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Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.1martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
La imagen digital
1martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
Estructura de líneas, formas y colores en función de una ecuación (trazados y rellenos).
2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
Estructura de líneas, formas y colores en función de una ecuación (trazados y rellenos).
Se crean mediante programas informá?cos denominados “gráficos” o “de dibujo” (Freehand, Adobe Illustrator, Corel Draw, Inkscape, etc.).
2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
Estructura de líneas, formas y colores en función de una ecuación (trazados y rellenos).
Se crean mediante programas informá?cos denominados “gráficos” o “de dibujo” (Freehand, Adobe Illustrator, Corel Draw, Inkscape, etc.).
El tamaño de los ficheros depende del número de ecuaciones (formas) u?lizadas, no del tamaño final de la imagen.
2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
Estructura de líneas, formas y colores en función de una ecuación (trazados y rellenos).
Se crean mediante programas informá?cos denominados “gráficos” o “de dibujo” (Freehand, Adobe Illustrator, Corel Draw, Inkscape, etc.).
El tamaño de los ficheros depende del número de ecuaciones (formas) u?lizadas, no del tamaño final de la imagen.
Al escalar (aumentar el tamaño de la imagen) no se produce pérdida de calidad (definición).
2martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
Estructura de líneas, formas y colores en función de una ecuación (trazados y rellenos).
Se crean mediante programas informá?cos denominados “gráficos” o “de dibujo” (Freehand, Adobe Illustrator, Corel Draw, Inkscape, etc.).
El tamaño de los ficheros depende del número de ecuaciones (formas) u?lizadas, no del tamaño final de la imagen.
Al escalar (aumentar el tamaño de la imagen) no se produce pérdida de calidad (definición).
No existe un standard: cada programa ?ene su “formato” propio.
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1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
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1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
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1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
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1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
5martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
a) Imágenes vectoriales
5martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
6martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
6martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
Estructura re?cular; cada cuadrado de la reScula (píxel) es portador de información de luminosidad y de color.
6martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
Estructura re?cular; cada cuadrado de la reScula (píxel) es portador de información de luminosidad y de color.
Se crean mediante programas informá?cos denominados “de pintura” o “retoque fotográfico” (Photoshop, Photoshop elements, Light Room, Photopaint, GIMP, etc.).
6martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
Estructura re?cular; cada cuadrado de la reScula (píxel) es portador de información de luminosidad y de color.
Se crean mediante programas informá?cos denominados “de pintura” o “retoque fotográfico” (Photoshop, Photoshop elements, Light Room, Photopaint, GIMP, etc.).
El tamaño de los ficheros depende de la can?dad de píxeles que tenga la imagen.
6martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
Estructura re?cular; cada cuadrado de la reScula (píxel) es portador de información de luminosidad y de color.
Se crean mediante programas informá?cos denominados “de pintura” o “retoque fotográfico” (Photoshop, Photoshop elements, Light Room, Photopaint, GIMP, etc.).
El tamaño de los ficheros depende de la can?dad de píxeles que tenga la imagen.
Al escalar (aumentar el tamaño de la imagen) se produce una pérdida de la definición de la imagen (pixelado).
6martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
Estructura re?cular; cada cuadrado de la reScula (píxel) es portador de información de luminosidad y de color.
Se crean mediante programas informá?cos denominados “de pintura” o “retoque fotográfico” (Photoshop, Photoshop elements, Light Room, Photopaint, GIMP, etc.).
El tamaño de los ficheros depende de la can?dad de píxeles que tenga la imagen.
Al escalar (aumentar el tamaño de la imagen) se produce una pérdida de la definición de la imagen (pixelado).
Permiten el uso de formatos estandarizados junto a los propios.
6martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
7martes 21 de septiembre de 2010
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
8martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
F. VERA. Nefer%%. Berlín. 2004
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1. Tipos de imagen digital
b) Imágenes en mapa de bits
F. VERA. Nefer%%. Berlín. 2004 (detalle ampliado al 1200%)
8martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.9martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
9martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
a) Píxeles y bits
9martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
a) Píxeles y bits
La unidad mínima de información es el píxel (cuadrado sin tamaño especificado) con cierto grado de luminosidad y un determinado color).
9martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
a) Píxeles y bits
La unidad mínima de información es el píxel (cuadrado sin tamaño especificado) con cierto grado de luminosidad y un determinado color).
Los píxeles se agrupan en matrices bidimensionales (nº de píxels de ancho × nº de píxels de alto).
9martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
a) Píxeles y bits
La unidad mínima de información es el píxel (cuadrado sin tamaño especificado) con cierto grado de luminosidad y un determinado color).
Los píxeles se agrupan en matrices bidimensionales (nº de píxels de ancho × nº de píxels de alto).
Cada píxel se traduce en el fichero informá?co en un determinado número de bits (el bit es la unidad mínima en informá?ca). Cada píxel puede contener de 1 a 32 bits.
9martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
a) Píxeles y bits
La unidad mínima de información es el píxel (cuadrado sin tamaño especificado) con cierto grado de luminosidad y un determinado color).
Los píxeles se agrupan en matrices bidimensionales (nº de píxels de ancho × nº de píxels de alto).
Cada píxel se traduce en el fichero informá?co en un determinado número de bits (el bit es la unidad mínima en informá?ca). Cada píxel puede contener de 1 a 32 bits.
Dependiendo de la can?dad de bits por píxel se ob?ene una imagen más o menos “pesada” y una imagen con más o menos tonos de gris o de color.
9martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentalesa) Píxeles y bits
10martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentalesa) Píxeles y bits
Píxeles de 1 bit = 2 niveles de gris (21=2)
10martes 21 de septiembre de 2010
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a) Píxeles y bits
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
11martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Píxeles y bits
Píxeles de 2 bits = 4 niveles de gris (22=4)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
11martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Píxeles y bits
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
FOTO II
12martes 21 de septiembre de 2010
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a) Píxeles y bits
Píxeles de 4 bits = 16 niveles de gris (24=16)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
FOTO II
12martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Píxeles y bits
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
13martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Píxeles y bits
Píxeles de 8 bits = 256 niveles de gris (28=256)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
13martes 21 de septiembre de 2010
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a) Píxeles y bits
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
14martes 21 de septiembre de 2010
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a) Píxeles y bits
3 canales (RGB) por píxel de 8 bits (28 × 28 × 28) = 16,77 millones de colores3 canales (RGB) por píxel de 16 bits (216 × 216 × 216) = 281,47 billones de colores
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
F. VER
A. M
agranes. 2005
14martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
15martes 21 de septiembre de 2010
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b) Resolución
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
15martes 21 de septiembre de 2010
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b) Resolución
Indica la can?dad de píxeles que forman la imagen (el resultado de mul?plicar la can?dad de píxeles de alto por ancho que ?ene la imagen), suele medirse en Mpx (megapíxeles o millones de píxeles).
