Invatare Atomica

Imaginea digitala: profunzime de culoare si compresie

Progres lectie:
0%
🎯

Obiectivul lectiei

In clasa a X-a ai invatat CE este o imagine digitala: raster sau vectoriala, cati pixeli are, ce inseamna DPI, care sunt modelele RGB si CMYK. Acum treci un nivel mai jos, in fisier: cati biti primeste efectiv un pixel, de ce aceleasi numere RGB dau culori diferite pe doua ecrane, ce arunca si ce pastreaza fiecare algoritm de compresie si cum alegi formatul pornind de la destinatia imaginii, nu de la obicei.

Dupa aceasta lectie vei putea:

  • Sa explici ce este profunzimea de culoare si sa calculezi cate culori acopera 8, 16, 24 sau 32 de biti pe pixel
  • Sa calculezi dimensiunea necomprimata a unei imagini si sa argumentezi de ce compresia nu este optionala
  • Sa deosebesti modelul de culoare (RGB) de spatiul de culoare concret (sRGB, Adobe RGB, Display P3) si sa explici rolul profilului ICC
  • Sa descrii cum functioneaza compresia fara pierderi (PNG) fata de cea cu pierderi (JPEG) si ce se intampla la re-salvari repetate
  • Sa alegi formatul de imagine pornind de la destinatie: arhiva de laborator, articol tiparit, poster, pagina web

Incearca singur!

Provocare - inainte de lectie:

Ia o fotografie facuta cu telefonul si citeste-i rezolutia (in Windows: click dreapta pe fisier → Proprietati → Detalii). Sa zicem ca are 4000 x 3000 pixeli. Inmulteste cele doua numere: atatia pixeli are imaginea. Acum uita-te cat ocupa fisierul pe disc.

Daca fiecare pixel ar avea nevoie de 3 octeti pentru a-si tine culoarea, fisierul ar trebui sa aiba peste 30 de milioane de octeti. Al tau are, probabil, sub 5 milioane. Scrie mai jos ce crezi ca s-a intamplat cu diferenta: unde s-au dus ceilalti octeti si ce a pierdut imaginea, daca a pierdut ceva.

💡 Ai nevoie de un indiciu? ▶

Nicio fotografie nu se pastreaza pixel cu pixel pe disc: ar fi enorma. Fisierul trece printr-un algoritm de compresie, care il face de cateva ori mai mic.

Intrebarea adevarata este ce plateste pentru asta. Unii algoritmi doar rescriu aceleasi date mai inteligent si nu pierd nimic. Altii arunca definitiv informatie pe care ochiul o observa greu - si atunci fisierul e mult mai mic, dar imaginea nu mai este exact cea originala.

1

1. Profunzimea de culoare - cati biti primeste un pixel

Exemplu: doua fotografii ale aceluiasi cer

Fotografiezi un apus la ora de astronomie. Pe ecran, trecerea de la portocaliu la albastru arata neteda. Salvezi imaginea, o deschizi din nou si maresti contrastul - si dintr-odata apar dungi late de culoare, ca niste trepte, in loc de degrade continuu.

Nu ai stricat culorile. Doar ai ajuns la limita: intre doua nuante vecine nu mai exista nicio valoare intermediara pe care fisierul sa o poata tine minte. Efectul se numeste banding (dungare).

Profunzimea de culoare (color depth, bit depth) = numarul de biti alocati pentru a descrie culoarea unui pixel. Cu n biti se pot scrie 2n valori diferite. Ea nu spune cate detalii are imaginea (aceea e rezolutia), ci cat de fin poate fi descrisa culoarea fiecarui pixel.
Valorile pe care le intalnesti in practica:
  • 1 bit - 2 valori: alb sau negru. Faxuri, scanuri de text pur.
  • 8 biti, un singur canal - 256 de nuante de gri. Camerele de microscopie monocrome, imaginile de fluorescenta.
  • 8 biti indexat - o paleta de maximum 256 de culori alese din toate cele posibile. Este limita formatului GIF.
  • 24 de biti (8 pe fiecare canal R, G, B) - 16.777.216 de culori. Standardul numit true color; JPEG obisnuit lucreaza exact asa.
  • 32 de biti - cei 24 de mai sus plus 8 biti de canal alpha, adica 256 de trepte de transparenta. Este cazul unui PNG cu fundal transparent.
  • 16 biti pe canal (48 de biti pe pixel) - 65.536 de nivele pe canal. PNG si TIFF il suporta; JPEG obisnuit, nu.
Regula de lucru: editeaza pe 16 biti pe canal si abia la final exporta pe 8. Fiecare ajustare de luminozitate sau contrast intinde valorile existente; daca pornesti de la doar 256 de trepte, dupa doua-trei ajustari apar dungile. In GIMP, precizia se schimba din meniul Imagine → Precizie.
Nu confunda: „24 de biti" nu inseamna ca imaginea contine 16 milioane de culori diferite, ci ca poate descrie oricare dintre ele. O fotografie de 2 megapixeli are cel mult 2 milioane de culori distincte, pentru ca are doar 2 milioane de pixeli.
2

