Miércoles, 22 Octubre 2014 00:00

Imagen digital - Dimensiones y profundidad de color

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Cabezal de artículo dimensiones y profundidad de color

Imágenes de mapas de bits.

Dimensiones, resolución y profundidad de color.

Luego del artículo anterior en el que tratamos algunos conceptos básicos toca el turno de hablar sobre las dimensiones (en píxeles y de impresión) y la profundidad de color en las imágenes digitales de mapas de bits, también llamada imágenes raster, o imágenes de rastreo, las cuales, visualmente, están compuestas por una retícula puntos de colores llamados píxeles, llamadas por este motivo también como imágenes píxelares, diferenciándolas así de las vectoriales, las que son generadas por mecanismos completamente diferentes, y sobre las cuales hablaremos en una próxima entrada. 

La cantidad de puntos que tenga esta retícula por ancho y alto (dimensiones), y la cantidad de estos puntos que coloquemos en cada unidad de medida física (resolución) determinarán el tamaño y la calidad que lograremos al imprimir dicha imagen. Obviamente que también dependerá del dispositivo, pigmentos y sustrato que usemos durante el proceso. La profundidad de color, por otra parte, determina la cantidad máxima de colores puede dicha imagen puede almacenar. A modo de ejemplo, la foto que encabeza este artículo tiene una dimensión de 980x140 píxeles (ancho y alto respectivamente) y una profundidad de color de 24 bits, pero vayamos por partes:

Imagen 1: Corresponde al sector de una fotografía original tomada con una cámara digital Olympus Stylus 7010, la cual fue trabajada con la versión 2.8 de GIMP:

Ejemplo de imagen de 24 bits

Las características de esta imagen son las siguientes:

  • Profundidad de color: 24 bits (RBG)
  • Dimensiones (en píxeles): 980x400
  • Resolución: 72DPI

Imagen 2: Representa es la misma sección de la foto original, pero reduciendo su profundidad de color a 8 bits (256 tonos de gris):

Misma sección de la imagen en grises

Como vemos, reduciendo la profundidad de color a 8 bits hemos perdido la capacidad de representación de color, llevando la imagen a escala de grises, los demás parámetros se han mantenido constantes.

En los próximos tres pasos habremos reducido la profundidad de color a 1 bit, lo que reduce su capacidad a solo dos valores posibles, en todos los casos siguientes, blanco y negro:

Imagen 3: Creada usando el método de difusión de trama Floyd-Steinberg (normal) en Gimp 2.8:

Imagen 1 bit - Floyd-Steinberg (normal)

Imagen 4: Creada usando el odo de difusión Floyd-Steinberg (sangrado de color reducido) en Gimp 2.8:

Imagen de 1 bit - Método Floyd-Steinberg (sangrado de color reducido)

Imagen 5: Creada usando el método de difusión "Posicionado", también en Gimp 2.8:

Imagen 1 bit - Método de difusión: Posicionado

Como se pude ver en las últimas tres imágenes, si hacemos el zoom suficiente, en ninguna de ellas existen píxeles de otro color que no sean blancos o negros, los grises que parecen verse se logra mediante la tráma de difusión usada en cada caso, con la cual, posicionando los puntos negros de forma más o menos alejados genera la sensación de gris que creemos ver, según podemos apreciar en el siguiente ejemplo:

Imagen 6: Destacando la trama de difusión.

Zoom de trama de difusión

Según se puede apreciar no existen más que píxeles de colores blanco o negros en la zona ampliada.

Veamos ahora las definiciones de dimensiones y resolución y profundidad de color en una imagen, y como estos parámetros afectan a la misma:

Profundidad de color

Indica la potencialidad de la imagen para almacenar una cantidad más o menos mayor de colores, medida en bits.

¿Cuál es la menor profundida de color posible? 1bit. Las imágenes 3, 4 y 5 pertenecen a este grupo. Son capaces de almacenar en cada píxel uno entre únicamente dos colores posibles; en los ejemplos, blanco y negro, aunque pudieron haber sido otros dos colores cualesquiera (azul y rojo, blanco y azul, etc.).

El próximo nivel habitual de profundida de color corresponde a las imágenes de 8bits. En este grupo se encuentra la imagen 2. Como vemos es capaz de representar la realidad de forma bastante clara, salvo que en nuestro ejemplo no es posible representar color cuando se trata de imágenes de 8 bits en escala de grises.

La ventaja de trabajar con imágenes de 8bits radica en que, aumentando en 8 la cantidad de información, tendremos 256 posibles colores en lugar de 2, aumentando así en 128 veces la capacidad de almacenamiento de color (correspondiente del valor 28, o lo que es lo mismo, 2x2x2x2x2x2x2x2=256).

Además de imágenes en escala de grises, también es posible generar imágenes en color indexado, nombre que proviene de la posibilidad de asinar un color arbitrario a cada uno de los 256 valores posibles generados a partir de los 8bits.

Imagen 7: Generada como imagen de 8bits a partir del método de tramado Visibone2 de Gimp 2.8:

Ejemplo de imagen indexada de 8bits

Como se ve, el método genera también una trama de difusión para intentar, con los colores limitados en cantidad, representar la realidad de la forma más aproximada posible.

