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Definición y características de imágenes Raster (Bitmap).

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Definición y características de imágenes Raster (Bitmap).

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En su forma más simple, un ráster consta de una matriz de celdas (o píxeles) organizadas en filas y columnas (o una cuadrícula) en la que cada celda contiene un valor que representa información, como la temperatura. Los rásteres son fotografías aéreas digitales, imágenes de satélite, imágenes digitales o incluso mapas escaneados.

Los datos almacenados en formato ráster representan fenómenos del mundo real:

Los datos temáticos (también conocidos como discretos) representan entidades como datos de la tierra o de uso de la tierra.

Los datos continuos representan fenómenos como la temperatura, la elevación o datos espectrales, entre ellos imágenes satelitales y fotografías aéreas.

Las imágenes incluyen mapas escaneados o dibujos y fotografías de edificios.

Los rásteres temáticos y continuos se pueden visualizar en el mapa en forma de capas de datos junto con otros datos geográficos, pero a menudo se utilizan como datos de origen para el análisis espacial con la extensión de ArcGIS Spatial Analyst extension. Los rásteres de imágenes suelen utilizarse como atributos en tablas: pueden visualizarse con datos geográficos y se utilizan para transmitir información adicional acerca de las entidades geográficas de mapas.
Más información acerca de los datos temáticos y continuos
Si bien la estructura de datos ráster es simple, es excepcionalmente útil para una amplia variedad de aplicaciones. En un SIG, los usos de los datos ráster se pueden dividir en cuatro categorías principales:

Rásteres en forma de mapas base
Un uso común de los datos ráster en un SIG es en forma de visualización de fondo para otras capas de entidades. Por ejemplo, las ortofotografías que se visualizan debajo de otras capas ofrecen al usuario de mapas la garantía de que las capas de mapa se alinean espacialmente y representan tanto objetos reales como información adicional. Las tres fuentes principales de mapas base ráster son las ortofotografías de fotografías aéreas, imágenes de satélite y mapas escaneados. A continuación se muestra un ráster que se utiliza como

Rásteres en forma de mapas de superficie
Los rásteres son apropiados para representar datos que cambian continuamente en un entorno (superficie). Ofrecen un método efectivo para almacenar la continuidad en forma de superficie. También proporcionan una representación de superficies con espacios regulares. Los valores de elevación que se miden desde la superficie de la Tierra son la aplicación más común de los mapas de superficie, pero otros valores, como las precipitaciones, la temperatura, la concentración y la densidad de población, también pueden definir superficies que se pueden analizar espacialmente. En el siguiente ráster se visualiza la elevación: se utiliza el color verde para mostrar una elevación menor y celdas de color rojo, rosa y blanco para mostrar elevaciones mayores.

Rásteres en forma de mapas temáticos
Los rásteres que representan datos temáticos se pueden derivar al analizar otros datos. Una aplicación de análisis común consiste en clasificar una imagen de satélite por categorías de cobertura de suelo. Básicamente, esta actividad agrupa los valores de datos multiespectrales en clases (como tipo de vegetación) y asigna un valor categórico. También es posible obtener mapas temáticos a partir de operaciones de geoprocesamiento que combinen datos de varias fuentes como, por ejemplo, datos vectoriales, ráster y de terreno. Por ejemplo, puede procesar datos por medio de un modelo de geoprocesamiento para crear un dataset ráster apropiado para una actividad específica. A continuación encontrará un ejemplo de dataset ráster clasificado en el que se muestra el uso del suelo.

Rásteres en forma de atributos de una entidad
Los rásteres utilizados como atributos de una entidad pueden ser fotografías digitales, documentos escaneados o dibujos escaneados relacionados con un objeto o ubicación geográfica. Una capa de parcela podría tener documentos legales escaneados que identifiquen la transacción más reciente de dicha parcela, o una capa que represente las entradas a una cueva que podría incluir imágenes de las entradas reales a las cuevas asociadas a las entidades de puntos. A continuación encontrará una imagen digital de un viejo árbol de gran tamaño, que podría utilizarse como atributo de una capa de paisaje que puede mantener una ciudad.

