As imagens digitais podem ser divididas em 2 classes: vectoriais e bitmap. Há uma enorme diferença entre as duas, mas não podemos dizer que um é melhor que o outro, pois têm fins diferentes.
As imagens bitmaps são as imagens com que estamos mais habituados a lidar no nosso computador, sendo elas compostas por pixéis, a unidade mais pequena da imagem.
Ao ampliarmos uma imagem do tipo bitmap, conseguimos ver os pixéis que a compõem. Quanto mais ampliarmos a imagem mais visível se tornam os seus pixéis e aqui chegamos ao termo chamado de resolução.



O termo DPI (Dots per Inch) é o número de pixéis por cada inch ou polegada. Estes DPI’s são a composição mais básica da imagem, e são o que definem o quanto ela pode ser aumentada, de aí limitando o seu destino.
A resolução está intimamente ligada ao tamanho máximo da imagem, mas o tamanho máximo da imagem está intimamente ligado ao meio onde vai ser colocada.
Os diferentes tipos de imagens bitmaps são: JPEG, TIFF, GIF, PSD, BMP, PNG, sendo que, de todos estes, os mais comuns são o JPEG e TIFF.




Uma imagem vectorial, como o nome indica, é composta por vectores. Não há tanto a dizer acerca destas imagens pois não há contas nem matemática envolvida. São imagens, geralmente, mais simples.
A grande vantagem é que uma imagem vectorial pode ser aumentada para qualquer tamanho imaginável sem qualquer perda de qualidade.


Aqui percebe-se a utilidade em ter um logótipo e um texto neste formato. Desta forma, os ser aumentado, mantém a sua nitidez e clareza.
Uma imagem fotográfica, geralmente, pode ser desfocada e ainda ser identificável a uma certa distância, mas um texto torna-se ilegível. Por isso é importante manter logótipos e texto em formato vectorial.

Read Users' Comments ( 0 )

Compressão de imagens, em informática, é a aplicação de compressão de dados em imagens digitais. Como efeito, o objectivo é reduzir a redundância dos dados, de forma a armazenar ou transmitir esses mesmos dados de forma eficiente.
O tipo de compressão aplicado pode ser com ou sem perda de dados:
A compressão sem perda de dados é normalmente aplicada em imagens em que a qualidade e a fidelidade da imagem são importantes, como para um fotógrafo profissional, ou um médico quanto às radiografias. São exemplos deste tipo de compressão os formatos: PNG e TIFF
(apesar de algumas variantes deste terem perda de dados).

A compressão com perda de dados é utilizada nos casos em que a portabilidade e a redução da imagem são mais importantes que a qualidade, sem no entanto menosprezar esta. É o caso das máquinas fotográficas digitais em geral, que gravam mais informação do que o olho humano detecta: alguns sistemas de compressão usam este fato, com vantagem, podendo por isso desperdiçar dados "irrelevantes". O formato JPEG usa este tipo de compressão em imagens. O formato GIF também tem uma compressão com perdas, mas diferente do JPEG, usa uma compressão "burra", que prejudica muito a qualidade da imagem.


Comparação entre compressão com perda e compressão sem perda de dados

· A vantagem dos métodos de compressão com perda de dados sobre os sem perda de dados é que normalmente consegue-se um ficheiro comprimido de menor dimensão, mantendo, no entanto, uma qualidade mínima em relação ao original, conforme o objectivo que se pretende.

· A compressão com perda de dados é normalmente usada em som, imagens e vídeo/. A razão de compressão (ou seja, a dimensão do ficheiro comprimido comparado com o original, ou por comprimir) dos codecs de vídeo é quase sempre superior às obtidas em som e imagens fixas. O som pode ser comprimido a uma razão de 10:1 (o ficheiro comprimido ocupa 1 décimo do original), sem perda muito notável de qualidade. Já o vídeo pode ser comprimido a uma razão 300:1. As imagens fixas são normalmente comprimidas a uma razão de 10:1, tal como no som, mas neste caso a qualidade é bastante afectada, optando-se normalmente por uma razão menor, 2:1, por exemplo.


Quando um utilizador recebe um ficheiro comprimido com perda de dados, (por exemplo, para reduzir o tempo de download), esse ficheiro posteriormente descomprimido pode ser bem diferente do original ao nível do bit e, no entanto, ser quase idêntico numa observação normal para o olho ou ouvido humano. Muitos métodos /algoritmos de compressão recorrem a limitações da anatomia humana tomando em conta, por exemplo, que o olho humano apenas pode visionar certas frequências da luz. O modelo descreve como o som pode ser muito comprimido sem que se perceba a degradação da qualidade do sinal sonoro. Os erros/falhas, causados pela compressão com perda de dados, que sejam perceptíveis para o olho ou ouvido humano são conhecidos por artefactos de compressão (compression artifacts).

(texto retirado wikipédia)

Read Users' Comments ( 0 )