Modelos de Cor
Modelos de cor
Pixel
Pixel é o menor elemento em um dispositivo de exibição (por exemplo, um monitor), ao qual é 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 pixels formam a imagem inteira.
Em um monitor colorido, cada pixel é composto por um conjunto de 3 pontos: verde, vermelho e azul. Nos melhores monitores, cada um desses pontos é capaz de exibir 256 tonalidades diferentes (o equivalente a 8 bits) e combinando tonalidades dos três pontos é então possível exibir pouco mais de 16.7 milhões de cores diferentes (exatamente 16.777.216). Em resolução de 640 x 480 temos 307.200 pixels, a 800 x 600 temos 480.000 pixels, a 1024 x 768 temos 786.432 pixels e assim por diante.
Resolução de imagem
Resolução de imagem descreve o nível de detalhe que uma imagem comporta. O termo se aplica igualmente a imagens digitais, imagens em filme e outros tipos de imagem. Resoluções mais altas significam mais detalhes na imagem.
A resolução de imagem pode ser medida de várias formas. Basicamente, a resolução quantifica quão próximas as linhas podem ficar umas das outras e ainda assim serem visivelmente determinadas.
Profundidade de cor
Profundidade de cor, ou color depth, 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.
Tamanho do ficheiro
O número de pixels apresentados por unidade, geralmente ponto por polegada ou em inglês
pixels per inch (ppi). Nos programas de imagem a resolução da imagem e as dimensões em pixels
são interdependentes. A qualidade de detalhe de uma imagem depende da dimensão dos pixels,
enquanto que a resolução da imagem controla quanto espaço há entre os pixels na impressão.
Modelos de cor:
.O modelo de cores RGB usa os componentes vermelho (R), verde (G) e azul (B) para definir a quantidade de luz vermelha, verde e azul em uma determinada cor. Em uma imagem de 24 bits, cada componente é expresso como um número entre 0 e 255. Em uma imagem com taxa de bits mais alta, como uma imagem de 48 bits, o intervalo de valores é maior. A combinação desses componentes define uma cor única.
.O modelo de cores CMYK, usado em impressão, utiliza os componentes ciano (C), magenta (M), amarelo (Y) e preto (K) para definir as cores. Os valores desses componentes variam de 0 a 100 e representam percentuais.Em modelos de cores subtrativos, como o CMYK, a cor (ou seja, a tinta) é adicionada a uma superfície, como um papel branco. Em seguida, a cor “subtrai” o brilho da superfície. Quando o valor de cada componente da cor (C, M, Y) for 100, a cor resultante é o preto. 
.O modelo de cores HSB usa matiz (H), saturação (S) e brilho (B) como componentes para definir as cores. HSB também é conhecido como HSV (com os componentes matiz, saturação e valor). Matiz descreve o pigmento de uma cor e é expresso em graus para representar a localização na roda de cores padrão. Por exemplo, vermelho é 0 grau, amarelo é 60 graus, verde é 120 graus, ciano é 180 graus, azul é 240 graus e magenta é 300 graus.
.O modelo YUV guarda a informação de luminância (perceção da luminosidade e do brilho) separada da informação de crominância ou cor (tonalidade e saturação), ao contrário dos modelos RGB e CMYK, que em cada cor inclui informação relativa à luminância, permitindo por isso ver cada cor independente da outra. Assim, este modelo define-se pela componente luminância (Y) e pela componente crominância ou cor (U=blue-Y e V=red-Y).Com o modelo YUV é possível representar uma imagem a preto e branco utilizando apenas a luminância, reduzindo, assim, a informação que seria necessária caso se utilizasse outro modelo. Este modelo permite permite uma boa compreensão dos dados, uma vez que permite que alguma informação de crominância seja retirada sem implicar grandes perdas de qualidade da imagem.
Referências
Comentários
Enviar um comentário