Representación de la Información, parte 3: Representación Interna - Curso General, Capítulo 14

Representación de los Datos

En este capítulo vamos a ver como se representan internamente los datos relacionados con las imágenes, los sonidos y los videos. Sus diferentes formatos y usos de cada uno.

La representación de datos en un sistema informático se basa en la utilización de números binarios (1 y 0) para codificar información. Cada tipo de dato, ya sea texto, imágenes, sonido o video, se traduce a una secuencia de bits que la computadora puede entender, procesar y almacenar.

Imágenes

Una imagen digital es una representación visual que se crea y almacena en formato digital. En lugar de utilizar medios físicos como papel o películas, las imágenes digitales se componen de datos binarios, que consisten en una serie de unos (1) y ceros (0).

Esta representación binaria permite que las imágenes se almacenen, se transmitan y se manipulen de manera eficiente mediante dispositivos electrónicos como computadoras y cámaras.

 Pixel

Las imágenes digitales se representan mediante píxeles, los elementos más pequeños de una imagen.

Cada píxel representa un punto en la imagen y tiene atributos que determinan su apariencia, como el color y la intensidad. La resolución de una imagen se mide en píxeles, y se refiere al número de píxeles en ancho y alto que componen la imagen.

Por ejemplo, una imagen de 1920x1080 tiene 1920 píxeles de ancho y 1080 píxeles de alto, lo que da un total de 2,073,600 píxeles.

Un mismo pixel puede contener diferentes cantidades de bits dependiendo de la calidad de la imagen, a esto se le conoce como Profundidad de color.

Profundidad de Color

La profundidad del color se refiere a la cantidad de información que se asigna a cada píxel de una imagen para describir su color. Comúnmente, se mide en bits por píxel (bpp). Cuantos más bits se asignen a cada píxel, mayor será la profundidad del color y, por lo tanto, mayor será la gama de colores que puede representar una imagen.  

• Si tenemos 1 bit:

Podemos representar solo dos colores (generalmente blanco y negro).

• Si tenemos 3 bits:

Podemos representar hasta 8 colores o tonos

• Si tenemos 8 bits:

Ofrece 256 colores diferentes.

• 24 bits:

Conocido como "color verdadero", permite más de 16 millones de colores.

• 32 bits:

Similar a 24 bits, pero también incluye información de transparencia (canal alfa).

*Por ejemplo, si tuvieramos una profundidad de color de 2 bits, podríamos tener cuatro colores (blanco, azul, amarillo, negro) y podríamos representar imágenes de tal manera:

El ordenador a la hora de representar esa imágen mediante el código del color de cada punto de la imagen de forma ordenada:

000000001100000000 000000110011000000 000000001100000000 …

Diferencias entre Imágen Vectorial e Imágen de mapa de bits.

Imágen Vectorial

Una imagen vectorial se crea mediante la descripción de objetos geométricos mediante ecuaciones matemáticas.

A diferencia de las imágenes de mapa de bits que almacenan información sobre cada píxel, las imágenes vectoriales almacenan información sobre las formas, líneas, curvas y colores que componen la imagen.

Debido a esta representación basada en vectores, las imágenes vectoriales son escalables sin pérdida de calidad. Esto significa que pueden agrandarse o reducirse a cualquier tamaño sin perder detalle ni nitidez.

Las imágenes vectoriales son ideales para logotipos, ilustraciones y gráficos que necesitan ser redimensionados con frecuencia.

Imágen de Mapa de Bits

Una imagen de mapa de bits, también conocida como imagen de ráster, se compone de una cuadrícula de píxeles, donde cada píxel almacena información de color. En este tipo de imagen, cada píxel tiene un valor específico que define su color y brillo.

Las imágenes de mapa de bits son adecuadas para fotografías y representaciones detalladas, pero tienen la desventaja de que no se pueden redimensionar sin pérdida de calidad. Cuando se agranda una imagen de mapa de bits, los píxeles individuales se vuelven más visibles, lo que resulta en una imagen pixelada o borrosa.

 Representación del color

Como hemos visto la representación del color dentro de un pixel es importantísimo para la calidad de las imágenes. Hay varios modelos de Códigos de colores para una representación efectiva:

RGB(Red, Green, Blue):

Este modelo utiliza tres canales para establecer los colores primarios: rojo, verde y azul, con esto podremos crear una amplia gama de colores.