¿Por qué se han de almacenar datos en forma de ráster?

En ocasiones no contará con la opción de almacenar los datos en forma de ráster, ya que, por ejemplo, las imágenes solo se encuentran disponibles en forma de ráster. No obstante, existen otras muchas entidades (como de puntos) y mediciones (como de precipitaciones) que se podrían almacenar ya sea en forma de ráster o de tipo de datos de entidad (vector).

Las ventajas de almacenar los datos en forma de ráster son las siguientes:

Estructura de datos simple: matriz de celdas con valores que representan una coordenada y que, en ocasiones, se encuentra vinculada a una tabla de atributos

Formato potente para análisis espacial y estadístico avanzado

Capacidad de representar superficies continuas y llevar a cabo análisis de superficie

Capacidad de almacenar puntos, líneas, polígonos y superficies de manera uniforme

Capacidad de llevar a cabo superposiciones rápidas con datasets complejos

Existen otras consideraciones para almacenar los datos en forma de ráster que podrían convencerle para que utilice una opción de almacenamiento basada en vectores. Por ejemplo:
Más información acerca de representar entidades en un dataset ráster

Características generales de datos ráster

En los datasets ráster, cada celda (también conocida como píxel) posee un valor. Los valores de celda representan el fenómeno descrito por el dataset ráster, como, por ejemplo, una categoría, magnitud, altura o valor espectral. La categoría podría ser una clase de uso del suelo como, por ejemplo, una pradera, bosque o carretera. Una magnitud podría representar la gravedad, contaminación acústica o porcentaje de precipitaciones. La altura (distancia) podría representar una elevación de superficie por encima del nivel medio del mar, que se utilizaría para obtener propiedades de pendiente, orientación y cuenca hidrográfica. Los valores espectrales se utilizan en las imágenes de satélite y en las fotografías aéreas para representar la reflectancia de la luz y el color.

Los valores de celda pueden ser positivos o negativos, enteros o de punto flotante. Los valores enteros es mejor utilizarlos para representar datos categóricos (discretos) y los valores de punto flotante para representar superficies continuas. Para obtener más información acerca de los datos discretos y continuos, consulte Datos discretos y continuos. Las celdas también pueden incorporan un valor NoData para representar la ausencia de datos. Para obtener más información sobre los NoData, consulte NoData en datasets ráster.

Los rásteres se almacenarán en forma de lista ordenada de valores de celda, como, por ejemplo, 80, 74, 62, 45, 45, 34, etc.

El área (o superficie) representada por cada celda contiene el mismo ancho y altura, y es una parte equivalente a toda la superficie representada por el ráster. Por ejemplo, un ráster que represente la elevación (es decir, modelo digital de elevación) puede cubrir un área de 100 kilómetros cuadrados. En el caso en el que hubiera 100 celdas en este ráster, cada celda representaría 1 kilómetro cuadrado con ancho y altura iguales (es decir, 1 km x 1 km).

La dimensión de las celdas puede ser tan grande o pequeña como sea necesario para representar la superficie transmitida por el dataset ráster y las entidades dentro de la superficie, como, por ejemplo, un kilómetro cuadrado, un pie cuadrado o incluso un centímetro cuadrado. El tamaño de celda determina el grosor o la delgadez con la que aparecerán los patrones o las entidades en el ráster. Cuanto más pequeño sea el tamaño de celda, más suave o más detallado será el ráster. Sin embargo, cuanto mayor sea el número de celdas, más tiempo tardará en procesar, aumentándose a su vez la demanda de espacio de almacenamiento. Si el tamaño de una celda es demasiado grande, se podría perder información o los patrones sutiles podrían oscurecerse. Por ejemplo, si el tamaño de celda es superior al ancho de una carretera, la carretera podría no existir en el dataset ráster. En el siguiente diagrama podrá apreciar la forma en la que esta entidad poligonal simple se representará mediante un dataset ráster en varios tamaños de celda.

