Formatos de imagen

ya que hay infinidad de formatos de imagen vamos en una serie de articulos de explicar lo que es cada uno de los principales

JPEG,  JPG

Los datos de una imagen pueden ser grabados en diferentes formatos. El jpg es, sin duda, el formato más popular. Su gran ventaja es ser un formato comprimido, lo que le permite ocupar poco espacio en la memoria de la cámara o ser enviado con rapidez por internet.

JPEG (del inglés Joint Photographic Experts Group, Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía), es el nombre de un comité de expertos que creó un estándar de compresión y codificación de archivos de imágenes fijas. Este comité fue integrado desde sus inicios por la fusión de varias agrupaciones en un intento de compartir y desarrollar su experiencia en la digitalización de imágenes. La ISO, tres años antes (abril de 1983), había iniciado sus investigaciones en el área.
Además de ser un método de compresión, es a menudo considerado como un formato de archivo. JPEG/Exif es el formato de imagen más común utilizado por las cámaras fotográficas digitales y otros dispositivos de captura de imagen, junto con JPG/JFIF, que también es otro formato para el almacenamiento y la transmisión de imágenes fotográficas en la World Wide Web. Estas variaciones de formatos a menudo no se distinguen, y se llaman JPEG. Los archivos de este tipo se suelen nombrar con la extensión 

Compresión del JPEG

Comparativa de calidad entre la imagen original, comprimida en JPG (con pérdida) y comprimida en WebP (con pérdida).

El formato JPEG utiliza habitualmente un algoritmo de compresión con pérdida para reducir el tamaño de los archivos de imágenes. Esto significa que al descomprimir o visualizar la imagen no se obtiene exactamente la misma imagen de la que se partía antes de la compresión. Existen también tres variantes del estándar JPEG que comprimen la imagen sin pérdida de datos: JPEG2000, JPEG-LS y Lossless JPEG.
El algoritmo de compresión JPEG se basa en dos defectos visuales del ojo humano, uno es el hecho de que es mucho más sensible al cambio en la luminancia que en la crominancia, es decir, capta más claramente los cambios de brillo que de color. El otro es que nota con más facilidad pequeños cambios de brillo en zonas homogéneas que en zonas donde la variación es grande, por ejemplo en los bordes de los cuerpos de los objetos.
Una de las características del JPEG es la flexibilidad a la hora de ajustar el grado de compresión. Un grado de compresión muy alto generará un archivo de pequeño tamaño, a costa de una pérdida significativa de calidad. Con una tasa de compresión baja se obtiene una calidad de imagen muy parecida a la del original, pero con un tamaño de archivo mayor.
La pérdida de calidad cuando se realizan sucesivas compresiones es acumulativa. Esto significa que si se comprime una imagen y se descomprime, se perderá calidad de imagen, pero si se vuelve a comprimir una imagen ya comprimida se obtendrá una pérdida todavía mayor. Cada sucesiva compresión causará pérdidas adicionales de calidad. La compresión con pérdida no es conveniente en imágenes o gráficos que tengan textos, líneas o bordes muy definidos, pero sí para archivos que contengan grandes áreas de colores sólidos.

Codificación

Muchas de las opciones del estándar JPEG se usan poco. Esto es una descripción breve de uno de los muchos métodos usados comúnmente para comprimir imágenes cuando se aplican a una imagen de entrada con 24 bits por pixel (ocho por cada rojo, verde, y azul, o también dicho "8 bits por canal"). Esta opción particular es un método de compresión con pérdida.

Transformación del espacio de color

Esquema del modelo RGB.

Esquema del modelo YUV.

Comienza convirtiendo la imagen desde su modelo de color RGB a otro llamado YUV ó YCbCr. Este espacio de color es similar al que usan los sistemas de color para televisión PAL y NTSC, pero es mucho más parecido al sistema de televisión MAC.
Este espacio de color (YUV) tiene tres componentes:

• La componente Y, o luminancia (información de brillo), es decir, la imagen en escala de grises.
• Las componentes U o Cb y V o Cr, respectivamente diferencia del azul (relativiza la imagen entre azul y rojo) y diferencia del rojo (relativiza la imagen entre verde y rojo); ambas señales son conocidas como crominancia (información de color).

