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Índice Historia y evolución de la graficación por computadora................................................3 Áreas de aplicación................................................................................................ 5 Aspectos matemáticos de la graficación..................................................................10 Modelos del color: RBG, CMY, HSV y HSL..............................................................12 Representación y trazo de líneas y polígonos...........................................................15 Formatos de imagen............................................................................................. 18 Procesamiento de mapas de bits............................................................................21

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Historia y evolución de la graficación por computadora Un gran avance en gráficos por ordenador iba a venir de un estudiante del MIT, Ivan Sutherland. En 1961 Sutherland creó un programa de dibujo informático llamado “Sketchpad”. Con el uso de un lápiz óptico, Sketchpad permitía a uno dibujar formas simples en la pantalla del ordenador, salvarlos e incluso su posterior recuperarlos. El lápiz óptico en sí tenía una pequeña célula fotoeléctrica en la punta. Esta célula emite un pulso electrónico cada vez que se colocaba adelante de la pantalla del ordenador. Línea del Tiempo de la Historia de la Graficación por Computadora 1950 La graficación por computadora tuvo sus inicios con el surgimiento de las computadoras digitales. Una computadora digital como la Whirlwhin de la Mit fue una de las primeras en utilizar una pantalla capaz de representar gráficos. 1959 Surgió el primer sistema de dibujo por computadora, la DAC-1 (Design Augmentedby Computers) Fue creada por General Motors e IBM. La DAC-1 permitía al usuario describir un automóvil en 3D con la capacidad de rotar y cambiar el ángulo de la imagen.” 1960 - 1970. Ivan Suterland (Estudiante de MIT), creó un programa que llamó Sketchpad, mediante el cual podía realizar trazos en la pantalla de la computadora auxiliándose de una pluma de luz:

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1961 otro estudiante del MIT, Steve Rusell creó el primer juego de video, llamado “Spacewar” o guerra espacial en español. Escrito para la DEC PDP-1, la guerra espacial fue un éxito inmediato. 1963 E. E. Zajac un científico de la Bell Telephone Laboratory (BTL), creo una película llamada "Simulation of a two-giro gravity attitude control system". 1970 – 1980. Los años 70 consideraron la introducción de los gráficos por computadora en el mundo de la televisión. Computer Image Corporation (CIC), desarrolló sistemas complejos de la dotación física y de software tales como ANIMAC, SCANIMATE y CAESAR. En 1978 el laboratorio central de Física Aplicada de la Universidad John-Hopkins publica un trabajo que se convertiría en la obra "Matematical elements for computer graphics" de David F. Rogers. Esta sucedió desde ese momento una de las disciplinas importante tanto para el trazado de línea como en la representación de objetos naturales. La informática gráfica se hizo presente en la gestión, la Medicina, la televisión, la industria del espectáculo, los videojuegos, la industria fílmica, y así en todas las disciplinas científicas, Matemáticas, Aeronáuticas, Mecánicas y otras muchas esferas del conocimiento. La disciplina originalmente se relacionó mucho a las técnicas de Tratamiento de Imágenes .Su evolución no puede comprenderse sino con el análisis de su producción digital, tanto dentro del tratamiento estático o dinámico dentro de sus resultados. Esta define los gráficos, creados y generados por un ordenador, donde la gestión se basa en una estación gráfica compuesta de elementos materiales como el Procesador y la Tarjeta gráfica, las herramientas de adquisición como el digitalizador o la Cámara digital, las periféricos de interfaz de usuario como el ratón o la Tablilla gráfica, de medios de almacenamiento como el Disco Duro o las memorias USB y de herramientas de reproducción como la impresora. 3

Áreas de aplicación El uso adecuado de la tecnología ha hecho de la computadora un dispositivo poderoso para producir imágenes en forma rápida y económica. Actualmente en todas las áreas es posible aplicar gráficas por computadora con algún objetivo particular o genérico, por ello se ha generalizado la utilización de gráficas por computadora. De igual modo las gráficas por computadora se utilizan de manera rutinaria en diversas áreas facilitando la expresión de alguna concepto, idea o problema, así como plantear la solución, tales como en la ciencia, ingeniería, empresas, industria, gobierno, arte, entretenimiento, publicidad, educación, capacitación y presentaciones gráficas. • Interfaces Gráficas de Usuario (GUI: Graphical User Interface) • Gráficos estadísticos • Cartografía • Medicina • Diseño Asistido por Computadora (CAD: Computer-Aided Design) • Multimedios (educativos) • Entretenimiento (juegos) • Arte. • Educación y capacitación