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
15martes 21 de septiembre de 2010
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b) Resolución
Indica la can?dad de píxeles que forman la imagen (el resultado de mul?plicar la can?dad de píxeles de alto por ancho que ?ene la imagen), suele medirse en Mpx (megapíxeles o millones de píxeles).
La resolución de una imagen está en relación directa con el tamaño de la misma que puede obtenerse en cada uno de los diferentes disposi?vos de impresión o visualización.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
15martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Resolución
Indica la can?dad de píxeles que forman la imagen (el resultado de mul?plicar la can?dad de píxeles de alto por ancho que ?ene la imagen), suele medirse en Mpx (megapíxeles o millones de píxeles).
La resolución de una imagen está en relación directa con el tamaño de la misma que puede obtenerse en cada uno de los diferentes disposi?vos de impresión o visualización.
Influye de manera directa en el “peso” del fichero resultante (a mayor resolución, mayor can?dad de bits y viceversa).
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
15martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Resolución
Indica la can?dad de píxeles que forman la imagen (el resultado de mul?plicar la can?dad de píxeles de alto por ancho que ?ene la imagen), suele medirse en Mpx (megapíxeles o millones de píxeles).
La resolución de una imagen está en relación directa con el tamaño de la misma que puede obtenerse en cada uno de los diferentes disposi?vos de impresión o visualización.
Influye de manera directa en el “peso” del fichero resultante (a mayor resolución, mayor can?dad de bits y viceversa).
Es independiente de la calidad general de la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
15martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
Indica la can?dad de bits que se u?lizan para definir las caracterís?cas de luminosidad y color de los píxeles (8 o 16 bits).
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
Indica la can?dad de bits que se u?lizan para definir las caracterís?cas de luminosidad y color de los píxeles (8 o 16 bits).
Influye en la amplitud de la gama tonal de la imagen (rango dinámico).
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
Indica la can?dad de bits que se u?lizan para definir las caracterís?cas de luminosidad y color de los píxeles (8 o 16 bits).
Influye en la amplitud de la gama tonal de la imagen (rango dinámico).
Una profundidad de color de 16 bits permite modificar el contraste de la imagen sin que se produzca pérdida de valores tonales, mientras que la de 8 bits se produce el efecto de “peine”.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
Indica la can?dad de bits que se u?lizan para definir las caracterís?cas de luminosidad y color de los píxeles (8 o 16 bits).
Influye en la amplitud de la gama tonal de la imagen (rango dinámico).
Una profundidad de color de 16 bits permite modificar el contraste de la imagen sin que se produzca pérdida de valores tonales, mientras que la de 8 bits se produce el efecto de “peine”.
Interviene de manera directa sobre la calidad de la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
Indica la can?dad de bits que se u?lizan para definir las caracterís?cas de luminosidad y color de los píxeles (8 o 16 bits).
Influye en la amplitud de la gama tonal de la imagen (rango dinámico).
Una profundidad de color de 16 bits permite modificar el contraste de la imagen sin que se produzca pérdida de valores tonales, mientras que la de 8 bits se produce el efecto de “peine”.
Interviene de manera directa sobre la calidad de la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
El “peso” en bytes del archivo está en relación directa con la resolución (nº de píxeles) y la profundidad de color (bits por canal).
16martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
8 bits
17martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
8 bits
17martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
8 bits
17martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16 bits
18martes 21 de septiembre de 2010
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c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16 bits
18martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Profundidad de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
16 bits
18martes 21 de septiembre de 2010
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2. La imagen digital: conceptos fundamentales
19martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
19martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
Indican cómo se interpretan los atributos esenciales del color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
19martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
Indican cómo se interpretan los atributos esenciales del color
El modelo básico és el de Tono, Saturación, Brillo (HSB) que permite definir con precisión cualquier color.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
19martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
Indican cómo se interpretan los atributos esenciales del color
El modelo básico és el de Tono, Saturación, Brillo (HSB) que permite definir con precisión cualquier color.
El modelo Lab, determina un canal de luminosidad (L) y otros dos (a, b) de color, es el más amplio y se usa como puente entre modelos.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
19martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
Indican cómo se interpretan los atributos esenciales del color
El modelo básico és el de Tono, Saturación, Brillo (HSB) que permite definir con precisión cualquier color.
El modelo Lab, determina un canal de luminosidad (L) y otros dos (a, b) de color, es el más amplio y se usa como puente entre modelos.
El modelo RGB es de ?po adi?vo. Se compone de tres canales: rojo, verde y azul. Se usa para describir el color como luz emi?da.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
19martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
Indican cómo se interpretan los atributos esenciales del color
El modelo básico és el de Tono, Saturación, Brillo (HSB) que permite definir con precisión cualquier color.
El modelo Lab, determina un canal de luminosidad (L) y otros dos (a, b) de color, es el más amplio y se usa como puente entre modelos.
El modelo RGB es de ?po adi?vo. Se compone de tres canales: rojo, verde y azul. Se usa para describir el color como luz emi?da.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
El modelo CMYK es de ?po sustrac?vo. Se compone de cuatro canales: cian, magenta, amarillo y negro. Se usa para los modos de impresión con ?ntas.
19martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
20martes 21 de septiembre de 2010
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d) Modelo de color
Modelo HSB (CIE 1931)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
20martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
Modelo HSB (CIE 1931)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
380 nm
495 nm
520 nm
570 nm
730 nm
20martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
21martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
Modelo Lab (L*a*b)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
21martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
Modelo Lab (L*a*b)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
21martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
22martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Modelo RGB (rojo, verde, azul)
22martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
modelo adi?vo
Modelo RGB (rojo, verde, azul)
22martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
23martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Modelo CMYK (cián, magenta, amarillo, negro)
23martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
d) Modelo de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
modelo substrac?vo
Modelo CMYK (cián, magenta, amarillo, negro)
23martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
Son conjuntos de colores estándar limitados, siendo algunos más amplios que otros.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
Son conjuntos de colores estándar limitados, siendo algunos más amplios que otros.
Hay diversos espacios de color para cada uno de los modelos de color existentes.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
Son conjuntos de colores estándar limitados, siendo algunos más amplios que otros.
Hay diversos espacios de color para cada uno de los modelos de color existentes.
Para el modelo RGB los principales son Adobe RGB y sRGB. Otros espacios son ProPhoto y Colormatch.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
Son conjuntos de colores estándar limitados, siendo algunos más amplios que otros.
Hay diversos espacios de color para cada uno de los modelos de color existentes.
Para el modelo RGB los principales son Adobe RGB y sRGB. Otros espacios son ProPhoto y Colormatch.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Para el modelo CMYK los espacios más u?lizados en Europa son el Euroescale ISO Coated v2 y el Coated FOGRA 27.
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
Son conjuntos de colores estándar limitados, siendo algunos más amplios que otros.
Hay diversos espacios de color para cada uno de los modelos de color existentes.
Para el modelo RGB los principales son Adobe RGB y sRGB. Otros espacios son ProPhoto y Colormatch.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Para el modelo CMYK los espacios más u?lizados en Europa son el Euroescale ISO Coated v2 y el Coated FOGRA 27.
Es importante asignar un espacio de color a la imagen para que se ajuste adecuadamente a cada disposi?vo de salida de la imagen.
24martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
25martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
ESPACIO WideGamut
25martes 21 de septiembre de 2010
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e) Espacio de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
ESPACIO WideGamut ESPACIO Adobe RGB 1998
25martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
ESPACIO WideGamut ESPACIO Adobe RGB 1998 ESPACIO sRGB Cie61966.2.1
25martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
e) Espacio de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
ESPACIO WideGamut ESPACIO Adobe RGB 1998 ESPACIO sRGB Cie61966.2.1 ESPACIOS CMYK
25martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
26martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
26martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
Sirven para adaptar los dis?ntos disposi?vos al espacio de color determinado en la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
26martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
Sirven para adaptar los dis?ntos disposi?vos al espacio de color determinado en la imagen.
El uso de los perfiles permite una cierta uniformidad en la visualización de la imagen independientemente del disposi?vo.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
26martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
Sirven para adaptar los dis?ntos disposi?vos al espacio de color determinado en la imagen.
El uso de los perfiles permite una cierta uniformidad en la visualización de la imagen independientemente del disposi?vo.
Describen exactamente qué colores se pueden reproducir con un disposi?vo y permiten referenciarlos a colores conocidos.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
26martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
Sirven para adaptar los dis?ntos disposi?vos al espacio de color determinado en la imagen.
El uso de los perfiles permite una cierta uniformidad en la visualización de la imagen independientemente del disposi?vo.
Describen exactamente qué colores se pueden reproducir con un disposi?vo y permiten referenciarlos a colores conocidos.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Para adaptar el espacio de color al perfil del disposi?vo u?lizado existen métodos que intentan reflejar los colores del modo más fiel posible.
26martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
27martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
Perfil de color de un monitor
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
27martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
28martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
f) Perfil de color
Perfil de color de disposi?vos de impresión
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
28martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
29martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
29martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
Es una representación gráfica de la distribución de tonalidades de la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
29martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
Es una representación gráfica de la distribución de tonalidades de la imagen.
Representa los valores de luminosidad entre el 0 (negro) y el 255 (blanco).
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
29martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
Es una representación gráfica de la distribución de tonalidades de la imagen.
Representa los valores de luminosidad entre el 0 (negro) y el 255 (blanco).
Permite percibir el contraste general y las caracterís?cas de la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
29martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
Es una representación gráfica de la distribución de tonalidades de la imagen.
Representa los valores de luminosidad entre el 0 (negro) y el 255 (blanco).
Permite percibir el contraste general y las caracterís?cas de la imagen.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Puede editarse de manera global o por cada uno de los canales, de modo que se puede saber la can?dad de rojo, verde y azul que ?ene la imagen.
29martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
30martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
F. VERA. Les Alcuses. 2005
30martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
F. VERA. Les Alcuses. 2005
30martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
31martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
F. VERA. Semàfor. Gata. 2005
31martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
g) Histograma
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
F. VERA. Semàfor. Gata. 2005
31martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
32martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
32martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
Si se reduce la resolución de la imagen (nº de dpi o píxeles por pulgada) se consigue disminuir el peso de la imagen, pero se hacen visibles los píxeles al mantener el tamaño de salida de la misma.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
32martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
Si se reduce la resolución de la imagen (nº de dpi o píxeles por pulgada) se consigue disminuir el peso de la imagen, pero se hacen visibles los píxeles al mantener el tamaño de salida de la misma.
La imagen se degrada en función directa a la reducción de resolución.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
32martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
Si se reduce la resolución de la imagen (nº de dpi o píxeles por pulgada) se consigue disminuir el peso de la imagen, pero se hacen visibles los píxeles al mantener el tamaño de salida de la misma.
La imagen se degrada en función directa a la reducción de resolución.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Si se aumenta la resolución de una imagen (interpolación) a una imagen reducida anteriormente, no se consigue res?tuir la imagen original.
32martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
33martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
imagen a 300 ppp imagen a 150 ppp
imagen a 72 ppp imagen a 32 ppp
33martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
34martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
h) Disminución y aumento de la resolución (reducción e interpolación)
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
imagen a 32 ppp imagen interpolada de 32 a 150 ppp
imagen interpolada de 150a 300 ppp
34martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
35martes 21 de septiembre de 2010
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i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
La edición con?nuada de la imagen no provoca degradación de la misma.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
La edición con?nuada de la imagen no provoca degradación de la misma.
2. Comprimidos:
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
La edición con?nuada de la imagen no provoca degradación de la misma.