El resultado es una imagen en la que la luminancia está separada de la crominancia.
Las ecuaciones que realizan este cambio de base de RGB a YUV son las siguientes:

Y  =      0.257 * R + 0.504 * G + 0.098 * B + 16
Cb = U = -0.148 * R - 0.291 * G + 0.439 * B + 128
Cr = V =  0.439 * R - 0.368 * G - 0.071 * B + 128

Las ecuaciones para el cambio inverso se pueden obtener despejando de las anteriores y se obtienen las siguientes:

B = 1.164 * (Y - 16)                     + 2.018 * (U - 128)
G = 1.164 * (Y - 16) - 0.813 * (V - 128) - 0.391 * (U - 128)
R = 1.164 * (Y - 16) + 1.596 * (V - 128)

NOTA: Estas ecuaciones están en continua investigación, por lo que se pueden encontrar en libros y en la red otras ecuaciones distintas pero con coeficientes muy parecidos.
Si se analiza el primer trío de ecuaciones veremos que las tres componentes toman como valor mínimo el 16. El canal de luminancia (canal Y) tiene como valor máximo el 235, mientras que los canales de crominancia el 240, todos estos valores caben en un byte haciendo redondeo al entero más próximo. Durante esta fase no hay pérdida significativa de información, aunque el redondeo introduce un pequeño margen de error imperceptible para el ojo humano.

Submuestreo

Ligera explicación visual sobre el submuestreo, la imagen de arriba a la izquierda es la original, las otras sufren unos submuestreos de color salvajes que dan idea de los efectos de esta técnica. Ampliar para mejor visualización.

El algoritmo JPEG, transforma la imagen en cuadrados de 8×8 y luego almacena cada uno de estos como una combinación lineal o suma de los 64 recuadros que forman esta imagen, esto permite eliminar detalles de forma selectiva, por ejemplo, si una casilla tiene un valor muy próximo a 0, puede ser eliminada sin que afecte mucho a la calidad.

Una opción que se puede aplicar al guardar la imagen, es reducir la información del color respecto a la de brillo (debido al defecto en el ojo humano comentado anteriormente). Hay varios métodos: si este paso no se aplica, la imagen sigue en su espacio de color YUV, (este submuestreo se entiende como 4:4:4), con lo que la imagen no sufre pérdidas. Puede reducirse la información cromática a la mitad, 4:2:2 (reducir en un factor de 2 en dirección horizontal), con lo que el color tiene la mitad de resolución (en horizontal), y el brillo sigue intacto. Otro método, muy usado, es reducir el color a la cuarta parte, 4:2:0, en el que el color se reduce en un factor de 2 en ambas direcciones, horizontal y vertical. Si la imagen de partida estaba en escala de grises (blanco y negro), puede eliminarse por completo la información de color, quedando como 4:0:0.
Algunos programas que permiten el guardado de imágenes en JPEG (como el que usa GIMP) se refieren a estos métodos con 1×1,1×1,1×1 para YUV 4:4:4 (no perder color), 2×1,1×2,1×1 para YUV 4:2:2 y 2×2,1×1,1×1 para el último método, YUV 4:2:0.
Las técnicas algorítmicas usadas para este paso (para su reconstrucción exactamente) suelen ser interpolación bilineal, vecino más próximo, convolución cúbica, Bezier, b-spline y Catmun-Roll.rh

 Transformación discreta de coseno o DCT

Cada componente de la imagen se divide en pequeños bloques de 8×8 píxeles, que se procesan de forma casi independiente, lo que disminuye notablemente el tiempo de cálculo. De esto resulta la típica formación cuadriculada, que se vuelve visible en las imágenes guardadas con alta compresión. Si la imagen sufrió un submuestreo del color, los colores quedarían en la imagen final en bloques de 8×16 y 16×16 píxeles, según fuese 4:2:2 o 4:2:0.
Después, cada pequeño bloque se convierte al dominio de la frecuencia a través de la transformación discreta de coseno, abreviadamente llamada DCT.
Un ejemplo de uno de esos pequeños bloques de 8×8 inicial es este:

El siguiente proceso es restarles 128 para que queden números entorno al 0, entre -128 y 127.

Se procede a la transformación por DCT de la matriz, y el redondeo de cada elemento al número entero más cercano.

Nótese que el elemento más grande de toda la matriz aparece en la esquina superior izquierda, este es el coeficiente DC.

Cuantificación digital

Artículo principal: Cuantificación digital

"Antes de", en un bloquecillo 8×8 (ampliación ×16).