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Diseño asistido por computadora Este método, también llamado generalmente como CAD (Computer Assisted Desing) ahora se utiliza de forma habitual para el diseño de construcciones, automóviles, aeronaves, embarcaciones, naves espaciales, computadoras, incluso telas y muchos productos. Normalmente, los paquetes de software de aplicaciones de CAD ofrecen los diseñadores un entorno con ventanas múltiples; estas diversas ventanas desplegables muestran secciones ampliadas de vistas de diferentes objetos. Estos paquetes de software están dirigidos principalmente para el campo de la arquitectura. Ofrecen a los diseñadores muchas herramientas de simbología para poder crear modelos realistas de sus construcciones. Además de presentar despliegues de fachadas realistas, los paquetes de CAD para arquitectura ofrecen medios para experimentar con planos interiores tridimensionales y la iluminación. Muchas otras clases de sistemas y productos se diseñan usando ya sea paquetes de CAD generales o software de CAD desarrollado en forma especial. Entretenimiento Hoy en día es muy común utilizar métodos de gráficas por computadora para producir películas, videos musicales y programas de televisión. En ocasiones, se despliegan sólo imágenes gráficas y otras veces, se combinan los objetos con los actores y escenas en vivo. Al igual que pueden aparecer personas en forma de armazón combinadas con actores y una escena en vivo. Los videos musicales aprovechan las gráficas de muchas maneras, se pueden combinar objetos gráficos 5

con acción en vivo, o se pueden utilizar técnicas de procesamiento de imágenes para producir una transformación de una persona o un objeto en otro (a este efecto se le conoce como morphing).

Educación y capacitación A menudo, se utilizan como instrumentos de ayuda educativa modelos de sistemas físicos, financieros y económicos, los cuales se generan por computadora. Modelos de sistemas físicos, sistemas fisiológicos, tendencias de población o equipo, pueden ayudar a los estudiantes a comprender la operación del sistema. En el caso de algunas aplicaciones de capacitación, se diseñan sistemas especiales, como los simuladores para sesiones de práctica o capacitación de capitanes de barco, pilotos de avión, operadores de equipo pesado y el personal de control de tráfico aéreo. Algunos simuladores no tienen pantallas de video; por ejemplo, un simulador de vuelo que sólo tiene un panel de control como instrumento de vuelo. No obstante, la mayor parte de los simuladores cuenta con pantallas gráficas para la operación visual. Visualización Las simulaciones numéricas efectuadas en supercomputadoras frecuentemente producen archivos de datos que contienen miles y a veces millones de valores de datos. Los científicos, ingenieros, personal médico, analistas comerciales y otros con frecuencia necesitan analizar grandes cantidades de información o estudiar el comportamiento de ciertos procesos. El rastreo de estos grandes conjuntos de 6

números para determinar tendencias y relaciones es un proceso tedioso e ineficaz. Pero si se convierten los datos a una forma visual, es frecuente que se perciban de inmediato las tendencias y los patrones. Por lo regular, la producción de representaciones gráficas para conjuntos de datos y procesos científicos de ingeniería y de medicina se conoce como visualización científica. Las comunidades de matemáticos, científicos físicos y otros utilizan técnicas visuales para analizar funciones matemáticas y procesos o sólo con el propósito de crear representaciones gráficas interesantes.

Cartografía Con la computación gráfica se tienen mapas más detallados de terrenos, considerando todas las variables posibles, por lo tanto, el mapeado de un terreno será más exacto. La modelación de la cartografía digital vemos que se toma una información se extrae de la realidad y representa en el sistema digital, también es la forma en que abstraemos elementos culturales y ambientales para representarlos de forma cartográfica. Existen dos tipos de aproximaciones básicas sobre la modelación, éstos son: Vectorial y Raster. Por último, un concepto utilizado para obtener datos que queremos utilizar y extraer son: La cobertura (Layer) de información.