La ubicación de cada celda se define por la fila o columna en la que se ubica dentro de la matriz ráster. Esencialmente, la matriz queda representada por un Sistema de coordenadas cartesianas, en las que las filas de la matriz son paralelas al eje x y las columnas al eje y del plano cartesiano. Los valores de fila y columna parten de 0. En el siguiente ejemplo, si el ráster se encuentra en un sistema de coordenadas proyectadas de proyección universal transversal de Mercator (UTM) y posee un tamaño de celda de 100, la ubicación de celda en 5,1 sería 300.500 este, 5.900.600 norte.

Más información acerca de transformar el dataset ráster
En ocasiones deberá especificar la extensión de un ráster. La extensión queda definida por las coordenadas superior, inferior, izquierda y derecha del área rectangular cubierta por un ráster, tal y como se muestra a continuación:

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Los rásteres son modelos de datos espaciales que definen el espacio como un conjunto de celdas del mismo tamaño, ordenadas en filas y columnas y compuestas de una o varias bandas. Cada celda contiene un valor de atributo y coordenadas de ubicación. Las imágenes a menudo se denominan rásteres.

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Definición y características de imágenes Vector

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Definición y características de imágenes Vector

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Access denied | www.hostgator.mx used Cloudflare to restrict access

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Diferencia entre un formato raster y uno de vectores

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Diferencia entre un formato raster y uno de vectores

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Formato PNG: qué es, características y para qué sirve

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El formato PNG (Portable Network Graphics) es un formato de archivos de gráficos de mapa de bits (una trama). Fue desarrollado en 1995 como una alternativa gratuita al formato GIF, cuyos derechos pertenecen a Unisys (propietario del algor…

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Seguro que alguna vez te has hecho esta pregunta: ¿hay alguna diferencia entre JPG vs JPEG? En este post, te lo descubrimos.

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Características de el formato GIF (Raster)

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Características de el formato GIF (Raster)

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Un GIF es un formato de imagen, que soporta como máximo 256 colores y reproduce de forma consecutiva una serie de imágenes en segundos, comprendidos entre 5 y 10. No cuentan con sonido y su tamaño es mucho menor a los archivos JPG o PNG.

Estas animaciones consiguen mostrar el dinamismo de un vídeo pero teniendo mucho menos peso, además de aportarlo a las imágenes convencionales.

Podemos encontrar GIFs en la mayoría de las redes sociales y cuentan con la característica fundamental de transmitir información de manera rápida, al igual que emociones. Entre otras características que aportan los GIF se encuentran:

Tiene un formato ligero, lo que permite su reproducción en cualquier dispositivo.

Cuentan con una capacidad alta de llamar la atención y permite la comprensión rápida y sin esfuerzo de lo que intentan transmitir.

Generan notoriedad y engagement. Es una forma de relacionarse rápidamente a un concepto y llegar a un público objetivo.

Son un formato que cuenta con una gran capacidad de viralización.

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GIF: qué es y qué características tiene * Cultura SEO

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Un GIF es un formato de imagen, que soporta como máximo 256 colores y reproduce de forma consecutiva una serie de imágenes en segundos, comprendidos entre 5 y 10. No cuentan con sonido y su tamaño es mucho menor a los archivos JPG o PNG.

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Carasterísticas de el formato HEIC (Raster)

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Definición de las imágenes WebP (Raster)

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Definición de las imágenes WebP (Raster)

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Las imágenes de las Web son fundamentales para la percepción de quien la visita. Sin embargo, el uso de imágenes de gran calidad puede comprometer la velocidad de carga del sitio, algo negativo para su posicionamiento y también para el visitante. Por eso, es interesante tener en cuenta formatos que aligeren su peso, como WebP, del que hablamos con mayor detalle a continuación.

