente compensables por resultados muy gratificantes El balance de grises es tanto el más dramático y a la vez el más fácilmente corregible. Mientras que un tratamiento completo del balance de grises está más allá de esta discusión particular, podemos sin embargo cubrir unos cuantos puntos clave, y ver los efectos de ajustes relativamente fáciles. El balance de grises se refiere al balance de los canales rojo, verde y azul a lo largo de todo el rango tonal, llevando a los tonos grises en la imagen a su balance de colores neutros. Si el canal azul de una cámara respondiera más que el rojo o el verde, las imágenes tendrían una tendencia generalizada al azul. Mientras que los problemas del balance de grises son a veces así, generalmente son mas complejos. En una cámara digital, nos preocupamos por el color a lo largo de todo el rango de tonalidades, lo que significa que necesitamos concentrarnos en el balance de grises en las sombras, en las zonas iluminadas y todos los puntos intermedios. En la práctica, no es ni práctico ni necesario hacer ajustes de balance de grises punto a punto a lo largo de toda la escala tonal. Generalmente, ajustando el balance en las zonas iluminadas, sombras y medio tonos trae resultados dramáticos con relativamente poco esfuerzo. Rango tonal : Es la habilidad de una cámara para cubrir un amplio rango de tonos desde la luz hasta la oscuridad es una de las funciones de imagen mas críticas . Sorprendentemente , esta es la tarea mucho mas difícil que podemos asumir. El problema es que nuestros ojos no responden en forma proporcional ( o "lineal" ) a la luz , pero compensan escenas más claras u oscuras . Además, el medio de salida final , que puede ser una pantalla de monitor o una página impresa , no se puede remotamente aproximar al rango de brillo de las escenas reales . El resultado es que el rango de valores de brillo típicos del sujeto deben ser comprimidos para adaptarse al rango que puede ser reproducido por la pantalla o papel que vemos en la imagen final. La imagen digital es muy impiadosa con las exposiciones excesivas y las bajas exposiciones. La película convencional (especialmente de negativos color ) tiene una tremenda latitud de exposición , lo que significa que la misma responde en forma predecible a tremendos rangos de valores de brillo . Si el negativo es un poco más claro u oscuro , no importa : es suficientemente fácil ajustar la exposición en el proceso de impresión para hacer que la copia final se vea bien . Con dispositivos digitales, sin embargo, estamos restringidos a un absoluto (y verdaderamente pequeño ) rango de valores numéricos . (En la mayor parte de los casos, los números disponibles para representar el brillo van desde el 0 al 255 ). Todas

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las cámaras digitales pueden decirnos en un punto que el mismo es "más claro" o " es más oscuro " , y cualquier variación en el brillo se pierde . De manera de no perder detalles, usted pensaría que nosotros querríamos que para la cámara o el escáner ninguna parte de la imagen fuera completamente "blanca" o "oscura" . Es verdad que ésta aproximación preserva el detalle tonal máximo , pero las imágenes resultantes se verían muy carentes de contrastes . Aparte de un bajo contraste , tales imágenes aparecerían además con colores muy "barrosos" . En la práctica, para que la cosas se vean mejor , la cámara casi siempre deberá descartar algo de información , el tema es cuánto , y cuán notable será esto en la imagen final . Para probar el rango tonal de una cámara , nosotros idealmente buscamos varios objetos , variando desde el contraste alto hasta el bajo . En el extremo, necesitamos un objeto con un rango realmente amplio desde la iluminación mas alta hasta la mas baja , esto nos dirá bien si la cámara puede manejar situaciones extremas . No todas las imágenes de la vida real llegan a abarcar rangos tan amplios sin embargo Evaluando la pureza y precisión del color

La precisión del color es un parámetro difícil de cuantificar. Después de la reproducción tonal, la

reproducción del color es probablemente el factor más importante dentro de las características de las cámaras digitales. Para discutir adecuadamente la reproducción del color sin embargo, necesitamos dos palabras claves del vocabulario: matiz y saturación . El matiz se refiere a qué color estamos hablando, en otras palabras, el matiz nos dice dentro de qué parte del arco iris caería el color. La saturación se refiere a la cantidad de color presente.