"Después de", en un bloquecillo 8×8, se notan errores respecto a la primera imagen, como en la esquina inferior izquierda, que está más clara.

El ojo humano es muy bueno detectando pequeños cambios de brillo en áreas relativamente grandes, pero no cuando el brillo cambia rápidamente en pequeñas áreas (variación de alta frecuencia). Aprovechando este defecto, se puede eliminar las altas frecuencias, sin pérdida excesiva de calidad visual. Esto se realiza dividiendo cada componente en el dominio de la frecuencia por una constante para ese componente, y redondeándolo a su número entero más cercano. Este es el proceso en el que se pierde la mayor parte de la información (y calidad) cuando una imagen es procesada por este algoritmo. El resultado de esto es que los componentes de las altas frecuencias, tienden a igualarse a cero, mientras que muchos de los demás, se convierten en números positivos y negativos pequeños.
Una matriz de cuantificación típica es la matriz de Losheller que se usa opcionalmente en el estándar JPEG:

Dividiendo cada coeficiente de la matriz de la imagen transformada entre cada coeficiente de la matriz de cuantificación, se obtiene esta matriz, ya cuantificada:

Por ejemplo, cuantificando el primer elemento, el coeficiente DC, sería así:

Codificación entrópica

La codificación entrópica es una forma especial de la compresión sin pérdida de datos. Para ello se toman los elementos de la matriz siguiendo una forma de zig-zag, poniendo grupos con frecuencias similares juntos, e insertando ceros de codificación, y usando la codificación Huffman para lo que queda. También se puede usar la codificación aritmética, superior a la de Huffman, pero que rara vez se usa, ya que está cubierta por patentes, esta compresión produce archivos un 5% menores, pero a costa de un mayor tiempo de codificación y decodificación, esta pequeña ganancia, puede emplearse también en aplicar un menor grado de compresión a la imagen, y obtener más calidad para un tamaño parecido.
En la matriz anterior, la secuencia en zig-zag, es esta:
−26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1 −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
JPEG tiene un código Huffman para cortar la cadena anterior en el punto en el que el resto de coeficientes sean ceros, y así, ahorrar espacio:
−26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1 −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, EOB

Ruido producido por la compresión

Artículo principal: Ruido de cuantificación

Tras la compresión, suelen quedar a veces bloques como estos, en este caso en un trozo de una imagen ampliado.

El resultado tras la compresión, puede variar, en función de la agresividad de los divisores de la matriz de cuantización, a mayor valor de esos divisores, más coeficientes se convierten en ceros, y más se comprime la imagen. Pero mayores compresiones producen mayor ruido en la imagen, empeorando su calidad. Una imagen con una fuerte compresión (1%-15%) puede tener un tamaño de archivo mucho menor, pero tendrá tantas imperfecciones que no será interesante, una compresión muy baja (98%-100%) producirá una imagen de muy alta calidad, pero, tendrá un tamaño tan grande que quizás interese más un formato sin pérdida como PNG.
La mayoría de personas que naveguen por Internet estarán familiarizadas con estas imperfecciones, son el resultado de lograr una buena compresión; para evitarlos, se tendrá que reducir el nivel de compresión o aplicar compresión sin pérdida, produciendo mayores ficheros después.

Decodificación

El proceso de decodificación es similar al seguido hasta ahora, sólo que de forma inversa. En este caso, al haber perdido información, los valores finales no coincidirán con los iniciales.
Se coge la información de la matriz, se decodifica, y se pone cada valor en su casilla correspondiente. Después se multiplica cada uno de estos valores por el valor correspondiente de la matriz de cuantización usada, como muchos valores son ceros, sólo se recuperan ( y de forma aproximada) los valores de la esquina superior izquierda.
Después se deshace la transformación DCT:

Errores producidos por una compresión excesiva: Antes de y después de.

Y finalmente se suma 128 a cada entrada:

Para comparar las diferencias entre el bloque original y el comprimido, se halla la diferencia entre ambas matrices, la media de sus valores absolutos, da una ligera idea de la calidad perdida:

Se puede observar que las mayores diferencias están cerca de la mancha, y por la parte inferior, entre la esquina izquierda y el centro, notándose más esta última, ya que corre una mancha clara que antes estaba más hacia la esquina. La media de los valores absolutos de las restas es 4.8125, aunque en algunas zonas es mayor.