WebP es el formato de imágenes basado en el formato de vídeo VP8 que Google desarrolló en 2010. Está pensado especialmente para su uso en Web, ya que reduce el tamaño de las imágenes y, por consiguiente, el tiempo de carga, mejorando la velocidad y la experiencia de navegación.

Características de las imágenes WebP

El formato de imágenes WebP puede emplearse tanto para imágenes estáticas como animadas. Su principal ventaja es la compresión, con y sin pérdida, ideal para fotografías, imágenes y gráficos pequeños, consiguiendo de media una reducción del 30% respecto a PNG y JPEG. Para compresiones sin pérdida, supone una reducción del 26% de tamaño respecto a las PNG, mientras que en las compresiones con pérdida se consiguen imágenes entre un 25 y un 34% más pequeñas que en JPEG, con la misma calidad de origen. Admite WebP animados en color verdadero, similares a los GIF o APNG, en los que la mejora de la compresión sin pérdida supone el 19%, mientras que con pérdida alcanza el 64%.

Además, las imágenes WebP animadas cuentan con profundidad de color de 24 bits y admiten transparencia (canal alfa) de 8 Bits, frente a los 8 bits de GIF y su alfa de 1 bit. También se puede utilizar para comprimir RGP con pérdida, dando lugar a archivos hasta 3 veces más pequeños que los PNG. En cuanto al perfil de color, WebP permite contener perfiles ICC incrustados, los datos que describen el espacio de color.

Por otro lado, es posible incluir metadatos XMP y EXIF, como los creados por muchas de las cámaras de fotos actuales, en imágenes con y sin pérdida. Actualmente son compatibles con la gran mayoría de navegadores en sus versiones más recientes, como Chrome, Edge, Firefox, Opera, Safari para iOS, Android, UC, QQ, Baidu, Samsung y Safari para macOS11 Big Sur y posteriores. Internet Explorer es uno de los navegadores que todavía no es compatible con WebP, aunque es posible que pronto se actualice para serlo.

Métodos de compresión

La compresión con pérdida está basada en la codificación de fotogramas clave de VP8. Esta compresión predictiva divide cada trama en macrobloques, en los que el codificador utiliza los valores de los bloques vecinos para predecir el movimiento redundante y la información de color, codificando únicamente la diferencia. Por su parte, la compresión sin pérdidas utiliza diferentes técnicas para transformar los datos y parámetros de la imagen:

Transformación según predicciones espaciales

Habitualmente los pixeles vecinos están correlacionados. Esto es aprovechado por WebP para predecir el valor real de los otros píxeles partiendo de los que ya se han decodificado anteriormente, codificando únicamente el valor residual.

Transformación de color

Su finalidad es la descorrelación de los valores RGB de cada píxel, dividiendo la imagen en bloques y manteniendo el valor del verde, antes de que el rojo se transforme en base al verde y el azul en base al verde y posteriormente en base al rojo.

Sustracción del color verde

Esta transformación resta, en cada pixel, los valores verdes de los rojos y azules.

Transformación por indexación de colores

Cuando existen pocos valores de píxeles únicos, es posible crear una indexación, reemplazando cada pixel por su índice correspondiente.

Memoria caché de color

Este método reconstruye nuevos píxeles a partir de fragmentos de imagen ya vistos para compresiones sin pérdida. En caso de no encontrar resultados adecuados, utiliza los 32 últimos colores utilizados y almacenados en la memoria caché para seguir creando píxeles nuevos.

Comparativa WebP vs JPEG

A las imágenes en formato JPEG o JPG les ha salido un fiero competidor: WebP, que viene pisando cada vez más fuerte. Como hemos comentado anteriormente, el formato WebP no solo reduce considerablemente el tamaño de las imágenes, sino que además ofrece la posibilidad de hacerlo con o sin pérdida, pero manteniendo la calidad de la imagen.