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Medicina Desde hace varios siglos, el hombre se ha venido apoyando en la imagen para conseguir aumentar la fiabilidad y la facilidad de su trabajo en el campo médico. Para ello ha utilizado diversas técnicas, significando cada una de ellas una auténtica revolución respecto a su predecesora. La medicina tiene dos propiedades que hacen que los modelos gráficos encajen en ella como anillo al dedo: el conocimiento causal, correspondiente a los mecanismos patofisiologicos y las numerosas fuentes de incertidumbre. Por ello, no es de extrañar que la mayor parte de los modelos gráficos, desde el principio hasta la actualidad, se hayan desarrollado en el campo de la medicina.

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Aspectos matemáticos de la graficación La geometría es fundamental para el desarrollo de software de gráficos. Los científicos y programadores de computadoras estudian geometría fractal, geometría descriptiva y perspectiva lineal, que es la geometría 3D, para desarrollar matemáticamente el dibujo de objetos en vez de dibujar con un mouse o un bolígrafo y un lápiz. Para entender que es la geometría fractal, se debe primero conocer el significado de "Fractal", el cual es un ente geométrico el cual en su desarrollo espacial se va produciendo a si mismo cada vez a una escala menor.

¿Qué es la geometría fractal? La geometría fractal es el estudio de los métodos de dibujo automatizados que se basan en una forma geométrica específica o conjunto de formas geométricas específicas. A menudo, los métodos fractales implican la inscripción repetida de una forma geométrica dentro de otra igual. Un ejemplo, es cuando un triángulo equilátero se inscribe dentro de otro triángulo equilátero, en repetidas ocasiones, de manera que cada triángulo equilátero inscrito es sucesivamente más pequeño 9

que el anterior. Cuando el código de computadora es escrito para llevar a cabo este procedimiento, se pueden construir continuamente cada vez más pequeños triángulos equiláteros sin fin y sin intervención humana.

A continuación se presentan ejemplos de imágenes fractales:

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Modelos del color: RBG, CMY, HSV y HSL ¿Qué es un modelo de color? Un modelo de color establece un conjunto de colores primarios a partir de los que, mediante mezclas, se pueden obtener otros colores hasta cubrir todo el espectro visible, además del propio blanco, negro y grises, y aún más. Por ejemplo, hay colores, como el marrón o el magenta, que no están presentes en el espectro visible, y es nuestro cerebro el que lo interpreta a partir de la combinación de ondas con diferentes longitudes. Los modelos de color más comunes son RGB (utilizado en monitores) y CMYK (utilizado para impresión), que veremos más adelante. Modelos aditivos y sustractivos Hay dos tipos de modelos de color, los aditivos y los sustractivos. Un modelo aditivo se basa en la adición o mezcla de los colores básicos como forma para obtener el blanco. Un modelo sustractivo se basa en la mezcla de los colores primarios de dicho modelo para “sustraer la luz”, es decir, para obtener el negro, que como comentábamos en el artículo de la luz, es la ausencia de luz.

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Si recordamos del primer artículo, cuando empleamos el término “color” en realidad nos referimos al “matiz” o “croma”. Y junto a los colores también tenemos los tres casos especiales: el blanco, el negro y los grises. Modelo RGB Volviendo a los modelos de color más habituales en fotografía, el modelo RGB define como colores primarios el rojo, el verde y el azul. La combinación de los tres genera blanco. La ausencia de los tres genera negro. Las diferentes mezclas entre ellos representarían toda la gama de color. De nuevo, los grises se representarían con diferentes intensidades de cada color, pero siempre los tres con el mismo valor. El modelo RBG se utiliza cuando se representa color mediante haces de luz (pantallas o monitores). Un pixel en un monitor se representaría mediante tres subpíxeles o células: una roja, una verde y una azul, correspondiendo cada una a un LED o diodo emisor de luz del respectivo color. Si los tres diodos están apagados, obtendríamos el negro. Si están encendidos a diferentes intensidades, obtendríamos colores, si están todos encendidos con la misma intensidad y al máximo, tendríamos el blanco, y si la intensidad es menor pero igual en los tres diodos, obtendríamos grises. Modelo CMYK Es un modelo sustractivo y se utiliza en impresión a partir de pigmentos de tres colores básicos: C – cian, M – magenta y Y – amarillo. La K viene del negro, ya que la combinación de los tres anteriores produce un negro poco puro, de ahí que se añada al modelo un pigmento negro puro. Al contrario que en RGB, donde el negro es la ausencia de luz, en CMYK el blanco se representa aquí como ausencia de pigmentos. Los colores intermedios se producen a partir de la mezcla en distintas proporciones de los pigmentos base.