2. Cat ar ocupa imaginea fara compresie - si de ce conteaza

Exemplu: setul de imagini al unui experiment de biologie

Camera microscopului da imagini de 4000 x 3000 pixeli, color, pe 8 biti pe canal. Ai facut 200 de capturi intr-o ora de laborator.

O singura imagine, necomprimata: 4000 x 3000 = 12.000.000 de pixeli, fiecare cu 3 octeti → 36.000.000 de octeti (aproximativ 34 MiB). Cele 200 de capturi ar insemna aproape 7 GB - mai mult decat incape pe un stick obisnuit de 8 GB, dupa o singura ora de lucru.

Formula dimensiunii necomprimate:
octeti = latime_px × inaltime_px × (biti_pe_pixel / 8)
Impartirea la 8 transforma bitii in octeti. Rezultatul este marimea „bruta" a datelor de imagine, inainte ca vreun algoritm sa le micsoreze.
Doua unitati care se confunda constant:
  • 1 MB (megaoctet, zecimal) = 1.000.000 de octeti - unitatea folosita de producatorii de discuri si de camere.
  • 1 MiB (mebioctet, binar) = 1.048.576 de octeti - unitatea in care Windows afiseaza dimensiunile, desi scrie tot „MB".
  • De aceea 36.000.000 de octeti apar ca „36 MB" pe eticheta si ca „34,3 MB" in Explorer. Nu s-a pierdut nimic; sunt doua rigle diferite.
De ce inveti formula asta: ea iti spune, inainte sa apesi butonul, daca un set de date incape pe suportul pe care il ai si daca merita trimis prin e-mail. Tot ea explica de ce compresia nu e un moft: fara ea, fotografia si video-ul digital pur si simplu nu ar fi practice.
3

3. Spatii de culoare - de ce acelasi RGB da culori diferite

Exemplu: graficul care si-a pierdut verdele

Prelucrezi in laborator fotografiile unei culturi de alge. Pe calculatorul din sala, verdele este intens, exact ca la microscop. Incarci imaginile pe site-ul proiectului si, de pe telefon, acelasi verde arata sters, aproape kaki.

Numerele din fisier nu s-au schimbat: pixelul este in continuare RGB(60, 180, 75). S-a schimbat intelesul acelor numere - adica spatiul de culoare in care sunt citite.

Un model de culoare (RGB) spune doar cum se combina componentele. Un spatiu de culoare spune, in plus, ce culoare fizica exacta inseamna „rosu la maxim" - prin culorile primare alese si prin curba de raspuns. Acelasi triplet RGB(60, 180, 75) descrie verdeuri diferite in spatii diferite.
Spatiile pe care le intalnesti:
  • sRGB - standardizat in 1996, gamut relativ mic. Este spatiul implicit al webului si al majoritatii ecranelor. Daca nu stii ce sa alegi pentru o imagine publicata online, alegi sRGB.
  • Adobe RGB (1998) - gamut mai larg, mai ales pe verzuri si cyan. Folosit in tipar profesional si in fotografia pregatita pentru print.
  • Display P3 - gamut larg, folosit de ecranele moderne de telefon si laptop. Poate arata rosuri si verzuri pe care sRGB nu le atinge.
  • Spatii CMYK - nu sunt un singur spatiu, ci depind de tipar: hartia, cerneala si masina. Tipografia iti da profilul pe care trebuie sa-l folosesti.
Gamut = multimea culorilor pe care un spatiu (sau un dispozitiv) le poate reprezenta. O culoare din afara gamutului tinta nu dispare pur si simplu: este inlocuita cu cea mai apropiata culoare disponibila. Asa se explica de ce un albastru electric de pe ecran iese mai stins la imprimanta.
Profilul ICC este eticheta fisierului. Un profil ICC este o mica descriere atasata imaginii, care spune programului in ce spatiu au fost scrise numerele. Fara el, programul presupune - de obicei sRGB. De aceea o fotografie in Adobe RGB publicata fara profil arata spalacita: numerele sunt citite dupa rigla gresita.
In practica de laborator: daca imaginea ajunge pe web sau intr-o prezentare, converteste-o in sRGB si pastreaza profilul in fisier. Daca ajunge la tipar, cere tipografiei profilul CMYK si converteste dupa el. Nu lasa niciodata o imagine cu gamut larg sa plece fara eticheta.
4