2. Comprimidos:
Eliminan la información de determinados píxeles.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
La edición con?nuada de la imagen no provoca degradación de la misma.
2. Comprimidos:
Eliminan la información de determinados píxeles.
Dan lugar a ficheros más “ligeros”.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
La edición con?nuada de la imagen no provoca degradación de la misma.
2. Comprimidos:
Eliminan la información de determinados píxeles.
Dan lugar a ficheros más “ligeros”.
Generalmente implican pérdida de calidad en la imagen.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
Recogen y man?enen la información de cada píxel.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Dan lugar a ficheros más “pesados”.
Suelen mantener una alta calidad de la imagen.
La edición con?nuada de la imagen no provoca degradación de la misma.
2. Comprimidos:
Eliminan la información de determinados píxeles.
Dan lugar a ficheros más “ligeros”.
Generalmente implican pérdida de calidad en la imagen.
La edición con?nuada de la imagen provoca una progresiva degradación de la misma.
35martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
36martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
PSD (PhotoShop Document).
36martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
TIFF (Target Image File Format).
PSD (PhotoShop Document).
36martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
TIFF (Target Image File Format).
Raw (datos en bruto de la cámara, cada marca le da un nombre).
PSD (PhotoShop Document).
36martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
TIFF (Target Image File Format).
Raw (datos en bruto de la cámara, cada marca le da un nombre).
DNG (Digital NeGa?ve, de Adobe).
PSD (PhotoShop Document).
36martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
1. Sin comprimir:
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
TIFF (Target Image File Format).
Raw (datos en bruto de la cámara, cada marca le da un nombre).
DNG (Digital NeGa?ve, de Adobe).
PSD (PhotoShop Document).
BMP (archivo de mapa de bits genérico).
36martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
DNG comprimido (sin pérdida)
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
DNG comprimido (sin pérdida)
GIF (Graphics Interchange Format)
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
DNG comprimido (sin pérdida)
GIF (Graphics Interchange Format)
PNG (Portable Network Graphics)
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
DNG comprimido (sin pérdida)
GIF (Graphics Interchange Format)
PNG (Portable Network Graphics)
RAW (comprimido sin pérdida)
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
DNG comprimido (sin pérdida)
2. Comprimidos con pérdida:
GIF (Graphics Interchange Format)
PNG (Portable Network Graphics)
RAW (comprimido sin pérdida)
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
i) Formatos de imagen
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
2. Comprimidos sin pérdida:
TIFF comprimido (LZW, ZIP).
DNG comprimido (sin pérdida)
2. Comprimidos con pérdida:
JPEG (Joint Photographic Experts Group). La pérdida está en función del factor de compresión.
GIF (Graphics Interchange Format)
PNG (Portable Network Graphics)
RAW (comprimido sin pérdida)
37martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
j) Ra?o de compresión en imágenes jpg
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
38martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
j) Ra?o de compresión en imágenes jpg
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Ra?o compresión: 12; 860 K en disco Ra?o compresión: 2; 104 K en disco
F. VERA: Lúxor, 2002.
38martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
j) Ra?o de compresión en imágenes jpg
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
39martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
j) Ra?o de compresión en imágenes jpg
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
Ra?o compresión: 12 Ra?o compresión: 2;
39martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
k) Pérdida por guardados sucesivos en jpg
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
40martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
k) Pérdida por guardados sucesivos en jpg
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
F. VERA. Potsdamerplatz. Berlín 2004
40martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentales
41martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentalesguardado 8 veces en jpg; 840 K
41martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
2. La imagen digital: conceptos fundamentalesguardado 8 veces en jpg; 840 K guardado 16 veces en jpg; 840 K
41martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.42martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
Fotos de gran pureza y sin moiré (cada píxel corresponde a un sensor).
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
Fotos de gran pureza y sin moiré (cada píxel corresponde a un sensor).
CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
Fotos de gran pureza y sin moiré (cada píxel corresponde a un sensor).
CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)
Construido con materias primas corrientes y baratas.
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
Fotos de gran pureza y sin moiré (cada píxel corresponde a un sensor).
CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)
Construido con materias primas corrientes y baratas.
Consumo bajo de bateria.
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
Fotos de gran pureza y sin moiré (cada píxel corresponde a un sensor).
CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)
Construido con materias primas corrientes y baratas.
Cada uno de los elementos fotosensibles ?ene capacidad de transmisión.
Consumo bajo de bateria.
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
De Escaneado
Realizan tres pasadas para capturar la imagen, una por cada canal.
Fotos de gran pureza y sin moiré (cada píxel corresponde a un sensor).
CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor)
Construido con materias primas corrientes y baratas.
Cada uno de los elementos fotosensibles ?ene capacidad de transmisión.
Evita el blooming pero ?ene tendencia a generar ruido.
Consumo bajo de bateria.
42martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
Mayor rapidez en la captura y transmisión de datos.
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
Mayor rapidez en la captura y transmisión de datos.
Mayor rango dinámico que el CMOS.
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
Mayor rapidez en la captura y transmisión de datos.
Mayor rango dinámico que el CMOS.
Foveon
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
Mayor rapidez en la captura y transmisión de datos.
Mayor rango dinámico que el CMOS.
Foveon
Es una especie de CMOS de tres capas.
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
Mayor rapidez en la captura y transmisión de datos.
Mayor rango dinámico que el CMOS.
Foveon
Es una especie de CMOS de tres capas.
Capta en cada píxel información de los tres colores.
43martes 21 de septiembre de 2010
a) Tipos:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
CCD (Charge Coupled Device)
Mayor sensibilidad que el CMOS y menor tendencia a producir ruido.
La información se transmite desde cada celda hacia las con?guas.
Mayor rapidez en la captura y transmisión de datos.
Mayor rango dinámico que el CMOS.
Foveon
Es una especie de CMOS de tres capas.
Capta en cada píxel información de los tres colores.
Resultan menos suscep?bles al ruido.
43martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
44martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
44martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Formado por una matriz de celdas cuadradas (fotositos) de un material que
produce corriente eléctrica en presencia de luz.
44martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Formado por una matriz de celdas cuadradas (fotositos) de un material que
produce corriente eléctrica en presencia de luz.
