LOS ORIGINALES DIGITALES

· ORIGINAL DIGITAL

Encontramos dos tipos de imágenes digitales bidimensionales: bitmap y vectoriales.
Esta división no es una división tajante, ya que lo habitual es que ambos formatos de imagen se combinen en un mismo archivo.

Imágenes en mapa de bits:

Se realizan creando una retícula de cuatro lados, iguales dos a dos. Esta retícula está dividida por una serie de celdillas y ninguna dimensión concreta que denominamos pixeles. De este modo una imagen de 200 x 100 pixeles estará compuesta por 20.000 píxeles o celdillas. Sin embargo, cuando asignamos una resolución a esa imagen, entonces ya podemos hablar de dimensiones y saber qué tamaño tiene la imagen.

Si decimos que una imagen tiene 100 pixeles por pulgada querrá decir que cada 2’54 cm (tamaño de la pulgada) habrá 100 celdillas, por lo que cada pixel equivaldría a 2’54 mm. Si dijésemos que esa misma imagen tiene una resolución de 1 pixel por pulgada, lo que sabríamos es que cada una de las celdillas tendría un tamaño de 2’54 cm. El pixel carece de dimensiones hasta que le especifiquemos la resolución que tendrá la imagen. A más resolución, mayor nitidez y mayor detalle.

Imagen a 300 ppp

Imagen a 300 ppp

Todas las imágenes bimap tienen 4 características básicas, por un lado la resolución, las dimensiones físicas de la imagen, la profundidad de bits (cantidad de información que tiene un pixel) y el modelo de color.

Cuando se digitaliza una imagen, debe especificarse el número de muestreos o de lecturas que se van a realizar sobre un área determinada, este es el concepto de resolución de digitalización, se escribe ppi (pixels per inch). El impacto de la resolución es aumentar el detalle que se percibe en una imagen.

Hay otros factores además de la resolución que también influyen en la calidad, como pueden ser el rango de densidad, los niveles de grises, el ruido y la calidad del color que el escáner es capaz de capturar.

El término resolución se utiliza para muchas variables diferentes, se usa para describir las cadenas de CCD (dispositivo de carga acoplada), también se usa el término resolución para describir la capacidad de detalle que puede mostrar un monitor. Utilizaremos este concepto para tres momentos diferentes dentro de la preimpresión. Por un lado la resolución del escáner, por otro lado la resolución de la filmadora y por otro lado la resolución de trama, lo que denominamos lineatura.

La misma imagen a 50 ppp

La misma imagen a 50 ppp

Elegir la resolución de entrada (resolución de digitalización)

Cuando una imagen va a imprimirse por un sistema de impresión convencional como puede ser offset, se recomienda digitalizar a una resolución que sea dos veces la resolución de trama que se va a emplear. Por ejemplo, una lectura de una digitalización a 300 dpi para una imagen que va a ser impresa a 150 lpp de lineatura.

El escáner aplica la siguiente fórmula para calcular la resolución requerida para una digitalización, donde el factor importante es la ampliación.

Resolución digital = resolución de salida (lineatura) x Fc x Fa

Fa = Factor de aumento=Tamaño deseado/tamaño original
Fc = Factor calidad

El factor de calidad depende mucho de la lineatura que vayamos a emplear, y el factor de ampliación se refiere a lo que vayamos a ampliar o reducir una imagen.

A la hora de digitalizar una imagen también es importante tener en cuenta la resolución máxima del dispositivo de salida (filmadora, impresora). Si se utiliza como dispositivo una filmadora de 1200 spots (dpi) y la lineatura que se requiere es demasiado alta para esa resolución, por lo general se sacrificará el número de niveles de grises que podemos conseguir.

