¿Qué es la compresión de imágenes y cómo funciona? Una visión general

La compresión de imágenes es un proceso de reducción del tamaño del archivo de imagen. La compresión de imágenes no cambia las dimensiones de una imagen, sino que comprime sus datos.

En esencia, una compresión y su tipo de archivo se aplican inmediatamente cuando se crea la imagen. El tipo de compresión suele depender del dispositivo utilizado para producir la imagen. Además, el software empleado para guardar y almacenar las imágenes.

El objetivo principal de la compresión de imágenes es reducir la cantidad de datos necesarios para representar una imagen, haciéndola más eficiente para el almacenamiento, la transmisión y el procesamiento. La compresión es especialmente crucial en situaciones en las que es necesario gestionar grandes cantidades de datos de imágenes, como en fotografía digital, transmisión de vídeo y aplicaciones web.

Hay dos tipos principales de compresión de imágenes: compresión sin pérdidas y compresión con pérdidas .

1. Compresión sin perdidas:

   • En la compresión sin pérdidas, la imagen original se puede reconstruir perfectamente a partir de la versión comprimida. No se pierde información durante el proceso de compresión.
   • Los formatos comunes de compresión de imágenes sin pérdida incluyen PNG (Portable Network Graphics), GIF (Graphics Interchange Format), RAW y BMP.
   • A menudo se prefiere la compresión sin pérdidas cuando preservar cada detalle de la imagen es fundamental, pero es posible que no logre tanta compresión como los métodos con pérdida.

2. Compresión con pérdida:

   • La compresión con pérdida logra relaciones de compresión más altas al descartar cierta información que es menos probable que el ojo humano note. Esto da como resultado una reducción en la calidad de la imagen, pero el objetivo es minimizar la diferencia de percepción.
   • Los formatos comunes de compresión de imágenes con pérdida incluyen JPEG (Joint Photographic Experts Group) y WebP.
   • La compresión con pérdida es adecuada para escenarios en los que una cierta cantidad de pérdida de calidad es aceptable, como en aplicaciones multimedia e imágenes basadas en web.

¿Cómo funciona la compresión de imágenes?

1. Codificación de transformación: muchos algoritmos de compresión de imágenes utilizan codificación de transformación, donde la imagen se transforma del dominio espacial (valores de píxeles) a un dominio de frecuencia mediante transformaciones matemáticas como la transformada de coseno discreta (DCT). La codificación por transformación ayuda a concentrar la mayor parte de la energía de la imagen en menos coeficientes, lo que facilita el descarte de información menos importante.

2. Cuantización: después de transformar la imagen, se aplica la cuantificación para reducir la precisión de los coeficientes transformados. Este paso implica redondear o truncar valores, lo que provoca una pérdida de información. En la compresión con pérdida, la cuantización es más agresiva para lograr índices de compresión más altos.

3. Codificación de entropía: los coeficientes cuantificados se codifican luego utilizando técnicas de codificación de entropía, como la codificación de Huffman o la codificación aritmética. Estas técnicas asignan códigos más cortos a valores que ocurren con más frecuencia, lo que reduce aún más la tasa de bits general.

4. Codificación de longitud de ejecución: además de los pasos anteriores, algunos métodos de compresión utilizan codificación de longitud de ejecución para representar secuencias de valores idénticos o similares de manera más eficiente.

5. Codificación predictiva: en algunos casos, se emplea codificación predictiva, donde los valores de los píxeles se predicen en función de los píxeles vecinos y se codifica la diferencia (residual).

¿Por qué es necesaria la compresión de imágenes?

La compresión de imágenes es esencial por varias razones. La razón principal puede ser ahorrar ancho de banda al publicar imágenes en línea.

La velocidad a la que se carga un sitio web se basa en dos cosas: la velocidad de la conexión a Internet y la cantidad de datos almacenados en el sitio web. Si bien no podemos controlar lo primero; podemos controlar este último. Al reducir el tamaño de las imágenes que se colocarán en nuestro sitio web, también reducimos los datos totales que deben cargarse cada vez que un espectador lo visita. Comprimir imágenes es esencial para un sitio web rápido que atraiga la atención del usuario.

Estas son las razones principales de "¿Por qué es necesaria la compresión de imágenes?"

1. Ahorra espacio : las imágenes comprimidas requieren menos espacio de almacenamiento, lo que resulta beneficioso para archivar grandes colecciones de imágenes y optimizar el espacio en disco.
2. Fácil de transmitir : los archivos de imágenes más pequeños se cargan y descargan más rápido, lo que hace que compartir imágenes y cargar sitios web sea más rápido.
3. Ahorra ancho de banda : los tamaños de archivo reducidos son cruciales para una transmisión de datos eficiente, lo cual es esencial para aplicaciones como transmisión de video y videoconferencias.
4. Reducir el tiempo de carga : las imágenes comprimidas son esenciales para aplicaciones móviles y sitios web, donde los tiempos de carga rápidos y el uso eficiente de los datos móviles son fundamentales.
5. Imágenes médicas : en imágenes médicas, las imágenes comprimidas ayudan a reducir los requisitos de almacenamiento y transferencia de red mientras mantienen la calidad del diagnóstico.

Veredicto final:

De hecho, la compresión de imágenes implica técnicas para reducir el tamaño del archivo de una imagen manteniendo un nivel aceptable de calidad de imagen. La eliminación de datos redundantes o innecesarios es un aspecto clave de este proceso, que conduce a un almacenamiento y transmisión de imágenes más eficiente. Al implementar métodos de compresión, las demandas de capacidad de almacenamiento y ancho de banda se pueden reducir significativamente, lo que lo hace práctico para diversas aplicaciones, incluida la fotografía digital, el contenido web y la comunicación multimedia.