Las celdas (fotositos) sólo son sensibles a la luminosidad, no al color.
44martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Formado por una matriz de celdas cuadradas (fotositos) de un material que
produce corriente eléctrica en presencia de luz.
Las celdas (fotositos) sólo son sensibles a la luminosidad, no al color.
Para producir una imagen en color se debe usar una máscara con filtros de color rojo, verde y azul de manera alternada en el sensor (matriz de color de Bayer).
44martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Formado por una matriz de celdas cuadradas (fotositos) de un material que
produce corriente eléctrica en presencia de luz.
Las celdas (fotositos) sólo son sensibles a la luminosidad, no al color.
Para producir una imagen en color se debe usar una máscara con filtros de color rojo, verde y azul de manera alternada en el sensor (matriz de color de Bayer).
Para un mismo número de píxeles, el tamaño del sensor influye en su mayor o menor sensibilidad, pero hay limitaciones técnicas para igualar el tamaño de los formatos de película.
44martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
45martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
45martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
46martes 21 de septiembre de 2010
b) Construcción y funcionamiento
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
46martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
47martes 21 de septiembre de 2010
c) Sensibilidad
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
47martes 21 de septiembre de 2010
c) Sensibilidad
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
El sensor digital sólo ?ene una sensibilidad ISO equivalente, que suele coincidir
con la menor indicada en la cámara.
47martes 21 de septiembre de 2010
c) Sensibilidad
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
El sensor digital sólo ?ene una sensibilidad ISO equivalente, que suele coincidir
con la menor indicada en la cámara.
El resto de sensibilidades ISO equivalentes de la cámara se ob?enen por amplificación de la señal eléctrica.
47martes 21 de septiembre de 2010
c) Sensibilidad
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
El sensor digital sólo ?ene una sensibilidad ISO equivalente, que suele coincidir
con la menor indicada en la cámara.
El resto de sensibilidades ISO equivalentes de la cámara se ob?enen por amplificación de la señal eléctrica.
Además de la sensibilidad cada sensor permite un determinado rango dinámico
o amplitud de gama tonal que puede captar desde el píxel vacío (negro) hasta la saturación de píxel (blanco).
47martes 21 de septiembre de 2010
c) Sensibilidad
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
El sensor digital sólo ?ene una sensibilidad ISO equivalente, que suele coincidir
con la menor indicada en la cámara.
El resto de sensibilidades ISO equivalentes de la cámara se ob?enen por amplificación de la señal eléctrica.
Además de la sensibilidad cada sensor permite un determinado rango dinámico
o amplitud de gama tonal que puede captar desde el píxel vacío (negro) hasta la saturación de píxel (blanco).
El sensor digital, respecto a la película fotográfica, ?ene mayor sensibilidad espectral hacia los rojos y menor hacia los ultravioleta.
47martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Son efectos indeseados de diferente color que aparecen en la imagen.
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Son efectos indeseados de diferente color que aparecen en la imagen.
Se manifiesta como un “granulado” de la imagen.
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Son efectos indeseados de diferente color que aparecen en la imagen.
Se manifiesta como un “granulado” de la imagen.
El ruido de luminancia produce irregularidad de saturación en zonas uniformes.
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Son efectos indeseados de diferente color que aparecen en la imagen.
Se manifiesta como un “granulado” de la imagen.
El ruido de luminancia produce irregularidad de saturación en zonas uniformes.
El ruido de crominancia produce alteraciones de color en determinados píxeles.
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Son efectos indeseados de diferente color que aparecen en la imagen.
Se manifiesta como un “granulado” de la imagen.
El ruido de luminancia produce irregularidad de saturación en zonas uniformes.
El ruido de crominancia produce alteraciones de color en determinados píxeles.
El ruido aumenta con sensibilidades ISO altas y en las zonas de sombra o subexpuestas. También con las exposiciones largas.
48martes 21 de septiembre de 2010
d) Ruido
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
Son efectos indeseados de diferente color que aparecen en la imagen.
Se manifiesta como un “granulado” de la imagen.
El ruido de luminancia produce irregularidad de saturación en zonas uniformes.
El ruido de crominancia produce alteraciones de color en determinados píxeles.
El ruido aumenta con sensibilidades ISO altas y en las zonas de sombra o subexpuestas. También con las exposiciones largas.
Los sensores de pequeño tamaño generan mayor ruido que los de mayor tamaño para un mismo número de Mpx.
48martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
49martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
49martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
50martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
3. El sensor de la cámara digital
50martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.51martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
51martes 21 de septiembre de 2010
a) Buffer de almacenado y memoria intermedia:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
51martes 21 de septiembre de 2010
a) Buffer de almacenado y memoria intermedia:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
Influyen en la inmediatez de la toma.
51martes 21 de septiembre de 2010
a) Buffer de almacenado y memoria intermedia:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
Influyen en la inmediatez de la toma.
Influyen en la posibilidad de realizar tomas seguidas de fotos (ráfagas).
51martes 21 de septiembre de 2010
a) Buffer de almacenado y memoria intermedia:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
Influyen en la inmediatez de la toma.
Influyen en la posibilidad de realizar tomas seguidas de fotos (ráfagas).
b) Tarjetas de memoria:
51martes 21 de septiembre de 2010
a) Buffer de almacenado y memoria intermedia:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
Influyen en la inmediatez de la toma.
Influyen en la posibilidad de realizar tomas seguidas de fotos (ráfagas).
b) Tarjetas de memoria:
Influyen en la capacidad y la rapidez de almacenaje.
51martes 21 de septiembre de 2010
a) Buffer de almacenado y memoria intermedia:
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4. El sistema de almacenado en la cámara digital
Influyen en la inmediatez de la toma.
Influyen en la posibilidad de realizar tomas seguidas de fotos (ráfagas).
b) Tarjetas de memoria:
Influyen en la capacidad y la rapidez de almacenaje.
Algunas cámaras llevan ranuras para dos ?pos diferentes.
51martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.52martes 21 de septiembre de 2010
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5. Captura con cámara digital
52martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
a) Consideraciones preliminares
52martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
a) Consideraciones preliminares
Establecer en el menú de preferencias de la cámara:
52martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
a) Consideraciones preliminares
Establecer en el menú de preferencias de la cámara:
Nivel de ni?dez: desconectadoEspacio de color: Adobe RGBReducción de ruido ISO alto: desconectadoSaturación de color: Normal
52martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
a) Consideraciones preliminares
Escoger la menor sensibilidad posible.