· PROFUNDIDAD DE PIXEL

Unidades de medida para la información:

  1. La más básica es el BIT, que describe un único valor, o blanco o negro. Un número binario de dos bits tiene 4 combinaciones: blanco, negro y dos grises diferentes.
  2. La siguiente unidad de medida será el BYTE, que es una asociación de 8 bits. Una profundidad de 1 byte significa que podemos conseguir 256 combinaciones tonales diferentes por pixel.
  3. La siguiente unidad de medida es el kilobyte, que equivale a 1024 bytes o a 1024 x 8 bits.
  4. La siguiente unidad sería el megabyte que equivale a 1024 kilobytes, y el gigabyte que equivale a 1024 megabytes.

Tanto las dimensiones como la resolución como la profundidad de bits y el modelo de color están relacionados con el tamaño del archivo digital de una imagen. Determinan el espacio de disco necesario para almacenar ese archivo. No sólo eso, sino que también determinan el tiempo necesario para que el procesador realice los cálculos necesarios durante las modificaciones de la imagen.
Si se duplica la resolución de una imagen, el tamaño del archivo se incrementará por un factor de 4. El número de pixeles, tanto a lo ancho como a lo alto, se duplica.

La profundidad de bits, también llamada profundidad de pixel, define el número de tonos y/o colores que puede tener cada pixel en un mapa de bits, es decir, la cantidad de información registrada durante el proceso de digitalización está limitada por la profundidad de bits. Si una imagen se digitaliza con una profundidad de 1 bit, cada pixel sólo podrá tener dos estadios: blanco o negro. Las imágenes con sólo pixeles blancos o negros se denominan imágenes de 2 niveles o binarias. Cuando se usa más de 1 bit para describir cada pixel, entre el blanco y el negro puede situarse una gama de tonos o niveles de gris. Una profundidad de 2 bits dará 4 niveles, añade 2 tonos de gris al blanco y al negro. Los datos de 8 bits proporcionan 256 niveles de gris incluyendo el blanco y el negro, lo que normalmente es suficiente para conseguir gradaciones suaves sin que se aprecie posterización (salto visible de un gris a otro).

· MODELOS DE COLOR

Veremos solamente los modelos RGB y CMYK por ser los que más nos interesan (son los que más intervienen en el proceso de edición y reproducción de imágenes).

Para poder registrar pixeles con colores es necesario obtener información individual para cada uno de los canales primarios. Las imágenes RGB suelen utilizar una profundidad de 24 bits. Para imágenes CMYK necesitamos una profundidad de 32 bits.
Cuando cada canal está definido para una profundidad de 8 bits, se pueden definir 256 niveles de rojo, verde y azul, con lo que se pueden llegar a describir más de 16 millones de colores.

Una imagen de 20 x 20 pixeles podría medir 2 cm o podría medir tanto como un campo de fútbol, puesto que los píxeles son la división de la información que contiene, (hablando de imágenes sin resolución). Esa misma imagen con 1 byte por pixel ocuparía 3200 bits. La misma imagen con 3 bytes por pixel pesará 9600 bits. Y para la misma imagen con 4 bytes, pesará 12800 bits.

Hay otro modo de color denominado color indexado. Éstas son imágenes en color de 8 bits de profundidad o menos. Cuando se opta por este modo de color, se construye una tabla de 256 colores si la tabla es de 8 bits, y a cada uno de los posibles valores de 1 pixel se le asigna uno de ellos. Si la tabla la construímos con menos valores, estaremos reduciendo la cantidad de colores que representa esa imagen.

Otro tipo de imágenes serían aquellas compuestas por 2 canales o por más de 4. En el caso de estas imágenes de más de 4 canales, los canales adicionales estarían compuestos por los llamados “canales alfa” (usados para tintas directas, para exportar trazados, etc). También puede ser que la imagen tenga 2, 3 ó 4 canales y que éstos tengan asignados un valor cromático especial.Otra posibilidad es que para representar tonos se asigne más de 1 byte por pixel (mayor profundidad). Esto se conoce como supermuestreo, y es de 16 bits por pixel, generalmente.