JPEG y la fotografía digital

Este formato lo creó The Joint Photographers Experts Group. Es uno de los formatos más conocidos para la compresión de fotografías digitales. Es uno de los pocos formatos que se soporta en Internet (Web)

Todas las cámaras digitales y escáneres almacenan las imágenes en formato JPEG, no obstante y dado que la compresión de este formato afecta a la calidad de imagen, se puede escoger diferentes niveles de compresión:
A más baja compresión mayor calidad.
A más alta compresión menor calidad.

Cuando se opta por una compresión alta, es para crear archivos que ocupen poco espacio para la Web o enviarlas por correo electrónico. JPEG es el único formato de archivo, que puede llegar a comprimir una imagen hasta sólo un 10% de su tamaño original, sin que el ojo humano pueda percibir diferencias, antes y después del proceso de compresión.

JPEG soporta 24 bits.

Normas a seguir antes de editar un JPEG

Antes de editar una imagen en JPEG, conviene que tengamos en cuenta los siguientes puntos, para no perder calidad en el archivo:

* No guardar imágenes en formato JPEG si se van a modificar.
* Cada vez que abramos un archivo o lo editemos, la imagen sufre una compresión y pérdida de calidad.
* Antes de editar una imagen en JPG, la guardaremos inicialmente una copia en formato BMP o TIFF con la máxima profundidad de color.

Windows bitmap

De Wikipedia, la enciclopedia libre

Windows bitmap
Desarrollador
Microsoft
Información general
Extensión de archivo	.bmp or .dib
Tipo de MIME	image/x-ms-bmp (no oficial)
Tipo de formato	Gráfico rasterizado
Formato abierto	?

Windows bitmap (.BMP) es el formato propio del programa, que eran con el sistema operativo Windows. Puede guardar imágenes de 24 bits (16,7 millones de colores), 8 bits (256 colores) y menos. Puede darse a estos archivos una compresión sin pérdida de calidad: la compresión RLE (Run-length encoding).
Los archivos con extensión .BMP, en los sistemas operativos Windows, representan la sigla BitMaP (o también Bit Mapped Picture), o sea mapa de bits. Los archivos de mapas de bits se componen de direcciones asociadas a códigos de color, uno para cada cuadro en una matriz de píxeles tal como se esquematizaría un dibujo de "colorea los cuadros" para niños pequeños. Normalmente, se caracterizan por ser muy poco eficientes en su uso de espacio en disco, pero pueden mostrar un buen nivel de calidad. A diferencia de los gráficos vectoriales, al ser reescalados a un tamaño mayor, pierden calidad. Otra desventaja de los archivos BMP es que no son utilizables en páginas web debido a su gran tamaño en relación a su resolución.
Dependiendo de la profundidad de color que tenga la imagen cada píxel puede ocupar 1 o varios bytes. Generalmente se suelen transformar en otros formatos, como JPEG (fotografías), GIF o PNG (dibujos y esquemas), los cuales utilizan otros algoritmos para conseguir una mayor compresión (menor tamaño del archivo).
Los archivos comienzan (cabecera o header) con las letras 'BM' (0x42 0x4D), que lo identifica con el programa de visualización o edición. En la cabecera también se indica el tamaño de la imagen y con cuántos bytes se representa el color de cada píxel.
A continuación se detalla la estructura de la cabecera de un fichero .BMP

Bytes	Información
0, 1	Tipo de fichero "BM"
2, 3, 4, 5	Tamaño del archivo
6, 7	Reservado
8, 9	Reservado
10, 11, 12, 13	Inicio de los datos de la imagen
14, 15, 16, 17	Tamaño de la cabecera del bitmap
18, 19, 20, 21	Anchura (píxels)
22, 23, 24, 25	Altura (píxels)
26, 27	Número de planos
28, 29	Tamaño de cada punto
30, 31, 32, 33	Compresión (0=no comprimido)
34, 35, 36, 37	Tamaño de la imagen
38, 39, 40, 41	Resolución horizontal
42, 43, 44, 45	Resolución vertical
46, 47, 48, 49	Tamaño de la tabla de color
50, 51, 52, 53	Contador de colores importantes

El Bitmap de una imagen .BMP comienza a leerse desde abajo a arriba, es decir: en una imagen en 24 bits los primeros 3 bytes corresponden al primer píxel inferior izquierdo.
fuentes:
wikipedia,
soymaquero.com