Establecer en el menú de preferencias de la cámara:
Nivel de ni?dez: desconectadoEspacio de color: Adobe RGBReducción de ruido ISO alto: desconectadoSaturación de color: Normal
52martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
a) Consideraciones preliminares
Escoger la menor sensibilidad posible.
Preferencia del formato Raw (16 bits) sobre JPG (8 bits).
Establecer en el menú de preferencias de la cámara:
Nivel de ni?dez: desconectadoEspacio de color: Adobe RGBReducción de ruido ISO alto: desconectadoSaturación de color: Normal
52martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
a) Consideraciones preliminares
Escoger la menor sensibilidad posible.
Preferencia del formato Raw (16 bits) sobre JPG (8 bits).
Si se ha de disparar en JPG, seleccionar (si es posible) el espacio de color Adobe RGB y la mejor relación de compresión (fine). Realizar el balance de
blancos para escoger la temperatura de color adecuada.
Establecer en el menú de preferencias de la cámara:
Nivel de ni?dez: desconectadoEspacio de color: Adobe RGBReducción de ruido ISO alto: desconectadoSaturación de color: Normal
52martes 21 de septiembre de 2010
Luz ayuda autofoco
53martes 21 de septiembre de 2010
Luz ayuda autofoco
54martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
55martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
55martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
Debe aprovechar todo el rango dinámico del sensor
55martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
Debe aprovechar todo el rango dinámico del sensor
Se debe exponer para las luces y procesar para las sombras (al contrario que con la película en que hay que exponer para las sombras y revelar para las luces).
55martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
Debe aprovechar todo el rango dinámico del sensor
Se debe exponer para las luces y procesar para las sombras (al contrario que con la película en que hay que exponer para las sombras y revelar para las luces).
La imagen reflejada en la pantalla de la cámara puede mover a error a causa de la luz ambiente o el propio brillo de la misma.
55martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
Debe aprovechar todo el rango dinámico del sensor
Se debe exponer para las luces y procesar para las sombras (al contrario que con la película en que hay que exponer para las sombras y revelar para las luces).
La imagen reflejada en la pantalla de la cámara puede mover a error a causa de la luz ambiente o el propio brillo de la misma.
Para comprobar si la exposición ha sido correcta es mejor consultar el histograma de la imagen.
55martes 21 de septiembre de 2010
Luz ayuda autofoco
56martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
57martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
57martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
57martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
58martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
58martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
58martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
59martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
59martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
59martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
60martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
60martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
60martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
60martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
61martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
5. Captura con cámara digital
b) Determinar la exposición correcta
61martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
La edición de imágenes requiere mucha memoria RAM.
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
La edición de imágenes requiere mucha memoria RAM.
Tener espacio en disco suficiente para editar y guardar imágenes y para poder usarlo como memoria virtual.
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
La edición de imágenes requiere mucha memoria RAM.
Tener espacio en disco suficiente para editar y guardar imágenes y para poder usarlo como memoria virtual.
Tarjeta gráfica de al menos 75 Hz, 32 bits de color y 128 Mb (recomendable con una entrada VGA y otra DVI).
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
La edición de imágenes requiere mucha memoria RAM.
Tener espacio en disco suficiente para editar y guardar imágenes y para poder usarlo como memoria virtual.
Lector-‐grabador de DVD-‐CD.
Tarjeta gráfica de al menos 75 Hz, 32 bits de color y 128 Mb (recomendable con una entrada VGA y otra DVI).
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
La edición de imágenes requiere mucha memoria RAM.
Tener espacio en disco suficiente para editar y guardar imágenes y para poder usarlo como memoria virtual.
Lector-‐grabador de DVD-‐CD.
Puertos USB 2.0
Tarjeta gráfica de al menos 75 Hz, 32 bits de color y 128 Mb (recomendable con una entrada VGA y otra DVI).
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) CPU
La rapidez del microprocesador no es lo más determinante.
La edición de imágenes requiere mucha memoria RAM.
Tener espacio en disco suficiente para editar y guardar imágenes y para poder usarlo como memoria virtual.
Lector-‐grabador de DVD-‐CD.
Puertos USB 2.0
Lector de tarjetas de memoria.
Tarjeta gráfica de al menos 75 Hz, 32 bits de color y 128 Mb (recomendable con una entrada VGA y otra DVI).
6. Hardware
62martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
6. Hardware
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Forman la imagen mediante un bombardeo de electrones hacia la pantalla, lo que hace que se enciendan puntos rojos, verdes y azules.
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Forman la imagen mediante un bombardeo de electrones hacia la pantalla, lo que hace que se enciendan puntos rojos, verdes y azules.
Forman el blanco encendiendo todos los puntos (síntesis adi?va) y apagándoles forman el negro.
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Forman la imagen mediante un bombardeo de electrones hacia la pantalla, lo que hace que se enciendan puntos rojos, verdes y azules.
Forman el blanco encendiendo todos los puntos (síntesis adi?va) y apagándoles forman el negro.
Consiguen negros intensos y un contraste amplio (entre 350:1 y 1200:1), amplio rango dinámico y gama de colores.
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Forman la imagen mediante un bombardeo de electrones hacia la pantalla, lo que hace que se enciendan puntos rojos, verdes y azules.
Forman el blanco encendiendo todos los puntos (síntesis adi?va) y apagándoles forman el negro.
Consiguen negros intensos y un contraste amplio (entre 350:1 y 1200:1), amplio rango dinámico y gama de colores.
Brillo moderado, no molesto.
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Forman la imagen mediante un bombardeo de electrones hacia la pantalla, lo que hace que se enciendan puntos rojos, verdes y azules.
Forman el blanco encendiendo todos los puntos (síntesis adi?va) y apagándoles forman el negro.
Consiguen negros intensos y un contraste amplio (entre 350:1 y 1200:1), amplio rango dinámico y gama de colores.
Brillo moderado, no molesto.
Uniformidad de la imagen independiente del ángulo de visión.
