1. SAP 126. DESARROLLO TECNOLÓGICO
MARIANA NÚÑEZ GARCÍA

6. Antes de Internet
La industria gráfica
utilizaba archivos digitales
con la mayor cantidad de
información posible, para
mantener valores de
resolución de impresión
óptimos.
Con la llegada de INTERNET
surge la necesidad de pasar
del diseño impreso al diseño
web y por tanto, de
transformar esos archivos
grandes y pesados, en
archivos pequeños para
transmitir y subir
rápidamente a la red.

7. 1980
• Tanto la CCITT (ahora ITU-T: Telecommunication Standardization Sector) como la ISO
(International Organization for Standardization) tenían ya grupos formados de
normalización para la codificación de la imagen.
• ISO inicia investigaciones en el campo de la compresión, en un intento de encontrar
1983
métodos para agregar gráficos de calidad fotográfica a los terminales de texto de la
época.
• El ITU-T desarrolla métodos de compresión destinados al envío de faxes.
1986
• Estos dos grupos se unen para crear el Joint Photographic Expert Group (JPEG),
y comienzan a trabajar en un proyecto conjunto para la compresión de imágenes.

8. • Surge el primer estándar de compresión digital y codificación de
1992
imágenes fijas.
• norma ISO / IEC IS 10918-1 | Recomendación ITU-T T. 81
• El ponerse en práctica como software libre y ser lanzado como paquete de
código abierto fue clave del éxito de JPEG, el cual fue incorporado rápidamente
por muchas empresas en una gran variedad de productos:
Editores de imágenes
Navegadores de
internet
Sistemas operativos

9. Desde entonces el comité de expertos
sigue trabajando en la mejora del
algoritmo incial de compresión.
• Estándar T. 83
• Pruebas de
cumplimiento
(normas y controles
para la conformidad
del software).
1994
1996
• Estándar T. 84
• Extensiones (un conjunto
de extensiones para
mejorar el estándar inicial,
incluyendo el formato de
archivo SPIFF).
• Estándar T. 86
• Registro de perfiles JPEG, perfiles
SPIFF, marcadores APPn, tipos de
compresión SPIFF y autorizaciones
de registro (REGAUT)  Métodos
para el registro de algunos de los
parámetros utilizados para extender
JPEG .
1998

10. 2012
• Estándar T. 871
• JPEG File Interchange Format
(JFIF): Formato popular que ha
sido el formato de archivo de-facto
para las imágenes codificadas por el
estándar JPEG. En 2009, el
Comité JPEG estableció
formalmente un Grupo Ad Hoc para
estandarizar JFIF como JPEG.
2011
• Estándar T. 872
• Aplicación a sistemas de
impresión: Especifica un
subconjunto de
características y
herramientas de aplicación
para el intercambio de
imágenes codificadas de
acuerdo con la ISO / IEC
10918-1 para la impresión.
• Existen variantes del
estándar JPEG, algunas de
ellas comprimen la imagen
sin pérdida de
datos:
JPEG 2000, JPEG-LS,
JBIG, JBIG2, JPEG XR y
Lossless JPEG.
• El problema de estas
variantes ha sido su escaso
uso y no estar ampliamente
admitidas por programas de
visualización de páginas
web.

11. JPEG es un algoritmo diseñado para comprimir imágenes.
JPEG es también el formato de archivo que utiliza este algoritmo para
almacenar las imágenes comprimidas.
JPEG sólo trata imágenes fijas, aunque existe un estándar relacionado
llamado MPEG para vídeos.
El formato de archivos JPEG se abrevia frecuentemente .jpg debido a que
algunos sistemas operativos sólo aceptan tres letras de extensión.

12.  Un algoritmo se puede definir como una secuencia de pasos, acciones,
operaciones, etc. que nos permiten solucionar un problema.
 El objetivo de la compresión de una imagen es reducir los datos
redundantes e irrelevantes de la misma con la menor pérdida posible,
para permitir su almacenamiento o transmisión de forma eficiente.
 La compresión puede ser:
 Sin pérdida de calidad
LOSSLESS
 Con pérdida de calidad
ZIP
ZIP
LOSSY
JPEG
JPEG

13. JPEG
Compresión con
pérdida de calidad
Compresión
sin pérdida de calidad

14. Significa que al utilizar la imagen tras la compresión,
no obtenemos exactamente la misma imagen que
teníamos antes de la compresión.
La información reconstruida es solo una
aproximación de la información original.
Acepta una pérdida de datos para poder mejorar el factor de compresión.
La elevada relación entre compresión y calidad es el motivo por el cual este
sistema de compresión JPEG es el más utilizado en imágenes fotográficas.