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Hay una relación entre los modelos RGB y CMYK, ya que con la mezcla a igual parte de cada uno de los colores básicos de un modelo obtenemos los primarios del otro. En RGB (rojo, verde, azul): Rojo y verde en iguales proporciones: obtenemos amarillo – Y de CMYK Rojo y azul en iguales proporciones: obtenemos el magenta – M Verde y azul en iguales proporciones: obtenemos el cian – C En CMYK (cian, magenta, amarillo): Cian y magenta en igual proporción: obtenemos el azul Cian y amarillo en igual proporción: obtenemos el verde Magenta y amarillo en igual proporción: obtenemos el rojo Modelo HSV y HSL Estos modelos incluyen otros dos parámetros adicionales al matiz o croma para obtener el color, que son la saturación (en ambos) y el valor (en HSV) o la luminosidad o tono (en HSL). De ahí sus siglas: HSL (H – hue o matiz, S – saturation o saturación, L – luminosity o luminosidad/tono), HSV (idem excepto V de value o valor). La diferencia entre HSV y HSL es que en HSV la saturación va del color puro al blanco, y en HSL la saturación va del color puro al gris medio, y el tono, en HSV va desde el negro al color, y en HSL va desde el negro al blanco. De ahí que HSL sea el que se utiliza más comúnmente en fotografía.

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Representación y trazo de líneas y polígonos Polígono Un polígono es una figura bidimensional compuesta por una secuencia finita de segmentos rectos consecutivos que cierran una región en el espacio. Estos segmentos son llamados lados, y los puntos en que se intersecan se llaman vértices. El interior del polígono es llamado área.

Tipos de polígonos 

Simple o complejo

Un polígono simple sólo tiene un borde que no se cruza con él mismo. Uno complejo se interseca consigo mismo. 14

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Cóncavo o convexo

Un polígono convexo no tiene ángulos que apunten hacia dentro. En concreto, los ángulos internos no son mayores que 180°. Si hay algún ángulo interno mayor que 180° entonces es cóncavo.

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Regular o irregular

Si todos los ángulos son iguales y los lados también, es regular, si no es irregular

Analizador Diferencial Digital Una implementación de hardware o software de un Analizador Diferencial Digital (DDA) se usa para la interpolación lineal de variables sobre un intervalo entre un punto de comienzo y un punto de fin. Los DDAs se usan para rastreo de líneas, triángulos y polígonos. En la implementación más simple del algoritmo DDA interpola valores en intervalo [(xinicio, yinicio), (xfin, yfin)] por cálculo para cada xi 15

las ecuaciones xi = xi−1+1, yi = yi−1 + Δy/Δx, donde Δx = xfin − xinicio y Δy = yfin − yinicio.

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Formatos de imagen Al momento de almacenar una imagen digital podemos elegir de entre varios formatos en que la información de tonos, brillos y contrastes va a ser recogida. Uno de ellos son comprimidos: algunos con pérdidas y otros sin ellas; otros en cambio no tienen compresión alguna. En algunos casos nos importará que ocupen poco espacio porque tengamos memoria limitada, o porque queramos que tarden poco en descargarse desde Internet. En otros casos, nos interesará tener la máxima calidad posible y poco importará el espacio que puedan ocupar. Características de una imagen digital Dos son las características fundamentales que varían entre los diferentes formatos: • Profundidad de color: se trata del número máximo de colores diferentes que puede contener una imagen en un formato. • Compresión: si el almacenamiento de la información binaria es tal cual, o previo paso por una etapa de compactación de la información. ¿Compresión o no compresión? Obviamente, las imágenes en formatos comprimidos de un tamaño y profundidad de color dados ocupan menos que las no comprimidas. Al mismo tiempo, sucede que al abrirlas y escribirlas tras haberlas modificado hay que descomprimirlas en el primer caso y comprimirlas en el otro. Sin embargo, estos procesos de compresión/descompresión no llevan apenas tiempo. Realmente, la pregunta no es tanto: ¿Compresión o No compresión? sino ¿Compresión con pérdidas o no? ¿Qué significa compresión con pérdidas? 17