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Forman la imagen mediante un bombardeo de electrones hacia la pantalla, lo que hace que se enciendan puntos rojos, verdes y azules.
Forman el blanco encendiendo todos los puntos (síntesis adi?va) y apagándoles forman el negro.
Consiguen negros intensos y un contraste amplio (entre 350:1 y 1200:1), amplio rango dinámico y gama de colores.
Brillo moderado, no molesto.
Uniformidad de la imagen independiente del ángulo de visión.
El perfil ICC se define por sus “primarios” que determinan el espacio de color en que se debe calibrar.
63martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
64martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Se debe ajustar el refresco de imagen a un mínimo de 75-‐80 Hz. Para evitar el efecto de “parpadeo”.
64martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Se debe ajustar el refresco de imagen a un mínimo de 75-‐80 Hz. Para evitar el efecto de “parpadeo”.
Resolución variable en función de la tarjeta gráfica. Recomendadas:
para 17”: 1024 × 768
para 19”: 1280 × 960 (evitar 1280 × 1024)
para 20” o 21”: 1600 × 1200
64martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
Monitores CRT:
6. Hardware
Se debe ajustar el refresco de imagen a un mínimo de 75-‐80 Hz. Para evitar el efecto de “parpadeo”.
Resolución variable en función de la tarjeta gráfica. Recomendadas:
para 17”: 1024 × 768
para 19”: 1280 × 960 (evitar 1280 × 1024)
para 20” o 21”: 1600 × 1200
Provoca reflejos si no se protege de la luz ambiente.
64martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Forman la imagen mediante dos fluorescentes cuya luz se distribuye a la pantalla mediante una lámina difusora.
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Forman la imagen mediante dos fluorescentes cuya luz se distribuye a la pantalla mediante una lámina difusora.
En la parte delantera de la pantalla hay unas celdas que con la corriente adecuada producen color rojo, verde o azul.
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Forman la imagen mediante dos fluorescentes cuya luz se distribuye a la pantalla mediante una lámina difusora.
En la parte delantera de la pantalla hay unas celdas que con la corriente adecuada producen color rojo, verde o azul.
Forman el blanco volviendo transparentes las celdas y el negro cerrándolas mediante filtros.
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Forman la imagen mediante dos fluorescentes cuya luz se distribuye a la pantalla mediante una lámina difusora.
En la parte delantera de la pantalla hay unas celdas que con la corriente adecuada producen color rojo, verde o azul.
Forman el blanco volviendo transparentes las celdas y el negro cerrándolas mediante filtros.
Como el negro resulta pálido y el blanco demasiado brillante ?enen un contraste bajo (relación 400:1 a 500:1) y menor rango dinámico.
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Forman la imagen mediante dos fluorescentes cuya luz se distribuye a la pantalla mediante una lámina difusora.
En la parte delantera de la pantalla hay unas celdas que con la corriente adecuada producen color rojo, verde o azul.
Forman el blanco volviendo transparentes las celdas y el negro cerrándolas mediante filtros.
Como el negro resulta pálido y el blanco demasiado brillante ?enen un contraste bajo (relación 400:1 a 500:1) y menor rango dinámico.
Gran ni?dez debida a que los píxeles son fijos.
65martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
66martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Muestran la imagen fija y no necesitan ajustar la frecuencia de refresco.
66martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
Muestran la imagen fija y no necesitan ajustar la frecuencia de refresco.
Resolución de pantalla fija (a resoluciones dis?ntas pierde ni?dez).
66martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
El ángulo de visión influye en la visibilidad de la imagen.
Muestran la imagen fija y no necesitan ajustar la frecuencia de refresco.
Resolución de pantalla fija (a resoluciones dis?ntas pierde ni?dez).
66martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Monitor
6. Hardware
Monitores LCD:
El ángulo de visión influye en la visibilidad de la imagen.
Muestran la imagen fija y no necesitan ajustar la frecuencia de refresco.
Resolución de pantalla fija (a resoluciones dis?ntas pierde ni?dez).
La pantalla no produce reflejos.
66martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.67martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.68martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
6. Hardware
69martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Otros componentes recomendables
6. Hardware
69martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Otros componentes recomendables
Tableta gráfica
6. Hardware
69martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Otros componentes recomendables
Tableta gráfica
6. Hardware
Disco(s) duro(s) secundario(s) (internos o externos).
69martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Otros componentes recomendables
Tableta gráfica
Un monitor secundario.
6. Hardware
Disco(s) duro(s) secundario(s) (internos o externos).
69martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Otros componentes recomendables
Tableta gráfica
Un monitor secundario.
Disco duro portá?l con lector de tarjetas.
6. Hardware
Disco(s) duro(s) secundario(s) (internos o externos).
69martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.70martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.71martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.72martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
Comprende los ajustes del monitor para visualizar de modo correcto la imagen.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
Comprende los ajustes del monitor para visualizar de modo correcto la imagen.
Temperatura de color
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
Comprende los ajustes del monitor para visualizar de modo correcto la imagen.
Temperatura de color
Brillo y contraste
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
Comprende los ajustes del monitor para visualizar de modo correcto la imagen.
Temperatura de color
Brillo y contraste
Ganancia de cada canal de color
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
Comprende los ajustes del monitor para visualizar de modo correcto la imagen.
Temperatura de color
Brillo y contraste
Ganancia de cada canal de color
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
b) Perfil
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Calibración
Comprende los ajustes del monitor para visualizar de modo correcto la imagen.
Temperatura de color
Brillo y contraste
Ganancia de cada canal de color
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
b) Perfil
Asigna a los valores de la calibración una tabla de colores determinada para reproducir el color del modo más fiel posible.
73martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
En CRT se usa para ajustar la intensidad de negro.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
En CRT se usa para ajustar la intensidad de negro.
En TFT controla la intensidad de retroiluminación y afectando al blanco y poco al negro.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
En CRT se usa para ajustar la intensidad de negro.
En TFT controla la intensidad de retroiluminación y afectando al blanco y poco al negro.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
Contraste:
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
En CRT se usa para ajustar la intensidad de negro.
En TFT controla la intensidad de retroiluminación y afectando al blanco y poco al negro.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
Contraste:
Ajusta la diferencia entre el tono más oscuro y el más blanco.