Por otra parte, consigue que las imágenes ocupen mucho menos espacio en los servidores o discos duros que las JPEG. Además, ofrece la posibilidad de crear imágenes animadas y de aplicar la transparencia de imágenes, haciéndolo mucho más flexible que sus competidores. Por contra, las imágenes WebP también presentan algunos inconvenientes. Entre ellos, la limitación en la resolución máxima, que se queda en 16.383×16.383, muy alejada de los 65.535×65.535 píxeles de JPEG. No obstante, estas resoluciones son muy superiores a las habituales, por lo que es muy probable que para la mayoría de usuarios no suponga un problema.

Por último, las imágenes JPEG están más extendidas que las WebP, aunque éstas ya son compatibles con prácticamente todos los navegadores y, desde julio de este año, WordPress 5.8 incluye también soporte nativo para ellas.

Abrir y convertir archivos WebP

Para poder visualizar las imágenes WebP, lo más práctico es utilizar los diferentes navegadores que las soportan, con opciones tan universales como Chrome, Opera o Safari. Una vez abiertos, para guardar los archivos WebP, lo más fácil es indicar el formato preferido antes de guardarlo en el directorio deseado (JPEG, PNG, GIF...): botón derecho del ratón - Guardar imagen como.

Otras alternativas pasan por utilizar visores de imágenes gratuitos como IrfanView o sitios como ezgif, en los que convertir fácilmente imágenes y vídeos Web en otros formatos y viceversa. Adicionalmente, Google ofrece una serie de soluciones dentro de la zona de desarrolladores de WebP, que permiten codificar, decodificar, visualizar o convertir imágenes. Finalmente, y por el momento, cabe recordar que Photoshop no soporta directamente WebP, siendo necesario un plugin adicional.

El futuro de las imágenes WebP

Las previsiones para las imágenes WebP son halagüeñas gracias a las ventajas que presentan frente a otros formatos más extendidos, pero menos eficientes. Es posible que en un futuro no muy lejano se impongan por goleada, logrando una navegación más rápida y ligera.

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Qué son las imágenes WebP - Blog de arsys.es

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Usar imágenes de calidad en una web compromete su velocidad de carga. Por eso, es interesante utilizar WebP, un formato que aligera su peso

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Características del formato CDR (Vectorial)

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Características del formato CDR (Vectorial)

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¿Qué es un archivo CDR?

Un archivo CDR es un archivo de imagen de dibujo vectorial que se crea de forma nativa con CorelDRAW para almacenar imágenes digitales codificadas y comprimidas. Dicho archivo de dibujo contiene texto, líneas, formas, imágenes, colores y efectos para la representación vectorial del contenido de la imagen. Los archivos CDR se pueden abrir con CorelDRAW como aplicación principal y también se pueden convertir a otros formatos como PDF, JPG, PNG, BMP y AI. Se puede utilizar para la representación de varios datos gráficos como folletos, tabloides, sobres y postales. Además de CorelDRAW, otros productos de Corel como Corel Paintshop Pro y CorelDRAW Graphics Suite también pueden abrir los formatos de archivo CDR.

Formato de archivo CDR

CDR, siendo un formato propietario de Corel, no tiene especificaciones técnicas disponibles públicamente. El formato ha evolucionado continuamente desde su primer lanzamiento en 1989 y es compatible con funciones básicas como texto, gestión del color y colores directos.