Se trata de un mecanismo de compactación de la información de las imágenes digitales en que se consiguen unos elevados ratios de compresión. Aunque conllevan una pérdida en la información y por tanto en la calidad de la imagen. En los formatos de compresión con pérdidas se aplican algoritmos que permiten decidir cuál es la información menos relevante para el ojo humano y la desechan. A mayor cantidad desechada mayor compresión, menor espacio, pero también menor calidad. Formatos de ficheros de imágenes digitales TIFF (Tagged Image File Format o formato de archivo de imágenes con etiquetas): es uno de los formatos de almacenamiento sin pérdidas que usan muchas cámaras digitales. También se usa en los programas de retoque de imágenes digitales. Es un formato de almacenamiento de la más alta calidad. Admite una profundidad de color de 64 bits, aunque gracias al uso de un algoritmo de compresión sin pérdidas consigue reducir su nivel de espacio. RAW (en inglés significa crudo): se usa como alternativa a TIFF. Consiste en almacenar directamente la información que procede del sensor de la cámara digital. Si hubiera que convertirla a TIFF el proceso tendría una mayor demora y requeriría mayor espacio de almacenamiento. Los formatos RAW suelen ser distintos entre los fabricantes. Como inconveniente tiene que para poder trabajar con las imágenes en un PC o para imprimirlas hay que llevar a cabo su conversión a otro formato estándar, lo cual lleva un cierto tiempo. Sin embargo, el nivel de calidad que tienen las imágenes en RAW es semejante al de las imágenes TIFF. JPEG (Joint Photographic Experts Group o Grupo de Expertos en un Conjunto de Fotografías): es uno de los formatos más populares, siendo uno de los más usados también en Internet. Permite almacenar y transmitir las imágenes ocupando muy poco espacio, aunque con pérdidas de calidad. Afortunadamente se puede decidir el nivel de pérdidas (y por tanto de calidad) que se desea tener. Aún con los niveles de calidad más altos en JPEG el ahorro de espacio es considerable frente a, por ejemplo, un fichero TIFF. 18

GIF (Graphics Interchange Format o Formato de intercambio de gráficos): es el otro gran conocido de los internautas. Utiliza un algoritmo de compresión sin pérdidas. Sin embargo, la calidad en las imágenes no llega a ser muy alta por su limitada profundidad de color (sólo 8 bits). Permite transparencias e imágenes rodantes (que reciben el nombre de GIF’s animados). PNG (Portable Network Graphics o Gráficas Portables para Red): otro de los formatos de Internet, aunque no tan popular como los dos anteriores. Ha sido concebido como el sustituto de GIF, incrementando su profundidad de color (hasta los 48 bits) y usando un mecanismo de compresión sin pérdidas mejorado. PSD (Extensión de los ficheros creado por Photoshop): se trata del formato nativo del conocido programa de retoque fotográfico Photoshop. Admite capas, texto y almacena el estado de edición / manipulación en que puede haber quedado una imagen. Permite almacenar las imágenes con la calidad más alta, aunque a costa del uso de un gran espacio en disco. Estas son las principales características de los formatos mencionados:

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Procesamiento de mapas de bits Existen dos tipos principales de imágenes digitales: los mapas de bits, en los que la imagen se crea mediante una rejilla de puntos de diferentes colores y tonalidades, y los gráficos vectoriales, en los que la imagen se define por medio de diferentes funciones matemáticas. Las imágenes de mapa de bits (bitmaps o imágenes raster) están formadas por una rejilla de celdas, a cada una de las cuales, denominada píxel (Picture Element, Elemento de Imagen), se le asigna un valor de color y luminancia propios, de tal forma que su agrupación crea la ilusión de una imagen de tono continuo.