4. Compresia fara pierderi - micsorare fara sacrificiu

Exemplu: randul de pixeli albi

Ai o captura de ecran cu un grafic pe fundal alb. Un rand intreg contine 800 de pixeli albi identici. Necomprimat, calculatorul scrie de 800 de ori acelasi triplet (255, 255, 255) - 2400 de octeti pentru un rand gol.

Un algoritm fara pierderi scrie, in schimb, ceva de forma „alb, de 800 de ori": cativa octeti in loc de 2400. La deschidere, programul reface exact cei 800 de pixeli. Nimic nu s-a pierdut - doar felul de a nota a fost mai economic.

Compresia fara pierderi (lossless) rescrie datele intr-o forma mai scurta, folosind repetitiile si regularitatile din imagine. Operatia este complet reversibila: dupa decompresie obtii octet cu octet aceeasi imagine.
Cum lucreaza PNG, concret:
  • Filtrare pe randuri: in loc sa scrie culoarea fiecarui pixel, PNG poate scrie diferenta fata de pixelul din stanga sau de deasupra. Intr-un degrade lin, diferentele sunt numere mici si repetitive.
  • DEFLATE: algoritmul care urmeaza (acelasi din arhivele ZIP) inlocuieste secventele care se repeta cu referinte scurte si codifica simbolurile frecvente cu mai putini biti.
  • Rezultatul depinde de imagine: o schema cu zone plate se poate micsora de 10-20 de ori, in timp ce o fotografie cu zgomot fin abia daca se micsoreaza de doua ori.
✓

Merge foarte bine pe

Grafice si diagrame cu zone de culoare uniforma, capturi de ecran, text, scheme, imagini cu fundal transparent, benzi de electroforeza cu fundal curat.

Formate: PNG, TIFF (cu LZW sau ZIP), WebP in modul lossless.

⚠

Merge slab pe

Fotografii reale cu detaliu fin si zgomot: acolo aproape niciun pixel nu-l repeta pe vecin, deci nu are ce sa scurteze. Fisierul ramane mare.

Consecinta: o poza de laborator salvata PNG poate fi de 5-10 ori mai mare decat acelasi cadru in JPG.

Consecinta practica: un PNG poate fi deschis, editat si resalvat de oricate ori fara sa se degradeze. Este singurul motiv serios pentru care graficele, schemele si datele de masura se pastreaza in formate fara pierderi.
5

5. Compresia cu pierderi - ce arunca JPEG si de ce

Exemplu: graficul trimis de zece ori pe WhatsApp

Colegul tau fotografiaza tabla cu graficul reactiei, il trimite, altcineva il redistribuie, iar tu il primesti a cincea oara. Cifrele de pe axe sunt inconjurate de un fel de ceata, iar liniile subtiri au capatat marginile zimtate.

Nimeni nu a editat imaginea. Doar ca fiecare trimitere a insemnat o noua compresie JPEG peste una anterioara - si ce s-a aruncat o data nu se mai intoarce. Pierderile se aduna.

