Tipos de formatos de imagem Bitmap e Vetorial

Tipos de formatos de imagem Bitmap:
BMP (Bitmap) :Um ficheiro BMP é um ficheiro de imagem gráfico que armazena os pixéis sob a forma de quadro de pontos e gerindo as cores, quer em cor verdadeira, quer graças a um suporte indexado. Permite a escolha de profundidade entre 1 bit e 24 bits por pixel e suporta até 16 milhões de cores (24 bits).

GIF (Graphics Interchange Format): O formato GIF é um formato de imagem de mapa de bits muito usado em páginas da Internet para imagens fixas ou para animações, uma vez que ocupa pouco espaço e quando alterado o seu tamanho original a qualidade não é perdida.

JPEG (Joint Photographic Experts Groups): É um método comum usado para comprimir imagens fotográficas. O grau de redução pode ser ajustado, o que permite escolher o tamanho de armazenamento e o seu compromisso com a qualidade da imagem. Geralmente obtém-se uma compressão pouco perceptível com perda na qualidade da imagem

.

PDF (Portable Document Format): O formato PDF é um formato de arquivo desenvolvido pela empresa Adobe Systems que converte e comprime documentos para possibilitar a visualização destes, independente de qual tenha sido o programa que os originou.

PNG (Portable Network Graphics): É um formato de dados utilizado para imagens, que surgiu como substituto para o formato GIF, devido ao facto de este último incluir algoritmos patenteados. Este formato livre suporta canal alfa, tem uma maior gama de profundidade de cores, alta compressão (regulável), e outras características.

TIFF (Tagged Image File Format): O formato TIFF é um formato gráfico, desenvolvido pelo empresa Aldus, que  permite armazenar imagens bitmap de tamanho considerável sem que ocorra perda de qualidade.

Entre os formatos gráficos este é o melhor em qualidade de imagem e consequentemente o maior em tamanho.

Formatos de ficheiros de imagem vetorial:

Os gráficos vetoriais não são construídos por pixéis, mas sim formados através de expressões matemáticas e as instruções inseridas produzem linhas, curvas e formas preenchidas.

Os gráficos vetoriais menos tamanho do que os gráficos de bitmap. Porém, se imagens bitmap são encaixadas dentro do vetor, o tamanho do arquivo poderá ser maior. 

Os gráficos vetoriais são criados em aplicativos como o Adobe Illustrator ou Corel Draw. Estes, podem ser redimensionados em qualquer tamanho sem perder a qualidade. Formatos de arquivos comuns para os gráficos vetoriais são EPS, CDR e AI.

Webgrafia:

http://www.qcad.org/doc/qcad/3.4.6/reference/en/scripts/File/BitmapExport/BitmapExport.png

http://image.slidesharecdn.com/jpeg-vs-gif-vs-png-1210127753420017-8/95/jpeg-vs-gif-vs-png-8-728.jpg?cb=1210102652

http://www.technobuffalo.com/wp-content/uploads/2011/08/JPEG-Image-Icon.jpg

http://4bdesign.co.uk/wp-content/uploads/2015/11/logo-adobe-pdf.jpg

http://vignette3.wikia.nocookie.net/fantendo/images/1/16/M_Mario.png/revision/latest?cb=20130711164009

http://www2.ic.uff.br/~aconci/curso/formatos.htm

https://media.giphy.com/media/l2QZZeDfBr3ypiHT2/giphy.gif
https://www.printi.com.br/blog/diferencas-entre-arquivos-bitmap-e-vetor
http://icons.iconseeker.com/png/fullsize/cd-stock/file-cdr.png

Técnicas de compressão com perdas e sem perdas

-No âmbito da subunidade IMAGEM, formatos de ficheiros, vamos abordar o seguinte tema: Compressão/técnicas de compressão com perdas e sem perdas
A compressão é o ato de reduzir o espaço ocupado por dados num determinado dispositivo, ou seja, são reduzidos os Bytes para representar uma imagem, um texto, um arquivo ect.
Os métodos de compressão podem ser com perdas ou sem perdas de dados.

Compressão com perdas:
- Operação que admite alguma perda de qualidade de dados
-A informação é comprimida por algum algoritmo, ao descomprimir, a informação é diferente da original
Exemplo: a maioria das imagens. jpg na Internet em que se percebe uma diminuição da qualidade próximos as bordas ou trocas de cor na imagem.

