Comprender cómo se almacena y comprime una imagen cambia la forma de optimizar su peso sin arruinar la calidad. Aquí se explica, con ejemplos claros, por qué un BMP puede ser enorme y cómo JPG agrupa colores para lograr tamaños mucho menores, qué son los artefactos y cuándo conviene usar PNG o algoritmos tipo .zip.
¿Qué diferencia BMP de JPG en tamaño y color?
Un BMP es literalmente un mapa de bits: cada píxel se guarda como datos crudos. Si se asume 600 píxeles de ancho por 800 de alto y 1 byte por píxel, el cálculo es directo: 600 × 800 = 480 000 bytes. Pero si se quieren colores “completos” de 32 bits (4 bytes), el tamaño sube a 1 920 000 bytes (~1.9 MB). Con 1 byte solo hay 256 colores; con 16 bits son 2 bytes; con 32 bits son 4 bytes por píxel.
¿Cómo se calcula el peso de un bitmap?
- Multiplica ancho por alto para obtener píxeles totales.
- Multiplica por los bytes por píxel: 1, 2 o 4 según 8, 16 o 32 bits.
- Ejemplo con 32 bits: 600 × 800 × 4 = 1 920 000 bytes.
- Más profundidad de color, más peso por píxel.
- Representación cruda: sin análisis de patrones, todo se guarda directo.
¿Cómo comprime JPG por zonas y por qué aparecen artefactos?
JPG identifica zonas de color similar y las describe con coordenadas y ecuaciones en vez de guardar cada píxel. Es una compresión por aproximación: no es exacta, pero reduce drásticamente el tamaño. Así, una imagen de 800 × 600 que en BMP pesa ~1.9 MB puede bajar a 36 000 bytes (36 KB) al aproximar áreas.
¿Qué hace el algoritmo JPG en la imagen?
- Agrupa regiones repetidas, por ejemplo, áreas con blanco o gris.
- Asigna color a “cuadrados” según coordenadas matemáticas.
- Convierte el problema en una optimización de zonas y errores mínimos.
- Usa “un poco más” que 4 bytes porque debe declarar coordenadas.
- Reduce líneas de datos crudos y reutiliza colores comunes.
¿Qué son los artefactos JPG y cómo detectarlos?
- Son errores visibles de la aproximación, estilo pixelado o cuadriculado.
- Aumentan al bajar la calidad, por ejemplo al 10% en exportación.
- Se notan como bordes duros y bloques homogéneos.
- Relación con teoría de la información: cuánto puedo comprimir y aún recuperar el valor percibido.
- El ojo humano no detecta microerrores en áreas muy pequeñas.
¿Qué práctica ayuda a entenderlo mejor?
- Exporta en JPG desde Paint en Windows o Preview en Mac.
- Prueba calidades altas y bajas y observa artefactos.
- Compara 100%, 50% y 10% en el mismo archivo.
- Revisa cómo cambian bordes y degradados.
¿Qué formatos sin pérdida y casos especiales se mencionan?
Existen algoritmos hechos para no perder calidad, como PNG. También están los algoritmos punto zip, útiles cuando los datos deben volver exactamente iguales. Por eso, un HTML no puede comprimirse con técnicas “con pérdida” como JPG. Además, las cámaras capturan en megapíxeles y luego comprimen en JPG: sin compresión, 4 megapíxeles implicarían cerca de 4 MB si se guardaran “a lo bruto”.
¿Cuándo usar JPG, PNG o compresión .zip?
- JPG: fotos con muchas áreas de color similar y tolerancia a ligeras pérdidas.
- PNG: imágenes que deben conservar cada detalle (sin pérdida).
- .zip: textos y código (como HTML) que deben regresar idénticos.
- Entre más detalles tenga la foto, más pesará incluso en JPG.
- Ajusta calidad según uso: web rápida vs. impresión exigente.
¿Te gustaría compartir un ejemplo de exportación y qué artefactos notaste al cambiar la calidad?
