Modelos de Color y Técnicas de Compresión de Imágenes Digitales
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Modelos de Color
HSB: La Percepción Humana
El modelo HSB está basado en el modo en que el ojo humano percibe el color; por lo tanto, se trata del modo más natural y atiende a tres características fundamentales:
- Tono: Normalmente esta característica se confunde con el nombre del color en cuestión y se refiere a la longitud de onda de la luz reflejada o emitida por un objeto.
- Saturación: Es la intensidad del color y representa el matiz en relación al tono, midiéndose en términos de porcentajes de 0 a 100; también se le conoce como croma.
- Brillo: Consiste en la claridad u oscuridad relativa a cada tono de color y se mide también en porcentaje de 0 (negro) a 100 (blanco).
RGB: Iluminación Artificial
El modo RGB es el más cercano al ser el que se usa en la iluminación artificial y en la mayoría de monitores y pantallas gráficas, proporcionando la mayoría del espectro visible al mezclar las luces generadas por fósforos rojos, verdes y azules. Estos tres colores primarios crean el blanco cuando se combinan, por eso se llaman aditivos. Al mezclarse dos a dos, crean los colores secundarios: cian, magenta y amarillo; al mezclarse estos colores, se van originando los demás colores de la gama del espectro.
CMYK: Impresión y Tintas
El modelo CMYK se basa en la propiedad de la tinta impresa en papel de absorber la luz que recibe. Cuando una luz blanca incide sobre tintas translúcidas, estas absorben parte del espectro de modo que el color no absorbido se refleja. Todas las tintas contienen impurezas y ello ocasiona que la mezcla genere un color marrón oscuro, siendo necesario perfilar con tinta negra para conseguir un color negro auténtico.
Compresión de Imágenes
Algoritmos de Compresión
El alto consumo de disco necesario para almacenar imágenes propició que apareciesen diferentes técnicas que trataban de comprimir el volumen del archivo y mitigar así su voracidad de recursos. Todos los sistemas de compresión usan complejos algoritmos matemáticos para reducir la lista de 0 y 1 que describe una imagen pura capturada o generada.
Compresión con pérdida
Ocurre cuando los algoritmos usados para reducir las cadenas de código desechan información o datos de la imagen.
Compresión sin pérdida
Condensan las cadenas de código sin desperdiciar ningún tipo de información sobre la imagen.