· IMÁGENES SUPERMUESTREADAS

La mayoría de los escáneres de color son capaces de diferenciar 256 niveles tonales para cada uno de los canales RGB. Algunos están diseñados para registrar muchos más niveles, ampliando la profundidad de bits a 10, 12, 14 ó 16 bits por pixel. Esta información adicional o supermuestreo se usa muy poco (o nada) en los sistemas de salida, pero permite capturar una gama alta de detalle en las sombras, y por tanto resaltarlas. Esto es especialmente importante al digitalizar transparencias de alta densidad, ya que proporciona una mayor flexibilidad al transformar las imágenes de RGB a CMYK.
(Densidad → valores tonales → claridad/oscuridad)

Algunos programas de manipulación de imágenes son capaces de trabajar internamente con datos de 16 bits, lo que proporciona una mayor flexibilidad a la hora de hacer correcciones antes de reducir el muestreo a 8 bits para la salida.
El hecho de que un escáner registre un número mayor de bits por color no significa que pueda diferenciar niveles tonales adicionales. Si las propias características de funcionamiento del escáner no están bien diseñadas, el escáner puede registrar incorrectamente el mismo valor numérico para diferentes tonos.

· MODIFICACIÓN DE LOS MAPAS DE BITS

(Centrándonos en el aumento de tamaño físico de las imágenes con respecto a su resolución).
Todas las imágenes de mapa de bits tienen una resolución específica, (cantidad de pixeles por unidad de medida). Si se amplía una imagen sin añadir pixeles adicionales, habrá menos pixeles por pulgada, y la resolución será menor. Aunque los pixeles tengan un tamaño mayor, su descripción en el archivo será idéntica (mismo modo de color, etc), y el peso del archivo no variará.
Efecto alias: efecto de escalonamiento producido en las diagonales al aumentar el tamaño de los pixeles.

Cuando se reduce una imagen, ocurre el efecto contrario, es decir, disminuye el tamaño de los pixeles y aumenta la resolución. Puede que obtengamos demasiada resolución para el tipo de salida, por lo que habría que reajustarla mediante unas fórmulas.
Mantener la resolución de un archivo en relación correcta con la salida que se le vaya a dar permite usar siempre un tamaño idóneo de archivo, y asegura un procesado e impresión eficaces.
Resolución digital = resolución de salida x Fc x Fa

Fa = Factor de aumento
Fc = Factor calidad (Fc = 2 como mínimo)
Ejemplo: Imagen de 5 x 5 cm, ampliar a 20 x 20 cm:
Resolución digital = 150 lpp x 2 x 4 = 1200 ppp       (Fa = 20/5 = 4)

· REMUESTREO

Si es necesario cambiar las dimensiones de una imagen, y no es posible volver a digitalizarla, deberán añadirse o eliminarse pixeles para mantener la resolución. Esto se denomina remuestrear la imagen.
La reducción de pixeles es una operación relativamente sencilla, que suele realizarse saltándose pixeles. Pero cuando hay que añadirlos, la operación se denomina interpolación.

Observad el efecto de halo que causa un exceso de interpolación en la imagen

Observad el efecto de halo que causa un exceso de interpolación en la imagen

Aunque el aumento de la resolución por interpolación ayuda a reducir el efecto alias, no añade más detalle a la imagen. De hecho, una interpolación excesiva producirá una imagen borrosa y desenfocada. Aunque la posterior aplicación de una máscara USM (o máscara de enfoque) devolverá la definición a la imagen hasta cierto punto. Las funciones de interpolación determinan dónde añadir los nuevos pixeles de la imagen para obtener un aumento en la resolución.

Generalmente se emplean 3 métodos de interpolación:

  1. Vecindad: cada nuevo pixel toma la información tonal y de color del pixel más próximo. Método más rápido pero el menos preciso.
  2. Bilineal: cada nuevo pixel será un promedio de los dos más próximos.
  3. Bicúbica: cada nuevo pixel será el promedio de aquellos que le rodean. Es el método más fiable.
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~ por produccionimpresion en enero 11, 2009.

3 comentarios to “LOS ORIGINALES DIGITALES”

  1. Genial el tema y tu blog

  2. BUEN TRBAJO

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