Cada color o canal se codifica con un byte (8bits) para la intensidad de cada color en valores de “0” a “255”, siendo “255” la máxima intensidad de color y “0” para asignar que no participa en la mezcla. Con estos 3 bytes(24 bits) podremos definir más de 16 millones de colores.

La ausencia de color o color negro se obtendrá entonces con todos los valores de los canales a “0”; y el color blanco o todos los colores a la vez se creará con todos los valores al máximo o a “255”. Estos códigos suelen representarse también con dos dígitos hexadecimales.

El orden de los colores básicos es:

• Rojo: (255, 0, 0) →#ff0000
• Verde: (0, 255, 0) →#00ff00
• Azul: (0, 0, 255) →#0000ff
• Blanco: (255, 255, 255) →#ffffff
• Negro: (0, 0, 0) →#000000

 CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key):

Este modelo es esencial para la impresión y utiliza colores sustractivos. Además de los tres colores primarios (cian, magenta y amarillo), incluye un componente clave (negro) para mejorar la reproducción de colores oscuros.

Tiene una paleta de 32 bits, 4 bytes por pixel.

HSLa (Hue, Saturation, Lightness, Alpha):

En lugar de representar colores directamente, este modelo se enfoca en el matiz, la saturación, la luminosidad y la transparencia. Es ampliamente utilizado en gráficos y diseño web.

• El Tono es un degradado de color: blanco (0), rojo (120), verde (240), azul (360).
• Saturación o Intensidad de color: 0% de color (B/N), 100% de color (sombra gris)
• Luminosidad: 0% negro y 100% blanco

 Formatos de imágen

• BMP (Bitmap): Almacena imágenes como mapas de bits y no utiliza compresión, lo que resulta en archivos grandes. 3 bytes x pixel
• GIF (Graphics Interchange Format): Es ideal para imágenes animadas y admite transparencia. 256 colores y el canal alfa o transparencia.
• PNG (Portable Network Graphics): Utiliza compresión sin pérdida y es adecuado para imágenes con transparencia.. 24 bits de profundidad.
• JPEG (Joint Photographic Experts Group): Utiliza compresión con pérdida y es eficiente para fotografías. El usuario puede determinar el nivel de codificación. Pierde más calidad con imágenes no reales y no admite transparencia.
• TIFF (Tagged Image File Format): Ofrece alta calidad y es comúnmente utilizado en la industria gráfica, para la creatividad y el diseño.
• SVG (Scalable Vector Graphics): Almacena imágenes vectoriales y es adecuado para gráficos escalables. Definido por W3C de formmato abierto, basado en XML para navegadores.
• XML (Extensible Markup Language): No es un formato de imagen, sino de marcado utilizado en la descripción de datos.
• WebP: Un formato de imagen desarrollado por Google que combina compresión sin pérdida y con pérdida con mejores ratios que JPEG y MPEG.

 Sonido Digital

Fundamentos

La representación de sonido digitaliza las ondas de sonido analógicas en valores numéricos. Para codificar el sonido tenemos que tener en cuenta una serie de parámetros. Para digitalizar el sonido, vamos a trocearlo en pequeñísimos trozos de tiempo.

• Profundidad : Se mide en bits y representa lo mismo que en las imágenes. Es decir la cantidad de sonidos distintos que puedo registrar. Se llama también calidad.
• Frecuencia de Muestreo : Se mide en Hz. e indica el número de muestras que tomamos por segundo. Cada muestra guarda el valor de la onda en el instante grabado, que se traducirá al salir a un altavoz en la vibración necesaria. Por defecto 2 bytes.
• Canales : Por cada uno de los canales que queramos separar el sonido (para reproduirlo por distintos altavoces) almacenaremos muestras del mismo. Esto significa que en general el sonido estéreo ocupará el doble que el mono al usar dos canales con la misma profundidad.

 Formatos de Sonido

La calidad de sonido CD se almacena en 16bits de profundidad y 44,1Khz. Sin embargo, existen formatos de alta calidad que almacenan en 24 bits y 96 y hasta 192Khz ocupando mucho espacio para lo que se utilizan numerosos formatos de compresión sin pérdida sustancial de calidad cómo:

• FLAC (Free Lossless Audio Codec): Ofrece calidad de audio sin pérdida de datos.
• ALAC (Apple Lossless Audio Codec): Similar a FLAC y compatible con dispositivos Apple.
• AIFF (Audio Interchange File Format): Utilizado en la edición de audio profesional de Apple.
• WAV (Waveform Audio File Format): Almacena audio sin compresión, creado por IBM y Microsoft para los Pcs.