Las imágenes en de 24 bits (RGB), también llamadas de "color real", grupo al que pertenece la imagen 1, y la imagen tomada por la cámara de fotos, está constituía por tres imágenes de 8 bits, las cuales representan, en escala de grises, la cantidad de luz roja, azul y verde captada por el dispositivo (una cámara en este caso, pero podría tratarse también de un scanner, por ejemplo). En los programas de edición habituales, tales como Photoshop o Gimp a estas imágenes de 8 bits que representan estos niveles de luces se las llama "Canales", y es posible visualizarlas en la paleta correspondiente.

En este caso, habremos multiplicado por tres la cantidad de información almacenada respecto a las imágenes de 8bits, pero logrando un aumento de capacidad de almacenamiento de color muchísimo mayor (aproximadamente 16,8 millones de colores, cifra que se obtiene de multiplicar 256x256x256=16.777.216, correspondiente a la cantidad de variantes que obtenemos a partir de los tres canales en cada píxel).

Imagen 8: Los canales de luces de la imagen anterior vistos en la paleta correspondiente de Gimp 2.8:

Vista de los canales en Gimp 2.8

Un próximo nivel de profundidad de color habitual lo tendremos en las imágenes de 32bits (CMYK), donde cada canal representará los niveles de pigmentos cian, magenta, amarillo y negro necesarios para representar la imagen mediante los procesos de impresión habituales (offset, serigrafía, flexografía, huecograbado, etc.). En este punto habremos aumentado en un 33% la cantidad de información almacenada en la imagen, sin un aumento significativo en el pasaje de RGB a CMYK, pero dados los mecanismos usados, aproximación de colores (espacios de color, sobre los que hablaremos más adelante) es un paso que debe darse necesariamente cuando queremos imprimir una imagen mediante un proceso de cuatricromía tradicional.

Dimensiones (en píxeles)

Las dimensiones en píxeles de una imagen está dada por la cantidad de éstos que la imagen tiene en su anchura y altura. Así, una imagen de 1600x1200 px tendrá 1600 píxeles de base por 1200 píxeles de altura, representando un total de 1.920.000 píxeles, siendo éste uno de los dos valores que determinarán la cantidad de información que dicha imagen puede contener.

Resolución

Debido a que el píxel es una unidad de información abstracta, que de por sí no tiene dimensiones físicas, no nos es posible determinar, a partir de la cantidad de píxeles de una imagen, las dimensiones físicas de esta imagen en magnitudes "reales", tales como el milímetro, centímetro, pulgada, etc. Por este motivo, es que se debe determinar la resolución a la que esta imagen será representada, en valores de cantidad de píxeles por unidad de medida física, por ejemplo píxeles/pulgada. Este valor define la resolución de representación física de dicha imágen.

En medios digitales, tales como un monitor de computadora, televisor, celulares, tablets, proyectores, etc. debido al tamaño variable de los píxeles de estos dispositivos, aún queda indeterminado el tamaño "real" de representación, pudiendo variar de pocos centímetros, a varios metros según sea uno u otro el dispositivo de visualización; donde sí es posible determinar de forma precisa estas magnitudes es cuando imprimimos la imagen en medios físicos tales como el papel, cartón, etc. Veremos cual es la situación en estos casos.

Imaginemos una imagen de 1000x1000 píxeles a la que se le adjudicó una resolución de impresión de 250puntos/pulgada (en inglés, 250dpi), mediante simple razonamiento llegaremos a la conclusión de que el formato de impresión en este caso será de 4x4 pulgadas (para obtener la medida en cms. bastará multiplicar los valores anteriores por 2.54). Si en cambio fijásemos la resolución en 100dpi estaríamos obteniendo un tamaño de impresión de 10x10 pulgadas (aproximadamente 25.4x25.4cms). Dependiendo del dispositivo de impresión, del pigmento utilizado y del sustrato sobre el que se realizará el proceso, habremos logrado mayor tamaño de impresión a cambio de, posiblemente, una pérdida de calidad.

¿Por qué se plantea esta pérdida de calidad como circunstancial?

Fundamentalmente porque en algunos casos los medios de impresión utilizados pueden que sean incapaces de representar durante el proceso toda la información disponible en la imagen.

Este será tema de un próximo artículo, pero como primera aproximación, siempre que usemos tramas de semitonos durante los procesos de impresión, tales como el la impresión láser digital, la serigrafía o el offset, por dar algunos ejemplos, debemos conocer la lineatura de la trama generada, y fijar la resolución de nuestras imágenes en un valor igual al doble de ésta.

Así, para imprimir en una impresora laser cuya lineatura sea de 72lpi (cuya impresión podría ser llevada luego al bastidor de un proceso de impresión por serigrafía), bastará con usar imágenes de 150dpi, para preparar un fotolito con una trama de semitonos de 144lpi para ser luego usado en offset, bastará con trabajar las imágenes a 300dpi (288 si buscamos más precisión). Toda resolución que exceda estos valores no lograrán mejorar el resultado impreso. Toda resolución menor tenderá a lograr resultados más o menos pixelados o borrosos, dependiendo de cuánto bajemos estos valores.

Los invito a dejar sus comentarios y observaciones utilizando el formulario que se encuentra al pie de este artículo

Saludos para todos!
Gracias.
Plácido Luna.

Artículo anterior: Imagen digital - Definiciones básicas.

 

Visto 4012 veces Modificado por última vez en Jueves, 23 Octubre 2014 00:16