Referencias

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Formato de archivo CDR - Archivo de imagen de dibujo vectorial

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Obtenga información sobre el formato de archivo CDR y las API que pueden crear y abrir archivos CDR

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Admin. (2024, 8 mayo). Formato SVG: qué es, características y aplicaciones. Ahdis Creativos.

https://www.ahdis.com/blog/formato-svg-que-es-usos-caracteristicas/

Aspose. (s. f.). Descripción del formato PSD. Aspose Documentation.

https://docs.aspose.com/psd/es/net/psd-format-overview/

Díaz, O. (2024). JPG vs JPEG: Diferencias, ventajas y desventajas. Raiola Networks - Dominios y Alojamiento Web de Calidad.

https://raiolanetworks.com/blog/jpg-vs-jpeg/#:~:text=Caracter%C3%ADsticas%20del%20formato%20JPEG&text=Las%20im%C3%A1genes%20almacenadas%20en%20JPEG,de%2065.535%20x%2065.535%20p%C3%ADxeles.

ESRI. (s.f). ¿Qué son los datos ráster?—ArcMap | Documentación.

https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/latest/manage-data/raster-and-images/what-is-raster-data.htm

Extensión de archivo WMF. (s/f). online-convert.com.

https://www.online-convert.com/es/formato-de-archivo/wmf

GIF: qué es y qué características tiene •. (2020). Cultura SEO.

https://culturaseo.com/jergario/gif/

Help GIS. (2023, 5 mayo). 🤔❓ Raster ó Vector | ¿Cuál es la DIFERENCIA y cuál es MEJOR? | - #GISlive T2-01 [Vídeo]. YouTube.

https://www.youtube.com/watch?v=oXF0VyTfQQ4

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https://logovector.es/blogs/noticias/que-es-un-archivo-ai?srsltid=AfmBOorLOzcpGfMeQAWqhkHI9krtv6uGtMNH2iNBDbgE95diroEsVC7u

Lopez, C. (2023). Formato PNG: qué es, características y para qué sirve.

https://es.ccm.net/aplicaciones-e-internet/museo-de-internet/enciclopedia/11392-caracteristicas-del-formato-png/#google_vignette

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https://www.marketingdirecto.com/diccionario-marketing-publicidad-comunicacion-nuevas-tecnologias/bmp

Online-Convert. (s. f.). Todo lo que necesitas saber sobre el formato HEIC.

online-convert.com. https://www.online-convert.com/es/formato-de-archivo/heic#:~:text=Ofrece%20un%20tama%C3%B1o%20menor%20y,deshacer%20los%20cambios%20m%C3%A1s%20adelante.

Carrillo, R. (2013.) El formato RAW

https://todo-fotografia.com/revelado/el-formato-raw/

Qué es una imagen vectorial y cuáles son sus características. (2021).

Hostgator.mx. https://www.hostgator.mx/blog/que-es-una-imagen-vectorial/

Qué son las imágenes WebP. (s/f). Arsys.

https://www.arsys.es/blog/que-son-las-imagenes-webp

Fileformat.(2025). Formato de archivo CDR. Fileformat

https://docs.fileformat.com/es/image/cdr/#:~:text=Un%20archivo%20CDR%20es%20un,del%20contenido%20de%20la%20imagen.

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Significado de las siglas de cada Formato de imagen

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Significado de las siglas de cada Formato de imagen

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JPG / JPEG: Joint Photographers Expert Group

GIF: Graphic Interchange Format.

TIFF: Tagged Image File Format.

PNG: Portable Networks Graphics.

PSD: PhotoShop Document.

BMP: Bit Maps.

PDF: Portable Document File

HEIC/HEIF: High Efficiency Image File Format

MPEG:  Moving Picture Experts Group

HDR: High Dynamic Range

EPS: Encapsulated PostScript

SVG: Scalable Vector Graphics

Ai: Adobe illustrator document

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Fecha de creación de cada formato de imagen

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Fecha de creación de cada formato de imagen

# data[].attributes.body
JPG / JPEG: 1992

GIF: 1987

TIFF: 1987

PNG: 1995

PSD: 1990

BMP: 1990

PDF: 1993

HEIC/HEIF: 2017

MPEG:  1988

HDR: 1993

EPS: 1987

SVG: 1999

Ai: 1987