Una imagen monocroma tal como una foto en blanco y negro tiene cero saturación , mientras que los

colores primarios brillantes tienen una muy alta saturación. En general , los errores de saturación son fácilmente reparables en programas de edición de imágenes. Los errores de matiz son de un tipo completamente diferente. Este tipo de problemas puede ser ajustado con la mayoría de los programas de edición de imágenes . Por el contrario , los errores en la precisión del color , o "contaminación de color" son virtualmente imposibles de resolver. La contaminación del color se refiere a situaciones en que los colores primarios no son capturados como primarios puros, sino como "contaminados" con variadas cantidades de otros colores. La conclusión de esto es que es muy importante para una cámara digital o escáner producir colores "puros". Rango dinámico

El rango dinámico mide la amplitud de rango de la luminancia de un objeto (por lo tanto el brillo)

que un sensor puede medir en forma precisa. La mayoría de las cámaras digitales pueden capturar un amplio rango de valores de brillo que la página impresa puede reproducir. El factor más importante es la cantidad de trabajo bueno que el hardware y el software pueden hacer al comprimir el rango completo de brillo de la escena dentro de un rango que los dispositivos de salida puedan reproducir. Esta capacidad, tanto en una cámara como en un escáner de alto rango, es llamada compresión de tonos , y es una importante característica de los dispositivos de entrada de alta calidad . La compresión de tonos es tanto un arte como una ciencia, y los diferentes dispositivos usan diferentes curvas de entrada a salida para llevarla a cabo. Generalmente, usted busca evitar la pérdida de zonas luminosas como de sombras, y aún mantener un razonable contraste en los medio tonos. Visualmente, los fotógrafos están acostumbrados a observar problemas tonales en objetos muy iluminados y muy oscuros. Ruido del sensor

La característica que más limita al rango tonal total de una cámara digital es el ruido en el dispositivo sensor. Sin entrar en tecnicismos, un sensor ruidoso significa que usted verá "granulado" o "nieve" en grises sólidos o colores firmes. Este efecto es particularmente pronunciado en áreas sombreadas. Esta variación aleatoria del valor "ideal" es llamada ruido, y puede ser un factor de calidad en algunos dispositivos . El ruido en las imágenes es generalmente el mayor problema cuando usted está tratando de obtener detalles significativos de entre las sombras extremas, ajustando los valores de brillo y contraste luego de que la toma ya se ha hecho . El ruido puede además aparecer también como granulado no deseado en áreas de color uniforme .

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Sensor y efectos ópticos , aberración de color. Cada imagen capturada por una cámara digital es en realidad formada por tres imágenes separadas

(rojo , verde y azul ) . De manera de ver su imagen correctamente, todas estas imágenes deben ser mantenidas en un perfecto registro. Si el registro entre las imágenes tricolor está corrido en cualquier parte, el resultado será una aberración de color. En la práctica, la mayoría de las cámaras digitales Apunte & dispare usan "arreglos de bandas" , de manera que el registro de color sea fijo .Existen dos diferentes sensores usados en las cámaras en la actualidad :

• Sensores CCD – estos sensores han estado en el mercado por más tiempo. En general , los CCD

tienen mas píxeles y trabajan mejor en baja luz . Sin embargo, tienden a ser mas caros y usan un montón de energía .

• Sensores CMOS – estos sensores tienen menor resolución, usan menos potencia y no trabajan

bien en baja luz . Si usted está buscando una cámara barata, de baja resolución o planeas usarla al aire libre , un sensor CMOS sería una buena elección .

Las cámaras de alta resolución necesitan un sensor CCD.

