Sistemas y Dispositivos de Sobremesa.



1.1.- Tratamiento de los datos de la imagen
1.2.- Examen de aptitud
1.3.- Página de respuestas
2.1.- Almacenamiento de los datos de la imagen
2.2.- Examen de aptitud
2.3.- Página de respuestas
3.1.- Movimiento de los datos de la imagen
3.2.- Examen de aptitud
3.3.- Página de respuestas
4.1.- Trabajo con imágenes
4.3.- Página de respuestas



Módulo 4: Trabajo con imágenes

El trabajo con imágenes digitales requiere un conocimiento experimentado de los métodos que se emplean para codificar imágenes para el ordenador. Estos métodos de codificación incluyen formatos de archivo, lenguaje de descripción de página y sistemas de compresión.
Los archivos gráficos pueden tener formatos de mapa de bits o vectorial. Los archivos raster, o de mapa de bits, se crean mediante escáneres y cámaras digitales. Los archivos de mapa de bits almacenan imágenes en forma de matriz de elementos gráficos, llamados píxeles. Los archivos de esta clase se utilizan cuando se procesan digitalmente imágenes fotográficas.
La calidad de una imagen de mapa de bits se determina durante la captación a partir de dos factores: la resolución espacial y la resolución de luminosidad, también llamada profundidad de píxel o profundidad de color.
La resolución espacial queda determinada por la frecuencia a la que el escáner muestrea la imagen. Cuanto más alta sea la resolución, mejor será la calidad, pero también mayor tamaño tendrá el archivo.
La luminosidad o el valor del color para cada píxel queda definido por un bit o un grupo de bits. Cuantos más bits se utilicen, mayor será la resolución de luminosidad.
Los archivos orientados a objetos, también conocidos como archivos vectoriales, describen el contenido de una imagen en términos matemáticos o algorítmicos. Este tipo de archivos gráficos se suele utilizar en artes gráficas y aplicaciones de ilustración.
Las imágenes vectoriales se almacenan como una lista que describe la ubicación y las propiedades de los objetos que configuran la imagen. Por ejemplo:
· La letra "A", en fuente Times, negrita, 14 puntos
· Un círculo, 5 cm de diámetro, con una anchura de línea de 5 cm
· Una imagen de mapa de bits (raster) a escala de 5 por 8 cm


Los lenguajes de descripción de página, como Postscript, constituyen un tipo de archivos orientado a objetos donde el lenguaje de programación se utiliza para definir el texto, el gráfico vectorial y la imagen de mapa de bits contenidos en la página. Un archivo PostScript se puede establecer a una escala de cualquier resolución e imprimirse en cualquier impresora PostScript, f ilmadora de fotocomposición o filmadores de películas. Para imprimir a una resolución determinada, es necesario un "Raster Image Processor" (RIP). El RIP es la parte de la impresora láser, filmadora de películas o de fotocomposición que lee e interpreta el lenguaje de descripción de página, y representa un mapa de bits (raster) de la página para su impresión. Los procesadores de mapa de bits (RIP) se suelen incluir en las impresoras PostScript. No obstante, a veces los RIP son dispositivos independientes con memoria y potencia de procesado que se pueden comparar a los ordenadores.

La compresión de imágenes utiliza técnicas matemáticas para lograr que una imagen ocupe menos memoria al almacenarse, mediante la eliminación de información reiterativa. Hay tres modos básicos de compresión de la imagen: sin pérdida, con pérdida y sin pérdida visual. La compresión sin pérdida sólo alcanza una relación aproximada de 2 a 1, pero la imagen reconstruida es idén tica, matemática y visualmente, a la original. La compresión con pérdida proporciona unos índices de compresión mucho mayores; pero la imagen reconstruida muestra algo menos de información que la original.
El JPEG, un sistema muy común de compresión con pérdida, ofrece una gama de relaciones de compresión. En función del contenido de la imagen, un archivo gráfico puede comprimirse hasta, aproximadamente, una décima parte de su tamaño original, sin sufrir una degradación evidente. La compresión sin pérdida visual, basada en información sobre las imágenes de color y la percepción humana, separa los datos en dos grupos: "datos importantes" y "datos no importantes", tras lo cual descarta estos últimos.

Photo CD utiliza un tipo de compresión sin pérdida visual, denominada decimación cromática. Una imagen es dividida en detalles y en información cromática. La decimación cromática descarta, después, la información cromática sin importancia visual. Photo CD reduce aún más el tamaño del archivo gráfico mediante una combinación de compresiones con y sin pérdida, denominada codificación jerarquizada. Este tipo de codificación genera varios archivos a diferentes grados de resolución, para distintas visualizaciones y aplicaciones de impresión. La compresión resulta importante cuando se envían imágenes a diferentes lugares. Por ejemplo, la compresión de una imagen antes de enviarla por módem ahorra tiempo y dinero.

Cuando se archivan imágenes, un cierto nivel de compresión puede ahorrar espacio y costes sin disminuir la calidad de imagen. Para terminar este módulo, un rápido vistazo al tratamiento de la imagen nos explicará la causa por la que, durante el proceso, algunas operaciones exigen más que otras al sistema. Cuando se gira o voltea una imagen, la información del archivo gráfic o símplemente se reordena. Los pixeles se trasladan o reorganizan. El valor de los pixeles no se modifica.


Cuando se ajustan el brillo, contraste y tono de color de una imagen, una fórmula matemática calcula el valor de los nuevos pixeles. La posición y cantidad de pixeles no cambian. Al redimensionar una imagen se cambia su número de pixeles. Por ejemplo, al reducir una imagen a su mitad, en cada dirección, el ordenador divide la imagen en cuatro bloques de pixeles. A continuación , reemplaza cada bloque con un solo píxel, cuyo valor es el promedio de los cuatro pixeles. Las operaciones de filtrado utilizadas para lograr imágenes más nítidas o más borrosas suponen un tratamiento intensivo. En estas operaciones, se debe calcular el valor de un bloque de pixeles y, a continuación, sumarlo para averiguar el nuevo valor de cada píxel.