Compressão sem perdas:
-Definido como uma operação sem perdas de nenhum dado.
-A informação é comprimida por algum algoritmo, ao descomprimir, todas as informações são recuperadas.
Exemplo: Ficheiro Bzip, Gzip, Gz.

A vantagem dos métodos de compressão com perda de dados sobre os sem perda de dados e que normalmente consegue-se um ficheiro comprimido de menor dimensão, mantendo, no entanto, uma qualidade mínima em relação ao original.
A compressão com perda de dados e normalmente usada em som, imagens e video/animação.


Webgrafia:
 http://ruiguedes-gpsi11.blogspot.pt/2011/11/aula-28112011-tecnicas-de-compressao-de.html
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjgGaDc6l8ttWtIbIlASYt2bnbPet1pneuCAmsDQq9kCtDT4uihg0zZFqiss0sCs_LN4cS8IKQpJ4IpJoog0jlBdmXYuDVXOANOzxiOQD5oFtV4zuNosPZPry_TTwW9UuG3lVhN1wEJTEpz/s1600/compress%C3%A3o.PNG

Modelos de Cor

Para os sistemas gráficos reproduzirem cores é necessário que as representem, tendo em consideração a natureza do olho Humano.
Através dos modelos de cor conseguimos métodos que permitem especificar uma cor. O espaço de cor é o resultado da utilização de um sistema de coordenadas que permitem determinar as componentes do modelo da cor- Espaço de Cor.  Neste espaço cada cor corresponde a uma cor diferente.

Existem Diferentes Modelos de Cor, na aula abordamos quatro:

• RGB: Permite a visualização de Imagens de cor em Monitores;
• CMYK: Utiliza-se na Impressão;
• HSV: Mistura as cores de um ponto de vista artístico;
• YUV: Transmite sinais de televisão.

RGB: É uma abreviatura do sistema de cores aditivas formado por Vermelho, Verde e Azul. O modelo de cores RGB é baseado na teoria de visão colorida tricromática e no triângulo de cores.

CMYK: É um modelos constituído através do modelo CMY (Ciano; Magenta e Amarelo), com o acréscimo da cor Preta. Cria combinações com as cores primárias, sendo a cor preta apenas uma ajuda no caso da impressão em papel.

HSV: É definido pelas grandezas: Tonalidade, Saturação e Valor (que representa a luminosidade ou o brilho de uma cor).

YUV: Baseia-se na luminosidade permitindo transmitir componentes de cor em menos tempo do que utilizando o modelo RGB. É também possível, com este modelo, representar uma imagem a preto e branco, utilizando a luminosidade e reduzindo a informação consideravelmente.


Webgrafia:
http://image.slidesharecdn.com/modelosdecor-110225061643-phpapp01/95/modelo-de-cor-11-728.jpg?cb=1298614666
http://www2.ic.uff.br/~aconci/MODELOHSV.html
http://api12.blogspot.pt/2012/03/rbg-cmyk-hsv-yuv-e-cores-em-html.html
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjsE04czHvM4ldwTGe2Ka1tkfYtnLek9uVIK-YAfC3riNkbEJ38jAAzRa8bE2PgYX-zYjOEvqCWc0owpXDWFaVpbUXkCj4cKovddPzCPbV4vuPahAKo55CG3iw5hODkhBR-hjzKDq8HM5Ep/s1600/1792432006-1.jpg
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEibaVrL6CK0up46WJw4A7cFXAxIof66eARy8_qAJ6iBK99vvjG3nNzT-u_VocQj_6Eegh69O5ICLHX3Ie9P51TeMfWImd99labfKjzh_9zogNG5FZymZ6_3MjqDKRq4K4WA4j9oRrcmTT5X/s1600/hsv_models+(1).png
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh8p0-TnkvFvS5v-wZmMglTGN-a5FeL4_aQY6fwlHctl6e_6_WRfeBVarwsuh56Wj-354WCr68U49G9ZzGPrqhgHUwpnvA46JYAOSjyE6mi1rKHl3kcUb6lbdtm1HhtomEfv7HC9pcGEd0B/s1600/imagem7.JPG

Pixeis, Resolução, Tamanho do Ficheiro e Profudidade da Cor.

A Resolução de uma imagem pode ser definida pelo seu tamanho, ou seja, através do número de pixeis por linha e por coluna.

Esta resolução pode ser definida como a quantidade de informação que a imagem contém por unidade de comprimento. (PPI- Pixeis Por Polgada). Se a resolução da imagem for maior, o espaço ocupado por esta será maior também.

