4.3. Formats d'imatge
4.3.2. Què són els formats d’imatge? La qüestió de la compressió
Hi ha dues maneres principals de comprimir: sense pèrdua i amb pèrdua.
Sense pèrdua (lossless) significa que la imatge és més petita, en el sentit que ocupa menys bytes, però no perdem qualitat d’imatge. Tots els píxels que formaven la imatge original estan aquí en la nova versió comprimida.
Amb pèrdua (lossy) significa que la imatge s’ha fet molt més petita, però hem perdut qualitat, s’ha simplificat la imatge d’alguna manera.
Un element clau a l’hora de considerar la compressió d’una imatge és el color. Com més colors tingui una imatge més memòria ocuparà. Així, en els processos de compressió tenim dues maneres de codificar els colors, anomenades paletes en l’argot informàtic: color indexat i color directe.
Si usem una paleta de color indexat, això vol dir que només es registraran un nombre determinat de colors (normalment 256). El creador de la imatge pot decidir quins seran aquests 256 colors mitjançant un eina coneguda com a mapa de colors.
En canvi, el color directe permet utilitzar milers de colors sense cap necessitat de reduir-los a una llista determinada.
Per entendre’ns, suposem que hem tret una fotografia d’un prat verd. La nostra càmera té molt bona resolució i ha capturat desenes de matisos de verd. Aquesta foto té una paleta de color directe.
Volem pujar aquesta foto al nostre blog, però és massa pesant, ocupa molta memòria i per tant utilitzem un algorisme de compressió que en redueix la grandària en limitar el nombre de colors a 256. Així, el nostre prat verd deixarà de tenir desenes de matisos de verd i passarà a tenir, per exemple, només quatre varietats de verd, que poden generar-se automàticament en el procés de compressió o que haurem seleccionat en editar el mapa de colors.
Font: David Casacuberta
Limitar la paleta de colors és una de les estratègies més senzilles i útils per a reduir la grandària d’una imatge. Considerem una imatge de mapa de bits. Suposem que cadascun dels quatre canals RGBA té una profunditat de 8 bits. Això ens dona 256 valors diferents per canal i per tant disposem de més de 16 milions de colors (exactament, 16.777.216). Si en lloc d’usar color directe usem color indexat, i reduïm la paleta a 256 colors, solament necessitarem 2 bytes per píxel, i així la grandària original de la imatge es reduirà al 50% sense haver de perdre cap dels píxels originals de la imatge.
Aquesta manera de comprimir la imatge és sense pèrdua, ja que no sacrifiquem cap dels píxels originals de la imatge: ens limitem a reduir el nombre de colors. Podríem discutir si la «qualitat» de la fotografia ha disminuït en reduir els colors —és clar que sí—, però el que diem aquí és una qüestió tècnica: un sistema de compressió és sense pèrdua si no es perd cap píxel, ni més ni menys.
Però potser la nostra imatge continua essent massa gran. O la velocitat de càrrega és crucial. O potser ha d’aparèixer en un dispositiu molt simple amb poca memòria i poca velocitat de processament. Per aquest motiu hi ha altres tècniques per a reduir més el volum d’una imatge.
No és l’objectiu d’aquest text explicar detalladament aquests algorismes, però és convenient conèixer-ne la idea general. Si mirem qualsevol fotografia, veurem que els píxels que són propers entre ells tendeixen a compartir propietats. En una foto d’una sortida de sol al mar, tindrem una infinitat de píxels blaus un al costat de l’altre i un centre de píxels ataronjats. Amb la tècnica coneguda com codificació delta, podem indicar quina diferència hi ha entre dos píxels que estan l’un al costat de l’altre. Si els dos píxels tenen la mateixa propietat, llavors delta és zero, amb la qual cosa podem representar un píxel amb un sol bit. Aquesta tècnica pot optimitzar-se i no solament enfocar-se al píxel veí sinó ampliar el rang i codificar blocs de píxels solament amb uns quants bits.
Una altra tècnica —que s’usa àmpliament en àudio i vídeo, en què la compressió és central— és utilitzar informació de la psicologia de la percepció per a establir quins colors pot reconèixer una persona com a clarament diferents i quins es reben de manera similar. Amb aquest coneixement, podem reduir la paleta de colors i eliminar els matisos que no són observables pels humans.
Els diferents formats que descriurem a continuació no són més que els resultats d’aplicar diverses tècniques i algorismes de compressió.