Compresia cu pierderi (lossy) obtine fisiere mult mai mici renuntand definitiv la informatie pe care sistemul vizual uman o sesizeaza greu. Operatia nu este reversibila: imaginea decomprimata seamana cu originalul, dar nu este identica cu el.
Cei trei pasi prin care JPEG arunca informatie:
  • Separa luminozitatea de culoare. Ochiul vede mult mai bine detaliul de luminozitate decat pe cel de culoare, asa ca informatia de culoare poate fi pastrata la rezolutie mai mica (subesantionare a crominantei).
  • Imparte imaginea in blocuri de 8 x 8 pixeli si descrie fiecare bloc prin cat de „lin" sau cat de „agitat" este, nu prin pixeli individuali.
  • Rotunjeste (cuantizeaza) descrierea fiecarui bloc. Aici se pierde informatia: cu cat cursorul de calitate e mai jos, cu atat rotunjirea e mai brutala. Detaliile fine dispar primele.
Cele doua semne dupa care recunosti un JPG stricat: blocking - patratele vizibile de 8 x 8 pixeli in zonele care ar trebui sa fie netede (cerul, un fundal uniform de laborator); ringing - halouri sau ceata in jurul marginilor foarte nete, adica exact langa text, langa axe si langa liniile unui grafic.
Cum folosesti JPEG corect: calitate 85-90 pentru fotografii destinate publicarii, o singura data, la final. Nu il folosi ca format de lucru: pastreaza originalul (RAW, TIFF sau PNG), editeaza pe el si exporta JPG doar cand livrezi. Sub calitatea 60, artefactele devin vizibile pe orice imagine cu contururi clare.
Formatele moderne: WebP si AVIF comprima mai eficient decat JPEG la aceeasi calitate vizuala si suporta si transparenta. WebP are, in plus, si un mod fara pierderi. Sunt recunoscute de browserele moderne, dar unele programe mai vechi de birou inca nu le deschid - de aceea JPEG si PNG raman alegerile sigure cand nu stii cine primeste fisierul.
6

6. Alegerea formatului - pornesti de la destinatie, nu de la obicei

Exemplu: aceeasi imagine, patru destinatii

Ai o singura fotografie de microscopie a unui preparat vegetal, 4000 x 3000 pixeli, 16 biti pe canal, iesita din camera aparatului. Ea pleaca in patru directii diferite, iar in fiecare caz raspunsul corect este altul:

  • arhiva laboratorului → TIFF fara pierderi, 16 biti pe canal, cu profilul de culoare pastrat;
  • articolul tiparit → TIFF sau PNG, convertit in profilul CMYK cerut de tipografie, minim 300 DPI la dimensiunea de tipar;
  • site-ul proiectului → JPG (sau WebP) la calitate 85, convertit in sRGB, redimensionat la latimea reala de afisare;
  • posterul de concurs → imaginea raster la 300 DPI pentru dimensiunea finala, iar schemele si logo-urile de langa ea in SVG.
Regula de decizie: intreaba, in ordine - este fotografie sau desen? apoi unde ajunge (ecran, tipar, arhiva)? apoi are nevoie de transparenta? si abia la final cat de mic trebuie sa fie fisierul? Dimensiunea este ultimul criteriu, nu primul.
Tabel de decizie dupa destinatie:
  • Arhiva / date brute de laborator → TIFF sau PNG, fara pierderi, 16 biti pe canal daca aparatul le da. Nu comprimi niciodata cu pierderi datele-sursa.
  • Fisier de lucru, in editare → formatul nativ al programului (XCF in GIMP), care pastreaza straturile; exportul vine la final.
  • Fotografie pe web → JPG calitate 85 sau WebP, in sRGB, redimensionata la dimensiunea de afisare.
  • Grafic, schema, captura de ecran pe web → PNG (fara pierderi, linii curate) sau SVG daca l-ai desenat vectorial.
  • Tipar (articol, revista, poster) → fara pierderi, profil CMYK dat de tipografie, minim 300 DPI la dimensiunea finala.
  • Logo, iconita, harta schematica → SVG, la orice destinatie: ramane curat si pe o eticheta, si pe un banner.
Greselile care se platesc scump: sa pastrezi datele de masura numai in JPG (informatia aruncata nu se mai recupereaza niciodata); sa trimiti la tipar o imagine in sRGB fara conversie si sa te miri ca iese stinsa; sa incarci pe site fotografia de 36 MB direct din aparat, care blocheaza pagina pe telefon; sa exporti un grafic in JPG si sa ai cifrele de pe axe inconjurate de ceata.
Ideea de dus mai departe: in clasa a X-a alegeai formatul dupa ce fel de imagine ai. Acum il alegi dupa ce urmeaza sa i se intample. Aceeasi imagine merita formate diferite pe drumuri diferite, si merita sa existe intotdeauna o copie-sursa fara pierderi din care sa poti reface orice varianta.

