Source: http://www.pcworld.es/archive/digitalizacion-retoque-e-impresion
Timestamp: 2017-10-22 15:30:38+00:00

Document:
Digitalización, retoque e impresión | | PCWorld
Digitalización, retoque e impresión
¿Sabe cuál es el proceso completo que se ha de realizar desde que se digitaliza una imagen hasta que se imprime? En este capítulo veremos las técnicas a seguir, así como aportaremos algunos trucos interesantes para el retoque de imágenes.
Digitalizar es el proceso por el cual una entidad analógica se convierte en una entidad discreta o digital. En otras palabras, mediante la digitalización podemos convertir una entidad del mundo real en una entidad manejable por un ordenador. En el caso de las fotografías, el proceso de digitalización es aquel que nos convierte una imagen en soporte tradicional (como papel) en una serie de datos manejables por el ordenador.
Un concepto generalizado pero erróneo es que las entidades digitales (imágenes, sonido, vídeo, etc.) procedentes de una entidad analógica poseen más calidad que esta última. Esto es del todo falso, ya que una entidad digital, en el límite, podrá tener la misma calidad que su generatriz analógica, pero nunca superarla. Ahora bien, es claro que mediante procesos de postproducción se puede mejorar la calidad digital por encima de su generatriz analógica.
¿Cuáles son los problemas de la digitalización?
La pérdida de calidad es algo intrínseco a las entidades analógicas pero no así a las entidades digitales. Es decir, si tenemos una fotografía convencional impresa en el típico papel fotográfico, a medida que pase el tiempo la calidad de la fotografía irá disminuyendo por varios motivos: pérdida de color, imperfecciones, roturas, etc. Sin embargo, una vez que nosotros tomamos una instantánea digital de una entidad analógica, salvo raras excepciones, lo habitual es que no se produzca pérdida de calidad con el paso del tiempo, a menos que seamos nosotros mismos los que la provoquemos. Esto es así porque el proceso de digitalización convierte una entidad analógica en ristras matemáticas de ceros y unos (series como 0010110100100101...). Estos números almacenan exactamente el aspecto de la imagen, junto con su calidad y, por tanto, para variar la calidad es necesario cambiar alguno de los ceros o unos, algo que si no es a petición propia es muy extraño que se produzca (salvo por defectos físicos o lógicos del ordenador).
Esta propiedad trae como consecuencia que tengamos que hacer especial hincapié en las conversiones de entidades analógicas a digitales y viceversa pues, precisamente en las conversiones se encontrará la perdida de calidad. Por esto el proceso de digitalización es uno de los más críticos al aportarnos el origen de todo el proceso y, en función de cómo se realice éste, el resto del proceso será más o menos complicado.
Junto a la digitalización se localizan muchos problemas que tendremos que minimizar para ahorrar así trabajo de postproducción. La primera regla fundamental para digitalizar es partir de un buen original. Esto que parece trivial en muchas ocasiones no se tiene en cuenta y, aunque después podemos intentar mejorar la imagen con sistemas de postproducción, si tenemos cuidado con el original podemos ahorrar mucho trabajo. Manchas del tipo de las huellas dactilares son realzadas por los equipos de digitalización, por ello, una correcta limpieza de los originales antes de proceder a su digitalización puede resultar de gran ayuda.
Otro de los parámetros fundamentales a la hora de digitalizar es la resolución.
¿Cómo influye la resolución de digitalización?
Cuando no se tienen claros los conceptos de digitalización, lo habitual es que se realicen digitalizaciones que no se corresponden con las necesidades. Esto da como consecuencia que, en la mayor parte de los casos, se tenga que realizar una ampliación de la resolución de la imagen (upsampling) o bien sea necesario reducirla (downsampling). Si casualmente hemos digitalizado una imagen a mayor resolución de la necesaria, el problema no será muy grande, ya que podremos reducirla. El proceso de reducción (downsampling) tiene la propiedad de no tener pérdida de calidad, cosa que no ocurre con el upsampling.
Para ilustrarlo mejor pongamos un ejemplo. Imaginemos que una profesora de los primeros cursos de enseñanza básica está haciendo un test psicológico a uno de sus alumnos. Entonces le ordena abrir una caja de 20 lápices de colores y memorizar el color de los 4 primeros durante un corto intervalo de tiempo. Pasado este tiempo el alumno tendrá que cerrar la caja y decir a su profesora los colores que ha memorizado. El alumno, que posee alta capacidad de memorización, le reproduce a su profesora de forma fiel los cuatro colores que ha asimilado. Si el test psicológico que tiene que rellenar la profesora posee cuatro casillas, entonces no hay problema: cada color que ha recitado de memoria el alumno se introduce en la casilla correspondiente. Ahora bien, si la profesora se equivocó y le ordenó memorizar cuatro colores cuando en realidad sólo existen dos casillas, tampoco hay mucho problema, pues simplemente omitirá los dos últimos y el test no sufrirá ninguna pérdida de fiabilidad (downsampling). Sin embargo, si el número de casillas a rellenar eran cinco y tan sólo ordenó memorizar cuatro colores, comienzan los problemas. La solución más inmediata es volver a decir al alumno que memorice cinco (reescanear), en lugar de los cuatro que ya había memorizado. Sin embargo, esto en ocasiones no es posible, pues el alumno puede haber salido del recinto nada más finalizar la prueba. Entonces, en este caso se tendrá que proceder a rellenar el quinto color de algún modo (upsampling). Evidentemente, sin el alumno delante, es imposible saber qué color hubiera recitado para el quinto, por lo que la profesora, lejos de poder asumir el error, decide inventarse uno, con la correspondiente pérdida de fiabilidad del test.
Esto es lo mismo que hace el software de upsampling. Cuando tiene que incrementar la resolución, si ya no se cuenta con el original para poder redigitalizar, tendrá que inventar (interpolar) los colores que existen entre una resolución y otra, procediendo así a la pérdida de calidad de la imagen. La invención no se hace de forma tan aleatoria como en el caso de la profesora, sino que se utilizan algoritmos de predicción del color que ayudan a adivinar el color que debería existir. Pero en cualquier caso no podemos olvidar que, aunque se utilicen métodos de predicción, el color es inventado y, por tanto, puede o no coincidir con el real, así que por este motivo, hay que evitar siempre el resampleado de la imagen.
Un aspecto muy ligado a esto es la resolución que el escáner es capaz de recoger.
¿El escáner limita la resolución?
Efectivamente. Uno de los parámetros más importantes de un escáner es la resolución de muestreo. Siempre que nos acerquemos a nuestro distribuidor preferido y le comentemos que deseamos comprar un escáner, la pregunta inmediata será ¿de qué resolución?. En los escáneres existen dos tipos de resolución: la óptica y la interpolada. La óptica es la que realmente es capaz de apreciar el escáner, mientras que la interpolada es inventada a partir de la resolución óptica máxima. Un escáner de baja calidad sería aquel que tiene 150 ppp (puntos por pulgada) de resolución óptica y 1.600 ppp de resolución interpolada. El escáner únicamente ve 150 puntos en cada pulgada, así que el resto hasta 1.600 se los inventa, decrementando notablemente la calidad de la imagen. Por este motivo, siempre nos tenemos que fijar en la resolución óptica del escáner, pues es la realmente importante. Es más, me atrevería a aconsejarle que nunca utilice la resolución interpolada en trabajos de calidad, pues de forma inconsciente estará reduciendo notablemente la calidad del acabado final. Si únicamente trabaja con borradores, entonces podrá utilizar con toda tranquilidad resoluciones interpoladas.
¿Cuál es la resolución óptima de

References: resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución