Autor Tema: ¿Por qué el peso de una imagen no está determinado únicamente por su tamaño?

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21 Septiembre, 2022, 01:25 pm
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manooooh

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Hola!

Supongamos que tenemos dos lienzos de 100x100 px cada uno.

En uno agregamos una imagen totalmente nítida, con muchos colores, de altísima calidad. En la otra, una imagen muy pixelada, de baja calidad (o incluso puede quedar el lienzo blanco, o transparente si usamos PNG. La idea es la misma).

Mi pregunta es por qué la primera puede pesar unos 2 MB y la otra unos 150 KB, si el tamaño es el mismo. ¿Por qué no pesan lo mismo, si ambos se almacenan con la misma cantidad de unos y ceros? En uno habrá muchos más 0 que 1, pero da igual, si la cantidad ocupada en memoria es la misma, ¿no?

¿Qué otros factores determinan el peso? ¿Cómo se puede relacionar esto con la matemática? ¿Tiene que ver con conjuntos densos?

Si es posible, me gustaría recibir respuesta a las preguntas de cada párrafo.

Gracias!!
Saludos

21 Septiembre, 2022, 02:40 pm
Respuesta #1

martiniano

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Hola.

Mi pregunta es por qué la primera puede pesar unos 2 MB y la otra unos 150 KB, si el tamaño es el mismo. ¿Por qué no pesan lo mismo, si ambos se almacenan con la misma cantidad de unos y ceros? En uno habrá muchos más 0 que 1, pero da igual, si la cantidad ocupada en memoria es la misma, ¿no?

No pesan lo mismo porque una de las imágenes tiene mucha más información que la otra. La cantidad de bytes (unos y ceros) que necesitarás para almacenar cada una de las imágenes depende del formato en el que estén pero, en general, no coincidirán, aunque ambas estén en el mismo formato.

¿Qué otros factores determinan el peso?

Más que el tamaño, el factor decisivo a la hora de decidir cuánta memoria es necesaria para almacenar un archivo, sea del tipo que sea, es la cantidad de información que contiene.

Por ejemplo, si quiero almacenar una imagen 100x100 completamente en blanco me basta almacenar la línea que acabo de escribir para poder reproducirla sea dónde sea. La cantidad de información que contiene es ínfima. En cambio una fotografía real de un paisaje, con sus detalles y esas cosas no la voy a poder describir con exactitud utilizando sólo unos pocos bytes.

¿Cómo se puede relacionar esto con la matemática?

La rama de la matemática que se encarga de estudiar estas cosas es la utilizada en teoría de la información, disciplina que se encarga entre otras cosas de medir la cantidad de información presente en un mensaje.

¿Tiene que ver con conjuntos densos?

No soy capaz de ver ninguna relación, la verdad.

Saludos.

21 Septiembre, 2022, 02:54 pm
Respuesta #2

Abdulai

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..
Supongamos que tenemos dos lienzos de 100x100 px cada uno.
En uno agregamos una imagen totalmente nítida, con muchos colores, de altísima calidad. En la otra, una imagen muy pixelada, de baja calidad (o incluso puede quedar el lienzo blanco, o transparente si usamos PNG. La idea es la misma).
Mi pregunta es por qué la primera puede pesar unos 2 MB y la otra unos 150 KB, si el tamaño es el mismo. ¿Por qué no pesan lo mismo, si ambos se almacenan con la misma cantidad de unos y ceros?
...
Se te olvida que la mayoría de los formatos gráficos hacen una compresión de los datos. 
Formatos como BMP o RAW no hacen compresión, por lo que el tamaño del archivo queda determinado por el número de pixels y la cantidad de bits por pixel usada (mas un encabezado)
Cuando hay compresión, el grado de "aleatoridad" de la imagen te "arruina" el proceso y el tamaño ya depende del algoritmo, asi como si es compresión sin pérdidas (PNG) o con pérdidas (JPG).   Pero no conozco en detalle los algoritmos usados  :(

21 Septiembre, 2022, 04:01 pm
Respuesta #3

Pie

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No sé mucho del tema, pero creo que depende de la profundidad de color (o bits por pixel), que es la cantidad de colores que puede mostrar una imagen.

Si se utilizan pocos bits por pixel la imagen pesa menos, pero entonces hay menos colores disponibles a elegir, con lo que la imagen resulta de peor calidad.

Para una imagen completamente blanca o negra (o de un solo color) se necesitan muy pocos bits, de ahí que pesen tan poco en comparación a otras con más colores (con más información, en definitiva).

Saludos.
Hay dos tipos de personas, los que piensan que hay dos tipos de personas y los que no.

21 Septiembre, 2022, 04:48 pm
Respuesta #4

argentinator

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Hay formatos de imagen que están optimizados para que se puedan almacenar de manera comprimida.
De la misma manera que hay técnicas para comprimir archivos de texto y guardarlos en formato ZIP,
también hay técnicas para comprimir imágenes, audios y videos.

Una técnica de compresión tiene la capacidad de guardar información mediante la detección de patrones que, una vez se "desenrollan", se recupera la información original, en este caso el exacto patrón de pixels que se tenía originalmente.

A veces se consigue una reducción mayor de tamaño si se decide a propósito
dejar que se pierda un poco de información.
Esto es útil para ahorrar tiempo en la carga de datos al visitar páginas web,
y más aún si se usan dispositivos móviles, ya que al ser las pantallas tan pequeñas, el usuario no notará la pérdida de información.

Sin embargo, la verdad es que, al perder información, se está perdiendo calidad de imagen.
Eso aplicado a imágenes de interés científico o judicial puede ser indeseable.

No es lo mismo "comprimir" que "descartar información".
Sólo un algoritmo de compresión pura sería admisible,
si uno quiere tener la misma información de pixels que la imagen original.
De todos modos, esta compresión sí que es posible, y eso contesta tu pregunta de por qué puede haber archivos de imagen que pesan menos.

De hecho, si lo pensás bien, el formato de imagen BMP de por sí ya tiene una inherente pérdida de información, porque codifica en forma discretizada y pixelada una información de ondas lumínicas que en el mundo real no viene presentada así, sino más bien de forma, digamos, analógica.

Así que hasta un formato comprimido podría incluso ser más deseable,
si es que la compresión se hace inteligentemente desde la misma entrada de datos analógica que viene en forma directa del medio circundante,
de forma que la información descomprimida sea más parecida al original analógico.
Sin embargo, para ser honestos, no sé si esto realmente alguien lo hace así,
sino que es sólo un conjunto de ideas que se me acaba de ocurrir.
Imagino que podría hacerse con series de Fourier o técnicas de aproximación tipo Wavelets, o cualquiera otras que andan por ahí.
De hecho, la serie de Fourier te reconstruye la señal analógica original de forma perfecta, pero el problema es que no se pueden almacenar los infinitos coeficientes, y los coeficientes más significativos que sí se pueden almacenar tienen, seguramente, el inconveniente de que se almacenan con dígitos truncados a la precisión de punto flotante de la computadora.

En fin. Hay todo un mundo de cosas para indagar en eso.