Exercitii practice

Exercitiul 1 (Nivel minim) — Profunzime de culoare si dimensiune bruta

Pentru fiecare imagine de mai jos, calculeaza cate culori poate descrie un pixel si cati octeti ar ocupa imaginea necomprimata. Foloseste formula octeti = latime × inaltime × (biti_pe_pixel / 8).

a) Captura de la o camera monocroma de microscopie: 1024 x 1024 pixeli, 8 biti pe pixel (tonuri de gri)
b) Fotografie color a unui experiment: 3000 x 2000 pixeli, 24 de biti pe pixel
c) Schema unui montaj de fizica, cu fundal transparent: 800 x 600 pixeli, 32 de biti pe pixel
d) Scan alb-negru al unei fise de laborator: 2480 x 3508 pixeli, 1 bit pe pixel

La final, raspunde in doua propozitii: care dintre cele patru imagini ocupa cel mai mult si de ce nu este cea cu cei mai multi pixeli.

Vezi rezolvarea

a) 8 biti pe pixel → 28 = 256 de tonuri de gri. Octeti: 1024 x 1024 x (8/8) = 1.048.576 de octeti (exact 1 MiB).

b) 24 de biti → 224 = 16.777.216 de culori. Octeti: 3000 x 2000 x 3 = 18.000.000 de octeti (aproximativ 17,2 MiB).

c) 32 de biti = 24 de culoare + 8 de alpha → tot 16.777.216 de culori, plus 256 de trepte de transparenta. Octeti: 800 x 600 x 4 = 1.920.000 de octeti (aproximativ 1,8 MiB).

d) 1 bit → 2 valori: alb sau negru. Octeti: 2480 x 3508 = 8.699.840 de pixeli, iar 8.699.840 / 8 = 1.087.480 de octeti (aproximativ 1,04 MiB).

Concluzia: cel mai mult ocupa fotografia de la b), cu 18 milioane de octeti. Scanul de la d) are mai multi pixeli decat imaginea de la a) si de la c) (8,7 milioane fata de 1 milion, respectiv 0,48 milioane), dar fiecare pixel al lui costa doar un bit. Dimensiunea nu depinde numai de numarul de pixeli, ci de produsul dintre numarul de pixeli si profunzimea de culoare.

Exercitiul 2 (Nivel standard) — Ce s-a intamplat cu imaginea?

Cinci situatii reale dintr-un proiect de stiinte. Pentru primele patru, numeste cauza (profunzime de culoare, spatiu de culoare, compresie cu pierderi sau compresie fara pierderi) si scrie solutia concreta, in una-doua propozitii.

Situatia e) este o capcana: cauza ei nu este niciuna dintre cele patru de mai sus. Spune de ce nu se potriveste niciuna si incearca sa numesti singur adevarata cauza.

a) Fotografia unui cer de la ora de meteorologie arata, dupa cresterea contrastului, dungi late in loc de degrade lin.
b) Graficul cu datele de temperatura, trimis pe grupul clasei, are cifrele de pe axe inconjurate de o ceata gri.
c) Posterul verde-intens de pe ecran a iesit de la tipografie stins, aproape kaki.
d) Fotografia de microscopie salvata ca PNG are 28 MB, desi acelasi cadru in JPG avea 3 MB.
e) Logo-ul scolii, pus pe site, arata bine, dar acelasi fisier pe bannerul de 2 metri e neclar pe margini.