Un píxel es pues una unidad de información, pero no una unidad de medida, ya que no se corresponde con un tamaño concreto. Un píxel puede ser muy pequeño (0.1 milímetros) o muy grande (1 metro).

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Una imagen de mapa de bits es creada mediante una rejilla de píxeles única. Cuando se modifica su tamaño, se modifican grupos de píxeles, no los objetos o figuras que contiene, por lo que estos suelen deformarse o perder alguno de los píxeles que los definen. Por lo tanto, una imagen de mapa de bits está diseñada para un tamaño determinado, perdiendo calidad si se modifican sus dimensiones, dependiendo esta pérdida de la resolución a la que se ha definido la imagen. Los gráficos de mapa de bits se obtienen normalmente a partir de capturas de originales en papel utilizando escáneres, mediante cámaras digitales o directamente en programas gráficos. También existen multitud de sitios en Internet que ofrecen imágenes de este tipo de forma gratuita o por una cantidad variable de dinero. Resolución de una imagen de mapa de bits La resolución de una imagen es el un concepto que suele confundir bastante, principalmente porque no es un concepto único, sino que depende del medio en el que la imagen vaya a ser visualizada o tratada. Así, podemos hablar de resolución de un archivo digital, resolución de impresión, resolución de semitono, resolución de escaneado, etc. Tal vez el concepto más ligado a la propia naturaleza de la imagen digital sea el de resolución del archivo digital, definida como el número de píxeles distintos que tiene una imagen por unidad de longitud, es decir, la densidad de éstos en la imagen. Sus unidades de medida son los píxeles por pulgada (PPP o ppi, pixels per inch, en inglés) o los píxeles por centímetro (más raramente). Cuanto mayor sea esta resolución, más contenedores de información (píxeles) tiene el fichero digital, más calidad tendrá la imagen y más peso en Kb tendrá el fichero.

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Esta resolución está muy ligada al concepto de resolución de pantalla en un monitor, referida al número de píxeles por pulgada existentes en la pantalla del monitor en el que se visualiza la imagen. Una configuración del monitor en alta resolución exhibirá más píxeles por pulgada, por lo que éstos serán más pequeños, permitiendo una mejor visualización de la imagen en pantalla. En ningún caso podremos visualizar una imagen a mayor resolución que la de pantalla, que suele ser de 72 PPP en un sistema Mac y de 96 PPP en un PC.

Una vez definida la resolución de pantalla, el tamaño de los píxeles dependerá del tamaño físico de la pantalla, medido en pulgadas. Las resoluciones de pantalla más comunes en la actualidad son 800x600 y 1024x768 píxeles, oscilando los tamaños de pantalla entre 15 y 21 pulgadas. En el trabajo de digitalización de imágenes con escáner se maneja el concepto de resolución de muestreo, que define el número de muestras que se toman por pulgada. Su unidad de medida son las muestras por pulgada (spi, samples per inch). Cuantas más muestras por pulgada tenga una imagen escaneada, más cercana estará la imagen digital a la imagen original. Esta forma de medir la 22

resolución se utiliza poco, habiéndose adoptado como medida de calidad de una imagen escaneada los píxeles por pulgada que tiene la imagen digital resultante del proceso.

En trabajos con imágenes destinadas a la impresión se maneja el concepto de resolución de impresión, que se refiere a la capacidad máxima de discriminación que tiene una máquina de impresión, es decir, los puntos de tinta o tóner que puede colocar una impresora u otro dispositivo de impresión dentro de una pulgada para imprimir la imagen. Su unidad de medida son los puntos por pulgada lineal (dpi, doths per inch). En general, cuantos más puntos, mejor calidad tendrá la imagen impresa.

Por último, en el entorno de la imprenta se suele utilizar el concepto de resolución de trama o semitono, definida como la capacidad máxima de imprimir una trama con diferentes tonos de gris (hasta un máximo de 256). También conocida con el nombre de lineatura (linescreen) o frecuencia de línea, su unidad de medida son las líneas por pulgada (lpi). La resolución de trama está relacionada con la 23

capacidad de reproducir las imágenes simulando sus tonos continuos por medio de líneas de puntos de semitono, y se obtiene fácilmente dividiendo la resolución máxima de impresión de la máquina en cuestión por el número de tonos que se quieren obtener.