Resolución

La cantidad de detalles que una cámara puede capturar es llamada resolución, y es medida en píxeles. La resolución es uno de los parámetros menos entendidos , menos representados y confusos en todo el campo de la fotografía digital . Es además una de las características más difíciles de especificar en precisión , de una manera objetiva y particular en las cámaras digitales . Uno de los puntos más importantes para comprender acerca de la resolución en las cámaras digitales es que los píxeles no son resolución, TODAS las cámaras digitales del tipo apunte & dispare en su nivel de entrada usan un alto grado de compresión de imágenes para poder hacer entrar un número razonable de imágenes dentro de su limitada memoria RAM . Hemos visto anteriormente los detalles técnicos importantes de manera de poder simplificar la explicación del color. La luz es convertida a cargas eléctricas, pero las cargas eléctricas que se forman en el CCD no son señales digitales listas para ser usadas por su computadora. Al digitalizar la información, la señal debe pasarse a través de un conversor analógico a digital (ADC). La interpolación es llevada a cabo por un microprocesador luego de que los datos han sido digitalizados.

¿Es el número de fotosítios el mismo que el número de píxeles ?:Al leer las características de una

cámara cuidadosamente , notaremos que el número de píxeles y el valor de resolución máxima no son muy compatibles . Por ejemplo, una cámara dice ser de 2.1 mega-píxeles y es capaz de producir imágenes con una resolución de 1600 X 1200 . Haciendo un poco de matemáticas, una imagen del 1600 X 1200 contienen 1.920.000 píxeles. Pero 2.1 mega-píxeles significa que deberían haber al menos 2.100.000 píxeles . Esto no es un error de redondeo , y no es un truco matemático . Existe una real discrepancia entre estos dos números . Si una cámara dice que tiene 2.1 mega-píxeles , entonces existen realmente aproximadamente 2.100.000 fotosítios en el CCD.

¿De qué tamaño son los sensores ? La generación actual de sensores digitales son más pequeños que una película . Emulsiones de película típicas que son expuestas en una cámara basada en película miden 24 mm x 36 mm . Si usted ha observado la especificaciones de una típica cámara de 1.3 mega-píxel , encontrará que dispone de un sensor CCD que mide 4,4 mm X 6.6 mm . Un sensor más pequeño significa lentes más chicas. Ya existen sensores CCD de más de 6 millones de fotosítios y es aproximadamente del tamaño de una película estándar de 35 mm . Lo que ocurre es que algunos de los fotosítios no son usados por la imagen. El CCD no es un dispositivo analógico , es necesario proporcionar algunos circuitos a los fotosítios da manera que el ADC pueda medir la cantidad de carga . Este circuito es negro de manera que no pueda absorber ninguna luz que distorsione la imagen. Se necesita un montón de memoria para almacenar una imagen de aproximadamente 1.2 millones de píxeles . Casi todas las cámaras digitales usan algún tipo de compresión de datos para hacer los archivos más chicos . Existen dos características de las imágenes digitales que hacen posible la compresión :

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Repetición: Cuando las rutinas de compresión toman ventaja de los patrones que se repitan , no hay pérdida de información y la imagen puede ser reconstruida exactamente como fue registrada en la cámara . Desafortunadamente , esto no reduce los archivos mas de un 50% , y a veces no llega ni siquiera a ese nivel .

La irrelevancia es un tema más trucado. Una cámara digital registra más información que la que es

fácilmente detectada por el ojo humano. Algunas rutinas de compresión toman ventaja de éste hecho para descartar parte de la información intrascendente. Si usted necesita archivos más chicos, deberá estar dispuesto a descartar más datos. La mayoría de las cámaras ofrecen diferentes niveles de compresión a pesar de que no lo llamen así, lo más probable es que lo ofrezcan como diferentes niveles de resolución, esto es lo mismo , una menor resolución significa una mayor compresión y por ende mayor compresión significa menor resolución .