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
En CRT se usa para ajustar la intensidad de negro.
En TFT controla la intensidad de retroiluminación y afectando al blanco y poco al negro.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
Contraste:
Ajusta la diferencia entre el tono más oscuro y el más blanco.
En CRT aumenta el brillo del blanco y man?ene el valor de negro.
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Brillo:
Ajusta la luminosidad
En CRT se usa para ajustar la intensidad de negro.
En TFT controla la intensidad de retroiluminación y afectando al blanco y poco al negro.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
Contraste:
Ajusta la diferencia entre el tono más oscuro y el más blanco.
En CRT aumenta el brillo del blanco y man?ene el valor de negro.
En TFT hace perder detalle de la imagen, no debe u?lizarse.
74martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Modos de calibración
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
75martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Modos de calibración
Se puede calibrar el monitor de tres modos:
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
75martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Modos de calibración
Se puede calibrar el monitor de tres modos:
A par?r de una imagen (no crea perfil)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
75martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Modos de calibración
Se puede calibrar el monitor de tres modos:
A par?r de una imagen (no crea perfil)
Mediante soxware
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
75martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Modos de calibración
Se puede calibrar el monitor de tres modos:
A par?r de una imagen (no crea perfil)
Mediante soxware
Mediante colorímetro
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
75martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
A par?r de una imagen:(www.photofriday.com/calibrate.php)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
76martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
7. Calibrar el monitor y crear un perfilMediante Soxware: Nokia test (calibración geometría de la imagen)
77martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: Adobe Gamma (Windows)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
78martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: Adobe Gamma (Windows)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
79martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: Adobe Gamma (Windows)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
80martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: Adobe Gamma (Windows)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
81martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: Monitor Calibra?on Wizard
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
82martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: Monitor Calibra?on Wizard
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
83martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
84martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: ColorSync (Mac)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
84martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: ColorSync (Mac)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
85martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: ColorSync (Mac)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
86martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: ColorSync (Mac)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
87martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Soxware: ColorSync (Mac)
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
88martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Colorímetro
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
89martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
Mediante Colorímetro
7. Calibrar el monitor y crear un perfil
90martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Programa de “caja de luz” digital
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Programa de “caja de luz” digital
Permite visionar, organizar y clasificar las fotograzas capturadas
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Programa de “caja de luz” digital
Permite visionar, organizar y clasificar las fotograzas capturadas
Debe reconocer todo ?po de archivos de imagen, incluido Raw.
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Programa de “caja de luz” digital
Permite visionar, organizar y clasificar las fotograzas capturadas
Debe reconocer todo ?po de archivos de imagen, incluido Raw.
Debe permi?r diversos modos en el modo de visualización.
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Programa de “caja de luz” digital
Permite visionar, organizar y clasificar las fotograzas capturadas
Debe reconocer todo ?po de archivos de imagen, incluido Raw.
Debe permi?r diversos modos en el modo de visualización.
Conviene que se pueda sincronizar con el programa de edición de imágenes u?lizado.
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
a) Programa de “caja de luz” digital
Permite visionar, organizar y clasificar las fotograzas capturadas
Debe reconocer todo ?po de archivos de imagen, incluido Raw.
Debe permi?r diversos modos en el modo de visualización.
Conviene que se pueda sincronizar con el programa de edición de imágenes u?lizado.
Programas ?po: ACDSee, Adobe Bridge y programas par?culares de los fabricantes de cámaras.
8. Software
91martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
92martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
93martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
94martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
95martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
96martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
Permite editar los ajustes de las fotograzas capturadas en formato raw.
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
Permite editar los ajustes de las fotograzas capturadas en formato raw.
Debe reconocer el formato raw específico de la cámara.
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
Permite editar los ajustes de las fotograzas capturadas en formato raw.
Debe reconocer el formato raw específico de la cámara.
Recomendable la sincronización con el programa editor de imágenes.
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
Permite editar los ajustes de las fotograzas capturadas en formato raw.
Debe reconocer el formato raw específico de la cámara.
Recomendable la sincronización con el programa editor de imágenes.
Cada fabricante de cámaras proporciona un programa para la edición de su raw específico.
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
Permite editar los ajustes de las fotograzas capturadas en formato raw.
Debe reconocer el formato raw específico de la cámara.
Recomendable la sincronización con el programa editor de imágenes.
Cada fabricante de cámaras proporciona un programa para la edición de su raw específico.
Programas ?po independientes: Capture One, Adobe Camera Raw, RawShooter, Adobe Ligthroom (deben actualizarse si se adquiere una cámara de nueva aparición en el mercado).
8. Software
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
b) Programa de edición de imágenes raw
Permite editar los ajustes de las fotograzas capturadas en formato raw.
Debe reconocer el formato raw específico de la cámara.
Recomendable la sincronización con el programa editor de imágenes.
Cada fabricante de cámaras proporciona un programa para la edición de su raw específico.
Programas ?po independientes: Capture One, Adobe Camera Raw, RawShooter, Adobe Ligthroom (deben actualizarse si se adquiere una cámara de nueva aparición en el mercado).
8. Software
Adobe ha introducido un formato raw genérico denominado DNG (nega?vo digital) como propuesta de raw estandard. Un pluggin permite transformar los raw na?vos al formato DNG.
97martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
98martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
99martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
8. Software
100martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Programa de edición de imágenes
8. Software
100martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Programa de edición de imágenes
Permiten la modificación de determinadas caracterís?cas de la imagen:
8. Software
100martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Programa de edición de imágenes
Permiten la modificación de determinadas caracterís?cas de la imagen:
De modo general
8. Software
100martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Programa de edición de imágenes
Permiten la modificación de determinadas caracterís?cas de la imagen:
De modo general
8. Software
Aplicado a selecciones par?culares de la imagen
100martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
c) Programa de edición de imágenes
Permiten la modificación de determinadas caracterís?cas de la imagen:
De modo general
8. Software
Aplicado a selecciones par?culares de la imagen
Programas ?po: Adobe Photoshop, Photopaint, Gimp, etc.
100martes 21 de septiembre de 2010
Francesc Vera Casas. DCADHA. Universitat Politècnica de València.
4.3. Software
101martes 21 de septiembre de 2010
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