Una forma común de clasificar las imágenes según su resolución es aquella que las divide en imágenes de alta resolución (hi-res) e imágenes de baja resolución (low-res). Una imagen de alta resolución está prevista para la impresión, teniendo generalmente 300 PPP o más. Una imagen de baja resolución está prevista solamente para su exhibición en pantalla, teniendo generalmente una resolución de 100 PPP o menos.

A mayor resolución, más píxeles hay en una imagen, más grande es su mapa de bits, mayor información contiene y mayor capacidad de distinguir los detalles espaciales finos, por lo que tendrá más definición, permitiendo un mayor detalle, unas transiciones de color más sutiles y una mayor calidad de reproducción.

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Las imágenes de mapas de bits dependen de la resolución a la que han sido creadas, por lo que al modificar su tamaño pierden calidad visual. Si lo disminuimos, los trazos finos perderán definición, desapareciendo partes de los mismos, mientras que si lo aumentamos, la imagen se pixelizará, al tener que cubrirse de forma aproximada píxeles que inicialmente no existían, produciéndose el conocido efecto de dientes de sierra.

La resolución de una imagen está relacionada con su tamaño, de tal forma que cuando le asignemos una resolución estaremos asignando un tamaño a los píxeles que la forman, con lo que sabremos qué tamaño tiene la imagen. Por ejemplo, si una imagen tiene 100 píxeles por pulgada, querrá decir que cada 2,54 cm. habrá 100 píxeles, con lo que cada píxel equivaldrá a 2,54 mm. Si dijéramos que esa imagen tiene una resolución de 1 píxel por pulgada, lo que sabríamos es que ahora cada píxel tendrá un tamaño de 2,54 cm. Otra consecuencia de la relación resolución-tamaño es que para mantener la calidad de reproducción, al variar el tamaño de una imagen tamaño, tendremos que variar también su resolución. En líneas generales, si queremos que mantenga el mismo nivel de calidad hay que mantener la cantidad de información que posee la imagen (número de bits que ocupa) cuando modificamos sus dimensiones. Elección de la resolución La resolución de una imagen no debe ser nunca mayor que la del medio en el que se va a publicar, pues supondría un exceso de información que no va a ser utilizada. Si representamos en un gráfico la relación calidad imagen-resolución para un medio de publicación determinado, llega un punto en que por mucho que aumentemos la resolución, la calidad no aumentará, pero sí el peso del fichero y los recursos necesarios. 25

Las imágenes de alta resolución reproducen generalmente más detalle y transiciones más sutiles del color que imágenes de baja resolución. Sin embargo, el aumento de la resolución de una imagen baja resolución separa solamente la información original en un mayor número de píeles, pero raramente mejora la calidad de la imagen.

Los diferentes medios utilizan diferentes resoluciones, siendo las más comunes las siguientes:

Si estamos trabajando con imágenes destinadas a la impresión, los ficheros gráficos grandes, con mucha resolución y/o tamaño, tardan más en ser procesados por el RIP (Raster Image Processor), el procesador de imágenes de un aparato postscript. Cualquier ahorro sensato de tamaño es algo que redundará en trabajos manejables y menos dados a causar problemas y retrasos. Además, la lineatura no es algo que podamos elegir al azar. Aunque las cámaras digitales o las filmadoras sean capaces de llegar a resoluciones muy altas, el límite de trabajo lo va a marcar el medio en el que vayamos a imprimir, el método que vayamos a usar para ello y el dinero que estemos dispuestos a pagar por ello. 26

Si la imagen está destinada a ser impresa en una impresora de inyección de tinta, habrá que digitalizar la imagen a una resolución de 300 PPP para que la definición final sea correcta, ya que ésta es la resolución máxima que suelen dar estos dispositivos. Si una imagen está destinada a ser visualizada en un monitor de ordenador, hay que tener en cuenta que la resolución de estos periféricos es de 72 PPP en los aparatos Macintosh y 96 píxeles por pulgada en los PCs con sistemas Windows, por lo que habrá que digitalizarla a estas resoluciones. Si le damos mayor resolución estaremos desperdiciando recursos, sobre todo si la imagen está destinada a la web, ya que tardará mucho más en bajarse desde el servidor sin conseguir ninguna ventaja visual con ello.