En general, cuanto más píxeles tenga la cámara, más detalles podrá capturar. Cuanto mayor

cantidad de detalles sean capturados, más se podrá aumentar la foto antes de que la misma aparezca "granulada" , y aparezca fuera de foco . Algunas resoluciones típicas que podemos encontrar en cámaras digitales en la actualidad incluyen :

256X256 píxeles - Encontrará esta resolución en cámaras baratas. Esa resolución es tan baja que la

calidad de la imagen es casi siempre inaceptable . El total de píxeles es de 65.000 . 640X480 píxeles - Esta es la más baja en la cámaras "reales" . Esta resolución es buena para enviar por

e-mail la mayoría de sus imágenes a amigos o publicarlas en la Web . El total de píxeles es de 307.000 . 1216X912 píxeles - Para imprimir con buena calidad las imágenes, ésta es una buena resolución . Este

es el tamaño mega-pixel - 1.109.000 píxeles en total . 1600X1200 píxeles - Esto es "alta resolución " , las imágenes tomadas en esta resolución pueden ser

impresas en tamaños más grandes , como por ejemplo 8X10 pulgadas , con buenos resultados . Esto da casi un total de 2 millones de píxeles.

Las cámaras son frecuentemente clasificadas en términos de número de píxeles que las mismas

producen en sus archivos finales , y la gente generalmente interpreta al número de píxeles como la "resolución" de la cámara. Desafortunadamente , resolución y píxeles tienen sólo una cercana relación entre sí . Las imágenes de 1024x768 píxeles pueden en verdad verse mejor que imágenes difusas de 1280x960 . La única razón por la que hay una relación entre cantidad de píxeles y resolución es que todos los fabricantes presionan para un mejor compromiso entre tamaño/definición tanto como pueden , y todos más o menos igual . Realmente , la resolución se refiere a cuánto detalle usted puede ver en la imagen , lo que debería ser una cosa fácil de cuantificar : simplemente fotografíe un objeto que muestre progresivamente detalles más finos , y note el detalle más fino que usted pueda realmente ver . Desafortunadamente , ésta rápida aproximación es complicada por las realidades de la imagen digital , con los factores duales del aliasing y la compresión JPEG de la imagen contribuyendo a la confusión . Aliasing es lo que ocurre cuando un sensor no tiene suficiente resolución para reproducir los detalles más finos en una escena . En vez de ver la imagen , lo que usted termina viendo es alguna combinación de la imagen y los píxeles mismos del sensor . La segunda complicación en medir la resolución surge del efecto de la compresión JPEG sobre los datos de la imagen. El algoritmo JPEG comprime archivos de imágenes quitando información que el mismo considera redundante o sin importancia. En la práctica, el mismo realiza un muy buen trabajo preservando los detalles en áreas de la imagen con fuertes contrastes , pero es mas agresivo descartando datos cuando el contraste no es muy marcado , esto significa que usted al final deberá confiar en sus propios ojos para juzgar la resolución , basándose en cómo la cámara responde a los tipos de objetos que usted probablemente fotografía .

4.9. Herramientas para tratamiento de imágenes

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4.9.1. Adobe Photoshop

Adobe Photoshop es probablemente el estándar profesional para el tratamiento de imágenes digitales. Está considerada como una herramienta fundamental para diseñadores gráficos y webmasters. A continuación comentaremos una serie de sus características principales. En el apartado de gestión de imágenes, destacan las posibilidades de búsqueda y edición de metadatos de archivos, que permiten localizar imágenes rápidamente sin necesidad de abrir archivos realizando búsquedas de metadatos y de palabras clave nuevas y personalizables en el Explorador de archivos. Permite la compartición desde el explorador de archivos de lotes de imágenes en presentaciones en PDF de Adobe, galerías de fotografías Web, servicios de impresión en línea, paquetes de imágenes, etc. La galería de filtros permite la previsualización de varios efectos a la vez, incluyendo más de 95 filtros diferentes. Incluye una ayuda mejorada para la gestión del color, que asiste en la configuración de impresoras y monitores para obtener un color preciso y uniforme. Permite la creación de imágenes originales o retoque de fotografías mediante una amplia y completa gama de herramientas de pintura, dibujo y retoques. Podemos aislar y enmascarar automáticamente áreas complejas de una imagen mediante las herramientas de resaltado y limpieza de la función Extraer imágenes, así como crear patrones de fondo a partir de cualquier imagen.