Vezi rezolvarea

a) Profunzime de culoare. Imaginea a fost editata pe 8 biti pe canal: intre doua nuante vecine nu mai exista valori intermediare, iar cresterea contrastului le-a departat si a facut treptele vizibile (banding). Solutie: lucreaza pe 16 biti pe canal (in GIMP, Imagine → Precizie) si exporta pe 8 biti abia la final.

b) Compresie cu pierderi. Imaginea a fost trimisa ca JPG, eventual recomprimata de mai multe ori; artefactele de tip ringing apar exact langa marginile nete, adica langa text si linii. Solutie: exporta graficul in PNG (fara pierderi) sau in SVG, daca programul permite.

c) Spatiu de culoare. Verdele saturat de pe ecran era in afara gamutului CMYK al tipografiei si a fost inlocuit cu cea mai apropiata culoare tiparibila. Solutie: cere tipografiei profilul CMYK, converteste imaginea in el inainte de trimitere si verifica o proba de tipar.

d) Compresie fara pierderi. PNG nu arunca nimic, dar o fotografie reala are detaliu fin si zgomot, deci aproape nimic de scurtat prin repetitii - fisierul ramane mare. Nu este o eroare, este comportamentul normal al formatului. Solutie: pastreaza PNG-ul (sau TIFF) ca sursa de arhiva si publica pe web un JPG la calitate 85 derivat din el.

e) Capcana: niciuna dintre cele patru cauze. Culorile sunt corecte, nu apar nici dungi, nici patratele de compresie - deci nu e nici profunzime de culoare, nici spatiu de culoare, nici compresie. Explicatia tine de tipul imaginii - raster fata de vectorial, notiune care nu este predata in aceasta lectie (ai studiat-o in clasa a X-a; aici o folosim doar ca sa vezi ca nu orice defect de imagine este un defect de compresie). Pe scurt: logo-ul a fost salvat raster (PNG sau JPG) la o rezolutie potrivita pentru ecran, iar marit la 2 metri nu mai are pixeli suficienti. Solutie: foloseste versiunea vectoriala (SVG) a logo-ului, care se redeseneaza la orice dimensiune.

Exercitiul 3 (Nivel performanta) — Politica de imagini a unui proiect de cercetare

Coordonezi partea vizuala a unui proiect de biologie de trei luni. Camera microscopului produce imagini de 2560 x 1920 pixeli, 16 biti pe canal, color, iar echipa face in medie 40 de capturi pe saptamana. Rezultatele ajung in trei locuri: o arhiva pastrata pe un disc extern, un articol tiparit intr-o revista scolara si site-ul proiectului.

Scrie „politica de imagini" a proiectului, care sa contina:

1. Dimensiunea necomprimata a unei capturi si volumul total estimat dupa 12 saptamani (arata calculul).
2. Formatul, profunzimea de culoare si spatiul de culoare pentru fiecare dintre cele trei destinatii, cu justificare.
3. Ordinea operatiilor: ce se salveaza primul, ce se deriva din ce si de ce nu se editeaza niciodata fisierul-sursa.
4. Doua reguli de interzicere, formulate scurt, pe care orice membru al echipei sa le poata respecta fara sa inteleaga teoria din spate.

Vezi rezolvarea

1. Calculul. 16 biti pe canal x 3 canale = 48 de biti pe pixel = 6 octeti pe pixel. O captura: 2560 x 1920 = 4.915.200 de pixeli x 6 = 29.491.200 de octeti (aproximativ 28,1 MiB). In 12 saptamani: 40 x 12 = 480 de capturi x 29.491.200 = aproximativ 14,2 GB necomprimat. Cu compresie fara pierderi (TIFF cu LZW sau PNG) volumul scade tipic la jumatate-doua treimi, deci se planifica un disc de cel putin 16 GB liberi doar pentru sursele brute.

2. Cele trei destinatii.

  • Arhiva: TIFF fara pierderi, 16 biti pe canal, cu profilul de culoare al camerei pastrat in fisier. Motiv: sunt date de masura, nu ilustratii - orice bit aruncat acum nu se mai poate recupera pentru o reanaliza de peste un an.
  • Articolul tiparit: TIFF sau PNG fara pierderi, convertit in profilul CMYK cerut de revista, la minim 300 DPI pentru dimensiunea la care apare figura in pagina. Motiv: tiparul are alt gamut decat ecranul, iar conversia trebuie facuta controlat, nu lasata pe seama masinii de tipar.
  • Site-ul proiectului: JPG la calitate 85 (sau WebP), 8 biti pe canal, convertit in sRGB cu profilul pastrat, redimensionat la latimea reala de afisare (de exemplu 1200 px). Motiv: pagina trebuie sa se incarce si pe telefon, iar sRGB este spatiul implicit al webului.

