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PGD | §2.7 – Efectos colaterales de la digitalización

< §2.6 – Formatos de archivo para imágenes

El hecho de que la imagen digital es una especie de representación aproximada de una imagen continua real, tal como hemos visto, introduce necesariamente inexactitud. La utilidad de la digitalización radica en que el costo de este inconveniente es mucho menor que las ventajas de procesamiento que se hacen posibles, siempre que se hayan elegido de manera conveniente los parámetros de esa digitalización. No obstante, es de utilidad práctica analizar estos efectos, puesto que pueden indicar en qué sentido dichos parámetros son suficientes o no.

Insuficiencia en el muestreo

Ciertos efectos se producen por el empleo de una resolución insuficiente (lo que equivale a una distancia entre muestras demasiado grande) para la aplicación que se pretende de la imagen digital.

Pixelado

Si la resolución es pequeña, el tamaño del pixel puede resultar demasiado grande en relación a las dimensiones de la imagen, y de esa forma volverse visible. Esto afecta a toda la imagen, aunque puede ser más o menos evidente según su contenido, y cuando sucede se dice que aquélla está muestreada en baja resolución o que está pixelada. Normalmente, esto sólo puede corregirse muestreando la imagen original a una resolución superior.

Muestreo normal
Imagen muestreada a una resolución normal. En principio no se perciben defectos.
Imagen capturada con la tercera parte de la resolución (es decir una distancia entre muestras tres veces superior). El pixelado es notorio, especialmente en los contornos.
La imagen anterior, pero ahora empleada a la tercera parte del tamaño original. Ya no se percibe el efecto de pixelado. Esto muestra que la resolución puede ser baja o alta sólo respecto al detalle capturado y al tamaño de su reproducción.

Aliasing

El intervalo de muestreo, según vimos, puede elegirse de acuerdo al nivel de detalle de la imagen; si espero una variación de brillo (de un valor alto a uno bajo o viceversa) dentro de un espacio tan pequeño como 0,5 mm, por ejemplo, entonces debo tomar al menos 2 muestras en ese espacio. Esto indicaría que debemos emplear una resolución de al menos 2 pixeles/ 0,5 mm = 4 ppm ó 101,6 ppi. Pero puede suceder que ciertas partes no preponderantes de la imagen tengan variaciones aún más pronunciadas, digamos una variación en 0,1 mm. Es imposible capturar ese detalle con esta resolución; en efecto, si quisiera preservarlo, el mismo cálculo arrojaría 2 pixeles / 0,1 mm = 20 ppm ó 508 ppi, es decir, una resolución 5 veces superior (y podría originar, en principio, un peso de archivo 52  = 25 veces mayor).

Aliasing en video.

Este efecto se denomina aliasing, y es muy común en video, donde se lo conoce como wagon-wheel effect (efecto rueda de carro), que se presenta cuando un objeto que rota parece por momentos estar casi detenido o girando en dirección contraria a la esperada, a pesar que su giro natural es siempre en la misma dirección. Sucede cuando la cantidad de cuadros por segundo empleado en la grabación del video (velocidad de muestreo temporal) sólo logra capturar el objeto giratorio aproximadamente una vez por revolución. Giros mucho más lentos no se ven afectados (la velocidad de muestreo es suficiente para esos giros).

Esta falta de resolución “local” en una imagen puede aparecer de diversas formas. La más conocida sea quizás el efecto moiré, que se manifiesta como un patrón repetitivo variable y más “lento” que el patrón presente en la imagen original, ocasionando una pérdida de coherencia, en las zonas en que la frecuencia de muestreo es del mismo orden que el detalle presente.

aliasing-ok-ko
Izquierda: Imagen capturada con la resolución mínima necesaria para reproducir la textura de la camisa. Derecha: Imagen capturada con una resolución igual a 3/4 de la anterior. Obsérvese la gran diferencia en la trama de la tela, a pesar que el detalle en el rostro no se ha visto prácticamente afectado.