15. Existen dos técnicas de compresión con pérdidas (LOSSY):
Por códecs de
transformación
• Los datos originales son transformados de tal
forma que se simplifican (sin posibilidad de
regreso a los datos originales).
Códec (codificador-descodificador). Archivo  flujo de datos o señal comprimir-recuperar
Provocan pérdidas de información para conseguir un tamaño lo más pequeño posible.
Por códecs
predictivos
• Los datos originales son analizados para predecir
el comportamiento de los mismos. Después se
compara con la realidad, codificando el error y la
información necesaria para la reconstrucción.
JPEG

16. JPEG
Compresión con
pérdida
Por códecs de
transformación
Compresión
sin pérdida
Por códecs
predictivos

17. Se basa en dos defectos visuales del ojo humano:
1. Es mucho más sensible al cambio en la luminancia que en
la crominancia; es decir, capta más claramente los cambios
de brillo que de color.
2 .Nota con más facilidad pequeños cambios de brillo o
tonalidad en zonas homogéneas que en zonas donde la
variación es grande (donde nota simplemente un cambio
brusco, pero sin poder cuantificarlo).
Explicación:
Ojo  2 tipos de
células sensibles a la
luz (fotorreceptores):
1.000.000 bastones
(brillo)
frente a 300.000 conos
(color).

19. Procesos involucrados:
RGB YCBCR
(YUV)
SUBMUESTREO
Y CB CR
Transformada del
coseno discreto:
DCT
Promediado:
Cuantización
perceptual
Codificación
entrópica o de
Hauffman
JPEG

20. Procesos involucrados:
RGB YCBCR
(YUV)
SUBMUESTREO
Y CB CR
Transformada del
coseno discreto:
DCT
Promediado:
Cuantización
perceptual
Codificación
entrópica o de
Hauffman
JPEG

21. RGB es un modelo de color basado en la mezcla por adición
de los tres colores de luz primarios (3 canales de color).
Monitores y dispositivos gráficos:
El modo RGB asigna un valor de intensidad a cada píxel que oscila
entre 0 y 255 para cada uno de los componentes RGB de una
imagen en color.
Así, un color se designa por 3 componentes:
(0,0,0) corresponde al negro puro.
(255,255,255) corresponde al blanco puro.

22. 1º
RGB  Y CB CR
(Y U V )
En esta etapa no se produce ni compresión
ni pérdida de información en la imagen, tan
sólo un cambio en el espacio de color.
Pasamos del espacio de color
RGB al espacio YCBCR , donde
podemos separar la luminancia
(Y) de los dos canales de
G
crominancia (CB , CR).
R
Y (Luminancia)
B
CB
CR
(Crominancia)

23. 2º
RGB  Y CB CR
(Y U V)
En esta etapa no se produce ni compresión
ni pérdida de información en la imagen, tan
sólo un cambio en el espacio de color.
¿Cómo lo hacemos?
Y = (0’257 x R) + (0’504 x G) + (0’098 x B) + 16 luminancia
U= CR = (0'439 x R) + (0'368 x G) - (0'071 x B) + 128 crominancia
V= CB = (0'148 x R) + (0'291 x G) + (0'439 xB) + 128 crominancia
Mediante la media ponderada de los diferentes canales RGB.
Cada componente influye en una proporción diferente.
Negro (0,0,0) 
Y (brillo min. pixel) = 16
U = CR = 128
V = CB = 128

24. 2º
SUBMUESTREO
Y CB CR
En esta etapa se produce la 1ª compresión
con pérdida de información en la imagen
(disminución de calidad).
Basado en el 1er defecto de visión del ojo humano
Se elimina parte de la
información de la imagen,
pero sólo en los canales
de crominancia CB – CR ,
aprovechando que el ojo
humano no es capaz de
apreciarlo.
4:4:4 No hay submuestreo
4:2:2 Reducción en X a la mitad
(Lum.se mantiene, Crom. a la mitad)
4:2:0 Reducción en X e Y a la mitad

25. Basado en el 1er defecto de visión dl ojo humano

26. DCT
Transformada del coseno discreto: En esta etapa no se comprime ni
elimina información, tan sólo transformamos la imagen en sus
componentes frecuenciales.
La imagen se divide en bloques de 8x8 y a cada bloque se le aplica la DCT.
º
Cuantización
Visualmente lo que le hace a la imagen es suavizar las variaciones bruscas de brillo
y de color (2º defecto de visión en el ojo humano). Se elimina información de
forma selectiva en base a estudios estadísticos de la visión humana.
Codificación
entrópica
Matriz de 8x8 de cada pixel
Matriz tras DCT
Matriz de cuantización
Matriz final

27. Cuantización
DCT

28. Imagen
original
Procesamiento
Imagen
comprimida
Transformación
(datos)
Cuantización
Codificación
DESCOMPRESOR
Método de
Compresión
COMPRESOR
Post-procesado
Imagen procesada
Decodificacíón

29. Gracias