3. Ordinea operatiilor. (i) Se descarca din camera si se salveaza imediat in arhiva, cu nume care contine data si numarul probei; (ii) fisierul-sursa devine read-only si nu se mai atinge niciodata; (iii) orice prelucrare se face pe o copie, in fisier de lucru cu straturi (XCF); (iv) din fisierul de lucru se exporta variantele pentru tipar si pentru web. Motivul lantului: sursa este singura dovada a ce a vazut aparatul; daca o editezi, ai pierdut referinta fata de care se verifica orice prelucrare ulterioara.

4. Doua reguli scurte pentru echipa. „Din camera se salveaza TIFF, niciodata JPG." si „Fisierul din folderul sursa nu se deschide pentru editare - se copiaza intai." (Se accepta orice pereche echivalenta, cu conditia sa fie formulata ca actiune verificabila, nu ca principiu teoretic.)

Criterii de evaluare: calculul corect al celor 6 octeti pe pixel si al volumului total; trei destinatii cu format, profunzime si spatiu de culoare justificate diferit; lantul sursa → fisier de lucru → export explicat prin ireversibilitatea compresiei cu pierderi; regulile formulate ca actiuni, nu ca teorie.

Ce ai invatat astazi

  • Profunzimea de culoare = cati biti descriu un pixel; cu n biti ai 2n valori. 24 de biti = 16.777.216 de culori, 32 = plus canal alpha, 16 pe canal = rezerva necesara la editare (evita banding-ul)
  • Dimensiunea bruta = latime x inaltime x (biti_pe_pixel / 8). O captura de 12 megapixeli pe 24 de biti inseamna 36 de milioane de octeti - de aceea compresia nu este optionala
  • Modelul de culoare (RGB) spune cum se combina componentele; spatiul de culoare (sRGB, Adobe RGB, Display P3, CMYK) spune ce culoare fizica inseamna numerele. Profilul ICC este eticheta care il transmite; fara el, programul presupune sRGB
  • Compresia fara pierderi (PNG, TIFF, WebP lossless) rescrie datele mai compact si este complet reversibila - poti resalva de oricate ori; merge slab pe fotografii cu detaliu fin
  • Compresia cu pierderi (JPEG, WebP, AVIF) arunca definitiv informatie: blocuri de 8 x 8 pixeli rotunjite plus informatie de culoare la rezolutie redusa. Semnele ei sunt patratelele si haloul de langa margini nete, iar pierderile se aduna la fiecare re-salvare
  • Formatul se alege dupa destinatie: arhiva si tipar → fara pierderi; web → JPG/WebP in sRGB; grafice si scheme → PNG sau SVG. Sursa fara pierderi se pastreaza intotdeauna, iar restul variantelor se deriva din ea

Vrei mai mult?

Provocare experimentala: ia un grafic pe care l-ai facut in Excel sau LibreOffice Calc si exporta-l de doua ori: o data ca PNG si o data ca JPG la calitate joasa (sub 50). Deschide ambele fisiere si mareste la 400% zona in care o linie subtire trece peste fundalul alb. Noteaza dimensiunea celor doua fisiere si descrie in doua propozitii ce vezi in fiecare langa linie si langa cifre. Apoi redeschide JPG-ul si resalveaza-l inca de cinci ori la aceeasi calitate, comparand de fiecare data cu originalul.

  • De gandit: JPEG pastreaza detaliul de luminozitate mai bine decat pe cel de culoare, pentru ca asa functioneaza ochiul uman. Ce se intampla atunci cu o imagine stiintifica in care tocmai culoarea este datul masurat - de exemplu o cromatograma sau un test colorimetric de pH? Ce format ai alege si de ce compresia „optimizata pentru ochi" devine acolo o problema, nu un avantaj?
  • Deschidere: aceleasi idei stau si in spatele sunetului si al filmului: MP3 arunca frecventele mascate de altele mai puternice, iar codecurile video reutilizeaza portiuni din cadrele anterioare in loc sa le rescrie. Peste tot revine aceeasi intrebare - ce ai voie sa arunci fara ca receptorul sa observe. In lectia urmatoare pui aceste imagini intr-o pagina web reala, unde formatul si dimensiunea aleasa se vad direct in viteza de incarcare.

Urmatoarea lectie

Continua cu Pagina web: structura HTML — cum construiesti o pagina web cu taguri HTML de baza, structura documentului si elemente esentiale.

Continua →