Existen también formatos con perdida:

• MP3 (MPEG-1 Audio Layer 3): Utiliza compresión con pérdida y es ampliamente compatible. Es, sin lugar a dudas, el formato más utilizado ofreciendo calidad de CD a partir de 320 Kbps. Su calidad se mide con el número de bits por segundo que ocupa la música comprimida (bitrate)
• Vorbis: Formato de código abierto que utiliza compresión sin pérdida, utilizado en el servicio Spotify.
• AAC (Advanced Audio Coding): Utilizado en formatos de audio de alta calidad. Usado en AppleMusic.
• WMA (Windows Media Audio): Desarrollado por Microsoft y utilizado en Windows Media Player.

Video Digital

Fundamentos

Los videos digitales se componen de dos partes:

• Una secuencia de imágenes estáticas llamadas fotogramas, que se muestran una tras otra. Todas las imágenes tienen la misma profundidad y resolución. El ritmo de las imágenes por segundo es una característica del vídeo y se suele indicar como fps o fotograma por segundo.
• Un sonido digital

* Para calcular el tamaño de un video sumamos lo que ocupan todas las imágenes más lo que ocupa el sonido.

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Ejercicio de cálculo de tamañó de un video:

Si tenemos un video de 20 segundos grabados con una resolución de 320x200 y 24 bits de profundidad de color. El ritmo de imágenes es 30 fps. El sonido es mono, de 16 bits de calidad con 22 Khz de frecuencia. El video ocuparía… :

Tamaño de cada imágen:

320 x 200 x24 = 1.536.000 bits = 192.000 bytes.

Total de imágenes:

30 (fps) x 20 (segundos) = 600 imágenes.

Tamaño de la secuencia de imágenes:

192.000 (tamaño imágen) x 600 (n.º de imágenes) = 115.200.000 bytes = 112,500 KB

Tamaño del sonido:

1 (mono) x 16 (bits) x 22.000 (Hz) x 20 (segundos) = 7.040.000 bits = 859,375 KB

Tamaño del vídeo:

112,500 Kb + 859,375 Kb = 113.359,375 Kb = 110,702 Mbf

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 Formatos

El video se almacena en formato de tipo contenedor, encapsulando un archivo de video y uno de audio.

Los formatos suelen admitir distintos codecs o códigos de comprensión:

• MP4: Es un contenedor con vídeo codificado con MPEG-4 (Parte14) o MPEG-4 Parte 10
• (H.264) y Audio ACC : Admite varios formatos. Ampliamente utilizado para videos en línea y dispositivos móviles.
• OGG: Vídeo Theora VP7 - Audio Vorbis. Formato Libre. Formato contenedor de código abierto para audio y video.
• WMV (Windows Media Video): Adaptación particular a MP4 (Microsoft). WMA (Windows Media Audio) en lugar de ACC. Desarrollado por Microsoft para Windows Media Player.
• AVI (Audio Video Interleave): Un formato contenedor comúnmente utilizado. Utiliza distintos codecs para audio y vídeo. Permite compresión con pérdida.
• WebP: (Google) VP8 o VP9 vídeo y Vorbis o Opus para audio. También se utiliza para imágenes y videos web.
• MOV (QuickTime Movie): Formato de video desarrollado por Apple también conocido como QuickTime. Es compatible con MPG4.
• Otros formatos: Incluyen Divx, Matroska, FLV y SWF.

La representación binaria de datos es fundamental en la informática y permite almacenar y procesar una amplia variedad de información. Cada tipo de dato tiene su propio formato y método de representación en binario, lo que permite a las computadoras trabajar con ellos de manera eficiente.

Comprender estos formatos y cómo se traducen a binario es esencial para cualquier persona que trabaje con sistemas informáticos o desarrolle software. Desde imágenes y sonido hasta video, la representación binaria subyace en toda la tecnología multimedia que utilizamos a diario.

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¡Hasta Pronto!

→ Capítulo siguiente: Representación de la información, parte 4: Sistemas de Numeración - Curso General, Capítulo 15

En el siguiente capítulo trataremos sobre los Sistema de Numeración, aprenderemos a cambiar entre bases y a hacer calculos con el código binario.

→ Capítulo Anterior: Representación de la Información, parte 2: Códigos de Representación - Curso General, Capítulo 13

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