Uma Imagem Digital é uma representação discreta- Constituída por pixeis. O Pixel, por norma quadrado, é a unidade elementar de brilho e cor. A sua Resolução determina o nível de detalhe da imagem digital.

O nível de detalhe depende da informação contida em cada píxel. O Pixel é codificado seguindo o brilho e a cor que representa, ou seja, ocupa um determinado número de bits que varia com o número de cores, tons e brilho definido para uma imagem.

A Profundidade de cor indica o número de bits usados por pixel numa imagem bitmap- BPP (Bits por Pixel). Quanto maior a profundidade, maior é a escala de cores disponível.

Webgrafia:

http://media.boingboing.net/wp-content/uploads/2015/06/noise.gif

http://blog.elgscreen.com/wp-content/uploads/2014/07/pixel.jpg

http://www.fotografia-arte.com/wp-content/uploads/2015/01/pixels.jpg

http://www.avellareduarte.com.br/interface/variacoes-para-cada-usuario/tamanho-e-resolucao-da-tela-digital/

http://www.tecmundo.com.br/pixel/7529-pixel-o-que-voce-precisa-saber-sobre-ele-.htm

http://www.cambridgeincolour.com/pt-br/tutoriais/bit-depth.htm

https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi6EhTw32FaOaVBJE5feOp54p7bOuWD_zh5p3ae5eVgMdzLD9ezpdRu-BjRhnN8fVYmpS8hh-H_hys-vd3QqDFJDgf_HWeemt8Kfhl2vq-lqykWDwhb1GrwElhGoiFdUpUvkXHFeaSPpwMc/s1600/Sem+T%25C3%25ADtulo4.png

O que é a cor e como a interpretamos?

A Cor está presente em tudo o que observamos, esta invoca um estado de espírito, criando assimetrias e contrastes que destacam a essência de beleza de uma imagem. Algo pálido e melancólico pode tornar-se vibrante e cheio de vida adquirindo uma dimensão e envolvência que julgamos impossíveis.

Como é feita a interpretação das cores pelo cérebro humano?

   Explicando de uma forma simplificada, a cor de cada objeto é determinada pelas frequências que os materiais desse objeto refletem. Ou seja, um objeto terá determinada cor se não absorver. Por exemplo: Se virmos um objeto vermelho isso quererá dizer que esse objeto absorve todas as cores, menos a cor vermelha, que ao não ser absorvida, é refletida.

   Assim, a visão poderá ser escotópica ou fotópica, consoante as condições em que o processo se efetuar.

A Visão Escotópica (Noturna) capta baixos níveis de luminosidade e não é sensível ao comprimento de onda, não detetando a cor.

A Visão Fotópica (Diurna) é o termo cientifico que se dá à visualização das cores por parte do olho humano, durante o dia e em condições normais de luminosidade. Este tipo de visão só funciona para elevados níveis de luminosidade e é sensível ao comprimento de onda, detetando a cor.

Webgrafia:

http://revistagalileu.globo.com/Revista/Galileu2/foto/0,,69756412,00.jpg

http://sidigicor.blogspot.pt/2011/02/como-e-feita-intrepretacao-das-cores.html

"UMA IMAGEM VALE MAIS QUE MIL PALAVRAS!"

Hoje vamos comentar uma frase muito conhecida: "Uma Imagem Vale Mais Que MIL Palavras!". Na nossa opinião, a frase citada anteriormente é verdadeira, pois, analisando uma imagem há uma maior facilidade em compreender determinada situação, ou seja é muito mais fácil explicar algo através de imagens do que através de palavras.

No entanto, este conceito é bastante perigoso, pois, uma imagem está sempre passível de sofrer interferências por conta de conceitos e editoriais e interesses de diversas áreas.

Webgrafia:

http://astropt.org/blog/wp-content/uploads/2012/08/iraque.jpg?x58811

O Que se Entende por Uma Imagem?

Uma imagem é uma representação visual de um objeto através de técnicas da fotografia, da pintura, do desenho, do vídeo ou de outras disciplinas.

Podemos definir uma imagem ótica como uma figura formada pelo conjunto dos pontos onde convergem os raios que provêm de determinadas fontes graças à sua interação com o sistema ótico.

Em suma, uma imagem é uma representação, semelhança ou aparência de algo.

Webgrafia:

http://conceito.de/imagem

https://catracalivre.com.br/wp-content/uploads/2015/10/imagens-3D_11.gif