División en capas, que pueden ser controladas agrupándolas en conjuntos, mediante la codificación

del color y el bloqueo. Podremos agrupar nuestros trabajos hasta en cinco niveles de capas anidadas, y crear variaciones de diseño de forma más eficiente guardando distintas combinaciones de capas en el mismo archivo como composiciones de capas. Es un medio ideal para crear imágenes de gran tamaño, como anuncios para vallas publicitarias y autobuses, imágenes técnicas, etc con imágenes de hasta 300.000 x 300.000 píxeles y con 56 canales por archivo. Ofrece la posibilidad de crear bitmaps con texto de resolución independiente y formas vectoriales en el mismo archivo. Permite la creación de líneas, rectángulos, elipses y polígonos basados en vectores que se podrán combinar y editar para ser usados como máscaras o compartidos. Simulación de técnicas pictóricas tradiciones mediante los efectos secos y húmedos de pinceles, pasteles, carboncillos, etc.

En cuanto a las posibilidades para manejar texto, permite la creación de texto basado en vectores que

se pueden editar en el lienzo., incluyendo opciones de formato como separación de palabras por sílabas, saltos de línea óptimos, etc. El texto se puede convertir en formas que se pueden utilizar como máscaras u otros efectos especiales.

Ofrece soporte completo para datos de imágenes y de archivo sin formato de cámaras digitales, que

se pueden editar haciendo uso de las funciones centrales para editar y retocar. Asimismo, presenta facilidades para mejorar el color, contraste, intervalo dinámico y correspondencia de color de cualquier imagen. Podremos controlar los cambios de la imagen mediante la paleta Histograma, que se actualiza dinámicamente a medida que se van realizando ajustes. Podemos aplicar a nuestras imágenes filtros fotográficos que imitan los efectos de los filtros tradicionales de las cámaras, así como simular técnicas de desenfoque reales con el efecto de desenfoque de la lente. Finalmente, permite la exportación de archivos en formato Flash, la creación de documentos HTML y la conversión de archivos con capas en animaciones GIF, así como la creación de imágenes de vídeo y película.

4.9.2. GIMP

GIMP es un acrónimo para GNU Image Manipulation Program (Programa GNU par a Manipular Imágenes). Es un software de libre distribución adecuado para tareas tales como retoque y composición de imágenes. Puede ser usado como un programa tipo Paint, como un programa de retoque con calida fotográfica, un sistema de procesamiento online, un renderizador, un conversor de imágenes, etc. Fue diseñado para ser extendido y aumentado en base a plug-ins. Tiene un interfaz de scripting avanzado que permite que se puedan crear scripts que incluya cualquier tipo de tarea de manipulación de imágenes. A continuación enumeramos una lista de características de este software:

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• Completa gama de herramientas para dibujar: brush, pencil, airbrush, clone, etc. • Tamaño de imagen únicamente limitado por el espacio disponible en disco. • Muestreo de sub-píxels para buscar una alta calidad de anti-aliasing. • Soporte completo para canal alpha. • Capas y canales • Contiene una base de datos procedimental para llamadas a funciones GIMP desde programas

externos y scripts. • Capacidades avanzadas de scripting • Múltiples operaciones Undo/Redo • Virtualmente ilimitado número de imágenes abiertas a la vez. • Poderoso editor de gradientes. • Cargado y salvado de animaciones en formato frame-capa. • Herramientas de transformación que incluyen rotación, escalado, etc. • Formatos de fichero soportados, entre otros: gif, jpg, png, xpm, tiff, tga, mpeg, ps, pdf, pcx, bmp. • Herramientas de selección incluyendo rectángulo, elipse, libre, fuzzy, bezier e inteligente. • Plug-ins que permiten la adición de nuevos formatos y efectos. Más de 100 plug-ins disponibles.

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