Resumiendo: Hay que trabajar siempre en unos niveles de resolución adecuados al medio en el que se va a usar la imagen. Resoluciones mayores necesitarán unos recursos excesivos que no son aprovechables. En el extremo contrario, resoluciones menores que las del medio suelen producir una mala visualización o impresión, presentando las imágenes el conocido efecto de pixelización o dientes de sierra. Dimensiones de una imagen mapa de bits Puesto que la resolución de una imagen se mide en pulgadas o centímetros, parecería lógico pensar que estas mismas unidades se utilizaran para definir las dimensiones de una imagen. El principal inconveniente de obrar así es que estas unidades expresan valores de medida absolutos, mientras que los dispositivos de salida suelen trabajar en 27

dimensiones relativas (píxeles o puntos de impresión). Por ejemplo, los monitores trabajan en píxeles, adaptando las dimensiones de los objetos que presenta a la resolución de pantalla usada, por lo que una imagen se visualizará más pequeña cuanto mayor sea la resolución.

Además, si se utilizan centímetros o pulgadas será necesario también conocer también la resolución de la imagen, medida en píxeles por unidad de longitud, para saber la información gráfica que contiene. Es conveniente entonces utilizar como unidades de medida de las dimensiones de una imagen bien los píxeles de pantalla, si está destinada a mostrarse en un monitor, bien los puntos de impresión, si está destinada a la imprenta o impresora. El espacio relativo de pantalla ocupado por una imagen de dimensiones 150x100 píxeles será el mismo sea cual sea la resolución, con la única diferencia de que cuanto menor sea ésta, más grande será su tamaño absoluto en pulgadas o centímetros, al ser de mayor tamaño los píxeles. No olvidemos que la resolución útil de una imagen nunca es mayor que la del medio en el que se visualiza. Una imagen escaneada a 200 PPP se visualizará en un monitor de PC con la configuración por defecto a 96 PPP, desperdiciándose el resto de información sobre los valores de los píxeles de la imagen, mientras que 28

una imagen escaneada a 50 PPP se visualizará igualmente a 96 PPP en la pantalla del monitor, aunque en este caso su calidad será escasa, al no contener los píxeles suficiente información gráfica.

Resumiendo, sea cual sea el tamaño de los píxeles o puntos de una imagen, una vez presentados en un medio dado su tamaño se adaptará al de los píxeles éste, por lo que esta unidad de medida resulta la más conveniente en todos los casos. Una consideración importante: las dimensiones de una imagen en pantalla no suelen coincidir con las dimensiones de la imagen impresa, ya que, mientras en la resolución de pantalla permanece constante, la resolución propia de la imagen varía al cambiar el tamaño de ésta, y viceversa, según las siguientes reglas: Si disminuimos la resolución de la imagen, la anchura y la altura aumentarán. Si aumentamos la resolución, la anchura y la altura disminuirán. Si aumentamos la anchura o la altura, la resolución disminuirá. Si disminuimos la anchura o la altura, la resolución aumentará. Por lo tanto, si queremos aumentar las dimensiones de una imagen en un programa como Photoshop sin perder calidad, lo mejor es trabajar con la imagen en una alta resolución (sobre dos veces la resolución final deseada). Entonces, disminuiremos la resolución o aumentaremos la anchura y la altura (ambas acciones producirán resultados similares). Una vez que las dimensiones de la imagen sean las deseadas podremos disminuir la resolución al valor deseado. Por otra parte, el tamaño de visualización de una imagen en pantalla es a menudo diferente de su tamaño impreso. Los píxeles de la imagen se traducen directamente a píxeles del monitor, por lo que cuando la resolución de la imagen es más alta que la resolución del monitor aparece la imagen en pantalla más grande que sus dimensiones especificadas para la impresión.

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Por ejemplo, una imagen de 1 x 1 pulgadas a una resolución de 144 PPP ocupará en una pantalla de resolución 72 PPP un área de 2 x 2 pulgadas, ya que como el monitor puede exhibir solamente 72 píxeles por pulgada, necesita 2 pulgadas para mostrar los 144 píxeles de la imagen.

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