Ainda no ambito do tema da Imagem, vamos abordar agora em que consiste a Imagem bou em que se divide esta mesma:
Pixel
(Picture Element – elemento de imagem) é o menor elemento num dispositivo de exibição, ao qual é o possível atribuir-se uma cor. De uma forma mais simples, um pixel é o menor ponto que forma uma imagem digital, sendo que o conjunto de milhares de pixels formam a imagem inteira.
Resolução
Resolução de imagem descreve o nível de detalhe que uma imagem comporta. Quanto mais alta a resolução da imagem, maior é o detalhe da mesma. Basicamente, a resolução quantifica quão próximas as linhas podem ficar umas das outras e ainda assim serem visivelmente determinadas. As unidades de resolução podem ligadas a tamanhos físicos (por exemplo, linhas por milímetro, linhas por polegada etc.) ou ao tamanho total de uma figura (linhas por altura da imagem, também conhecidas simplesmente por linhas ou linhas de televisão).
Tamanho de uma imagem
O tamanho de arquivo de uma imagem corresponde ao tamanho digital do arquivo de imagem, medido em kilobytes (K), megabytes (MB) ou gigabytes (GB). O tamanho do arquivo é proporcional às dimensões em pixels da imagem. Imagens com um número maior de pixels podem reproduzir mais detalhes em um determinado tamanho impresso, mas exigem mais espaço em disco para armazenamento e podem ser mais lentas na edição e impressão. Consequentemente, a resolução da imagem torna-se um ajuste entre a qualidade da imagem (capturando todos os dados necessários) e o tamanho do arquivo.
Outro fator que afeta o tamanho do arquivo é o formato do arquivo. Por causa da variação nos métodos de compactação utilizados pelos formatos GIF, JPEG, PNG e TIFF, os tamanhos de arquivo podem variar consideravelmente para as mesmas dimensões em pixels. Da mesma maneira, a profundidade de bits de cores e o número de camadas e canais em uma imagem afetam o tamanho do arquivo.
O Photoshop oferece suporte para dimensões em pixels de até 300.000 por 300.000 pixels por imagem. Essa restrição limita o tamanho da impressão e a resolução disponíveis para uma imagem.
Profundidade de cor
Profundidade de cor é um termo da computação gráfica que descreve a quantidade de bits usados para representar a cor de um único pixel numa imagem bitmap. Este conceito é conhecido também como bits por pixel (bpp), particularmente quando especificado junto com o número de bits usados. Quanto maior a quantidade da profundidade da cor presente na imagem, maior é a escala de cores disponível.Existem vários modelos de cor e, no campo da imagem digital, estão adaptados a dispositivos de saída (ex: monitores, impressoras e televisores)
- RGB – permite exibir imagens de cor em monitores
- CMYK – é utilizado na impressão
- HSV – é utilizado na mistura de cores do ponto de vista artístico
- YUV – é utilizado na transmissão de sinais de televisão
Modelo RGB
É a abreviatura do sistema de cores aditivas formado por Vermelho, Verde e Azul.
É a abreviatura do sistema de cores aditivas formado por Vermelho, Verde e Azul.
O propósito principal do sistema RGB é a reprodução de cores em dispositivos eletrônicos como monitores de TV e computador, retroprojetores, scanners e câmeras digitais, assim como na fotografia tradicional. Em contraposição, impressoras utilizam o modelo CMYK de cores subtrativas.
O modelo de cores RGB é baseado na teoria do triângulo de cores de Maxwell. O uso do modelo RGB como padrão para apresentação de cores na Internet tem suas raízes nos padrões de cores de televisões RCA de 1953.
Modelo CMYK
Sistema de cores formado por Ciano (Cyan), Magenta (Magenta), Amarelo (Yellow) e Preto (Black).
O modelo CMYK funciona devido à absorção de luz, pelo facto de as cores que são vistas, terem uma parte de luz que não é absorvida.
Este modelo baseia-se na forma como a natureza cria as cores quando reflete parte do espetro de luz e absorve outros. Por isso, é considerado um modelo subtrativo, porque as cores são criadas pela redução de outras à luz que incide na superfície.
Modelo HSV
Modelo HSV é a abreviatura para o sistema de cores formadas pelas componentes tonalidade, saturação e valor.
Esse sistema de cores define o espaço de cor conforme descrito abaixo, utilizando seus três parâmetros:
Tonalidade: Verifica o tipo de cor, abrangendo todas as cores do espectro, desde o vermelho até o violeta, mais o magenta. Atinge valores de 0 a 360, mas para algumas aplicações, esse valor é normalizado de 0 a 100%.
Saturação: Também chamado de "pureza". Quanto menor esse valor, mais com tom de cinza aparecerá a imagem. Quanto maior o valor, mais "pura" é a imagem. Atinge valores de 0 a 100%.
Valor (brilho): Define o brilho da cor. Atinge valores de 0 a 100%.
Esse sistema foi inventado no ano de 1974, por Alvy Ray Smith. É caracterizada por ser uma transformação não-linear do sistema de cores RGB.
Modelo de YUV
O Modelo de YUV é definido pela componente luminância (Y) e pela componente crominância ou cor (U = blue - Y e V = red - Y).
Este modelo baseado na luminância permite transmitir componentes de cor em menos tempo do que seria necessário se fosse utilizado o modelo RGB. Ao mesmo tempo, o modelo YUV permite transmitir imagens a preto e branco e imagens de cor de forma independente.
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