Otra forma en la que se manifiesta el aliasing en una imagen es en la presencia de objetos geométricos con contornos bien definidos, en particular texto. Dado que una resolución considerada suficiente para una imagen fotográfica suele no serlo para el texto, juntar ambos tipos de contenido a la resolución menor producirá necesariamente aliasing en el texto.

aliasing-beach-ok-ko
Aliasing en el texto. La imagen de la derecha tiene la mitad de resolución que la de la izquierda; si bien una observación minuciosa pone de manifiesto esta falta aún en la imagen de fondo, salta a la vista en el texto.

Una solución para este inconveniente, sin necesidad del uso de resoluciones demasiado elevadas, consiste en digitalizar la imagen evitando en el proceso aquel detalle que supere las posibilidades de captura del dispositivo en cuestión, o del sistema de reproducción. Estas técnicas se conocen anti-aliasing. En el caso de la captura se emplean filtros que efectivamente “suavizan” las variaciones demasiado rápidas de tono (detalle) y de esa forma el anti-aliasing se logra de manera óptica. Esto es aplicable en una cámara fotográfica y en un escáner.

También es posible aplicar a la imagen ya digitalizada un proceso anti-aliasing; el caso más común es la introducción de elementos sintéticos (es decir no presentes en la imagen capturada sino generados por el propio software de edición) como texto y formas geométricas diversas.

Insuficiencia en la cuantificación

Correspondientemente, otros efectos tienen lugar cuando el número de niveles de la cuantificación empleada no es suficiente para reproducir las variaciones de tono de la imagen digitalizada.

Posterización

Mientras que una imagen muy detallada exige resoluciones mayores, la presencia de cambios suaves de tono distribuidos en ciertas zonas de la misma puede demandar el uso de un número elevado de niveles.

En efecto, supongamos una variación gradual de tono (conocido como degradé), ocupando una parte importante de la imagen, cuyos tonos (continuos) varían tan suavemente que apenas abarcan la distancia entre dos niveles de cuantificación consecutivos. Al cuantificar, está claro que algunos puntos se asignarán a uno de esos dos niveles, mientras que los restantes se asignarán al otro; de este modo el degradé quedará cuantificado con sólo dos valores, lo que no parecerá un degradé en absoluto. Este fenómeno de falta de continuidad tonal se conoce como posterización. Como antes, veamos un ejemplo extremo para exponer el problema.

La imagen mostrada a continuación contiene dos degradés, uno lineal y otro radial, y por tanto presentan una variación continua de tonos entre un máximo y un mínimo. En uno de ellos, esos tonos extremos no difieren mucho uno de otro; en el otro, la diferencia es mayor.

posterized-8bits
Ahora veamos qué sucede cuando se cuantifica utilizando diferente cantidad de niveles:

posterized-6bits
Cuantificación de 64 niveles (6 bits)

posterized-5bits
Cuantificación de 32 niveles (5 bits)

posterized-4bits
Cuantificación de 16 niveles (4 bits)

posterized-3bits
Cuantificación de 8 niveles (3 bits)

Recorte (clipping)

Otro problema se presenta cuando la diferencia entre el nivel superior e inferior de cuantificación es menor que la diferencia entre la máxima y mínima luminosidad de la imagen; en otras palabras, cuando no alcanza a cubrir su rango dinámico. Esto se manifiesta como una pérdida de detalle en uno o ambos extremos de luminosidad (luces y sombras). Los siguientes ejemplos aclararán la idea.

clipping-hi-ok
Imagen capturada con suficiente rango dinámico. En el área de luces de la imagen (nubes) pueden notarse suaves gradaciones de tono.

clipping-hi-ko
Imagen capturada con insuficiente rango dinámico. Aquí se ha producido un recorte en las luces; nótese la pérdida de detalle en las áreas más luminosas de las nubes.

clipping-lo-ok
Imagen capturada con suficiente rango dinámico. Puede notarse cierto nivel de detalle en el área de sombras (sillones).

clipping-lo-ko
Imagen capturada con insuficiente rango dinámico. Se ha producido recorte en las sombras; nótese la pérdida de detalle en las áreas más oscuras.

La presencia de recorte en una imagen implica, en todos los casos, pérdida de detalle en el área correspondiente.

§2.8 – Histograma de una imagen >