Es sabido que la compresión de imágenes tiene las ventajas de reducir el tamaño de almacenamiento y, consecuentemente, las necesidades a la hora de trasmitir los datos: menos ancho de banda o, lo que es equivalente, más imágenes por unidad de tiempo.
Es menos conocido que los satélites de observación terrestre no toman todas las imágenes que podrían porque no hay tiempo para transmitirlas a las estaciones terrestres. El cuello de botella es, en este caso, el ancho de banda. Por este motivo y otros similares, los algoritmos de compresión se aplican desde las pequeñas imágenes que usamos en las páginas web (mejor 40 kb que 400 a la hora de visitar una página) hasta los Gb de las imágenes hiperespectrales. Por poner un ejemplo, una imagen tomada con una cámara digital de 5 megapíxeles se codifica en tres canales de 8 bits, uno por cada color primario en el modelo RGB. Eso hace un total de 24 bits/pixel lo que supone 15 Mbytes si guardamos la imagen sin comprimir. Como ninguna imagen contiene los más de 16 millones de colores que pueden codificarse con los 24 bits/píxel (y en cualquier caso no podríamos distinguirlos) una de las opciones más utilizadas para reducir el tamaño es usar un solo byte por pixel, cuyo valor representa un color determinado. La paleta de 256 colores se construye en función de las caracteristicas de cada imagen y el resultado suele ser
visualmente indistinguible del original aunque realmente suponga una fuerte pérdida cromática. En las imágenes GIF se utiliza esta técnica y cada imagen se acompaña del diccionario de colores “a medida” para permitir la decodificación.
Pero la clave del proceso está en la palabra
visualmente. En realidad la pérdida es importante y este procedimiento no es aceptable para todas las aplicaciones. Por ejemplo, en las imágenes destinadas a proceso numérico jamás debe perderse resolución radiométrica. El motivo es que los algoritmos que extraen información de estas imágenes sí “ven” las variaciones y los resultados se verán a su vez afectados.
Los algoritmos de compresión se suelen dividir en dos clases: sin pérdida y con pérdida. Los primeros garantizan que la imagen decodificada es idéntica a la inicial; en los segundos, en cambio, se acepta una distorsión en los valores originales para aumentar la tasa de compresión. Entre los primeros están las compresiones LZW, usadas en los formatos TIFF y GIF habitualmente. Entre los segundos el más conocido es el formato JPEG, que se basa en un sofisticado proceso de codificación que permite una compresión a demanda: más compresión con más pérdida o menos compresión con menor modificación de los valores originales.
Realmente, el algoritmo JPEG puede comprimir algunas imágenes con una eficacia aplastante sin que visualmente se note la diferencia. Pero todo tiene su precio y hay un efecto menos evidente que puede convencerles de no usar el formato JPEG ni siquiera para sus fotos de vacaciones. El problema es que si vamos a regrabar la misma imagen varias veces, por ejemplo, para varias sesiones de retoque, la distorsión se acumula en cada ciclo de descompresión-compresión sin que sea posible recuperar la calidad original. El número de ciclos necesarios para que la distorsión sea aparente dependerá de los parámetros que controla la calidad de la compresión: abajo les pongo un ejemplo para que vean el efecto.
Fragmento ampliado de la imagen original en formato TIFF
El mismo fragmento tras 20 ciclos de grabación con compresión JPEG con calidad 40 (en una escala 0-100). En la imagen superior verán fuertes distorsiones cromáticas y de luminosidad, así como un efecto de bloques. Este se debe a que JPEG trabaja sobre bloques de 8x8 píxeles cuyos parámetros de compresión no tienen continuidad con los vecinos.
¿La solución? Huir de la compresión JPEG y usar el formato TIFF con 24 bits por píxel para guardar las imágenes. Ya estarán a tiempo de reducirlas para su blog o destrozarlas para otros objetivos pero al menos mantendrán un original en buen estado. Para más detalles pueden seguir el protocolo aconsejado por
Paulo Porta que pueden
encontrar aquí junto con otros artículos que desvelan aspectos básicos de la fotografía digital. Muy recomendable invertir un rato en leerlos todos.
Nota: dos programas para trabajar con imágenes. Para verlas y alguna manipulación simple, lo mejor que en encontrado es Irfanview, muy ligero y con operaciones útiles como, por ejemplo, la transformación masiva en "batch". Para edición en serio, el GIMP que además se distribuye con licencia GNU. Ambos gratuitos, claro.
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