Tamaño de almacenamiento de imágenes

Representación de Color

• Se necesitan 8 bits para representar el color de cada píxel en una imagen de 256 colores.
• La profundidad de color en una imagen digital determina la cantidad de colores que se pueden representar por píxel.

Píxeles e Imagen Raster

• Los píxeles en una imagen raster representan la unidad básica de información, cada uno contiene un color específico.

Resolución y Digitalización

• La resolución en la digitalización de una imagen indica la cantidad de píxeles por unidad de área.
• Una mayor resolución significa más píxeles, mayor detalle y calidad.

Relación de Aspecto

• La relación de aspecto en una imagen digital define la proporción entre su ancho y su alto.

Profundidad de Bit y Resolución

• Se necesitan más bits en imágenes de mayor resolución porque cada píxel necesita almacenar más información para representar un detalle más fino.

Profundidad de Bit en Audio

• La profundidad de bit en un códec de audio define el número de bits que se utilizan para representar la amplitud de la señal de audio.

Códec MP3

• La capa 3 del códec MP3 es el nivel de compresión más alto, con un mayor tamaño de archivo y mejor calidad.

Compresión de Imágenes

• La compresión de imágenes se basa en la redundancia espacial y la redundancia temporal en las imágenes.

Espacio de Color YUV

• El espacio de color YUV (YCrCb) se define en relación con la percepción visual humana, separando la información de luminancia (Y) de las señales de crominancia (U y V).

Descomposición Luminancia-Crominancia

• Descomponer una imagen en luminancia y crominancia permite optimizar el almacenamiento y la transmisión de información, al aprovechar las características del sistema visual humano.

Adaptación de Señal

• La adaptación de señal consiste en atenuar o amplificar su intensidad para optimizar su procesamiento.

Teorema de Nyquist-Shannon

• El teorema de Nyquist-Shannon establece la frecuencia de muestreo mínima necesaria para poder reconstruir una señal original sin pérdida de información.

Frecuencia de Muestreo

• Aumentar la frecuencia de muestreo implica más información a procesar.

Cuantificación

• La cuantificación es el proceso de asignar un valor discreto (un número) a un valor continuo, transformando una señal analógica en una digital.

Cuantificación y Precisión

• El número de bits utilizados en la cuantificación determina la precisión y la calidad de la señal digitalizada, más bits significan más precisión.

Frecuencia de Muestreo Óptima

• Es importante seleccionar la frecuencia de muestreo más baja posible que permita reconstruir la señal original, con el fin de optimizar el tamaño del archivo y reducir el procesamiento.

Espacio de Almacenamiento

• Una imagen RGB con una resolución de 800x600 y 24 bpp ocupa 1.44 MB de espacio de almacenamiento.

Imágenes Vectoriales y Escalabilidad

• Las imágenes vectoriales son independientes de la resolución, se basan en instrucciones matemáticas para representar formas y colores, lo que les permite escalar sin pérdida de calidad.

Imágenes Vectoriales vs. Raster

• Las imágenes vectoriales tienen la ventaja de escalabilidad sobre las imágenes raster.

Vídeo Digital

• El vídeo digital se compone de una secuencia de imágenes fijas que se reproducen a una velocidad determinada.

Codificación de Imágenes por Segundo

• Codificar el número de imágenes por segundo en un vídeo es importante para determinar la fluidez de la reproducción de la secuencia.

Recursos en Blu-ray

• Para codificar un vídeo Blu-ray sin sonido y con una duración de 90 minutos, se debe considerar el número de imágenes por segundo y la compresión utilizada, para calcular el espacio de almacenamiento requerido.

Aliasing

• El aliasing es un artefacto que aparece al submuestrear una señal, produciendo distorsiones y artefactos en la imagen.

Suavizado de Transiciones

• Se mencionan técnicas como el interpolado de color para suavizar las transiciones de color en imágenes.

Redundancia Espacial

• La redundancia espacial en una imagen se puede eliminar utilizando algoritmos que detectan areas similares y las representan de forma más eficiente.

Compresión JPEG

• El principal propósito de la compresión con pérdida en JPEG es reducir el tamaño del archivo a expensas de una leve pérdida de calidad.

Compresión Entrópica

• Los algoritmos de compresión entrópica en las áreas de colores similares pero ligeramente diferentes pueden generar resultados no deseados, introduciendo artefactos en la imagen.

Factor de Compresión JPEG

• El texto menciona un factor de compresión máximo de 10:1 para JPEG.

Calculate the storage space required for images based on their resolution, color depth, and image type. Understand how to determine the storage size of both bitmap and vector images.