AOS ALUNOS DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO;
Pixel ou Píxel (sendo o plural
pixels) (aglutinação de Picture e Element, ou seja, elemento de imagem, sendo
Pix a abreviatura em inglês para Picture) é o menor elemento num dispositivo de
exibição (como por exemplo um monitor), ao qual é possível atribuir-se uma cor.
De uma forma mais simples, um pixel é o menor ponto que forma uma imagem
digital, sendo que o conjunto de milhares de pixels formam a imagem inteira.
Num monitor colorido cada Pixel
é composto por um conjunto de 3 pontos: verde, vermelho e azul. Nos melhores
monitores cada um destes pontos é capaz de exibir 256 tonalidades diferentes (o
equivalente a 8 bits) e combinando tonalidades dos três pontos é então possível
exibir pouco mais de 16.7 milhões de cores diferentes (exatamente 16.777.216).
Em resolução de 640 x 480 temos 307.200 pixels, a 800 x 600 temos 480.000
pixels, a 1024 x 768 temos 786.432 pixels e assim por diante.
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| Pixel de um monitor LCD. |
DEFINIÇÕES TÉCNICAS
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Um pixel não precisa representar obrigatoriamente um pequeno quadrado.
As imagens mostram maneiras alternativas de se reconstruir uma
imagem usando: um conjunto de pixels (píxeis), pontos, linhas e filtragem,
respectivamente.
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Um píxel (pixel) é geralmente
considerado como o menor componente de uma imagem digital. A definição de píxel
é altamente dependente do contexto a qual a palavra está inserida. Por exemplo,
pode ser "píxeis imprimíveis" de uma folha ou página, píxeis
transportados por sinais eletrônicos, representado por valores digitais, píxeis
em dispositivos de exibição como monitores ou píxeis presentes nos elementos
fotossensores de uma câmera digital. Esta lista de definições não foi exaurida,
e, dependendo de contexto específico, existem vários outros termos que podem
ser sinônimos de píxel, tais como PEL, sample, byte, bit, dot, spot, etc. A
expressão "pixels" pode ser usado de maneira abstrata, ou de maneira
mais concreta como unidade de medida (em especial, utilizam-se pixels como
medida resolução, por exemplo: 2400 pixels por polegada, 640 pixels por linha,
espaçamento de 10 pixels de distância).
As medidas "pontos de por
polegada" (dpi) e "pixels por polegada" (ppi) às vezes são
utilizadas de forma indiscriminada, mas têm significados distintos,
especialmente para dispositivos de impressão, pois o dpi é uma medida de
densidade da colocação dos pontos de uma impressora no papel (tais como jato de
tinta). Por exemplo, uma imagem de alta qualidade fotográfica pode ser impressa
com 600 ppi em uma impressora jato de tinta de 1200 dpi. Mesmo valores elevados
no número de dpi, como 4800 dpi citado por fabricantes de impressoras desde
2002, não significam muito em termos de resolução possível.
Quanto mais pixels utilizados
para representar uma imagem, mais se aproxima de parecer com o objeto original.
Algumas vezes, o número de pixels em uma imagem é chamado de resolução, embora
a resolução tenha uma definição mais específica. Medidas de pixels pode ser
expresso como um único número, por exemplo, uma câmera digital de
"três-megapixels", que tem um valor nominal de três milhões de
pixéis; ou como um par de números, por exemplo, um monitor com "640 por
480", onde se tem 640 pixels de um lado ao outro do monitor e 480 de cima
para baixo (monitor VGA), e, portanto, tem um total de 640 × 480 = 307.200
pixels ou 0,3 megapixels.
Os pixels que formam uma imagem
digitalizada (como arquivos JPEG usados em páginas da Internet) podem ou não
estar em uma correspondência de "um para um" com pixels da tela do
computador, isso depende como o monitor do computador está configurado para
exibir uma imagem. Em computação, uma imagem composta por pixels é conhecida
como uma imagem "bitmap" ou "raster image". A palavra
"raster" provém de padrões de varredura utilizadas em televisores, e
tem sido amplamente utilizado para descrever a impressão de meio-tom semelhante
e também em técnicas de armazenagem.
MEGAPIXEL
Megapixel (ou Megapíxel) designa
um valor equivalente a um milhão de pixels/píxeis. É utilizado nas câmeras
digitais para determinar o grau de resolução, ou definição de uma imagem. Uma
resolução de 1,3 megapixels significa que existem aproximadamente 1.300.000
pixels na imagem, o que corresponde a nada além da multiplicação da largura
pela altura da imagem, ou seja, uma imagem de 1280 pixels de largura por 1024
pixels terá exatamente 1.310.720 pixels.
GIGAPIXEL
Com a modernização da fotografia
panorâmica os limites de resolução se estenderam a tal ponto que começou-se a
usar o termo "Gigapixel" para aquelas foto-montagens que atingissem
mais do que um bilhão de pixels de resolução.
COMPREENSÃO DE DADOS
A compressão de dados é o ato de
reduzir o espaço ocupado por dados num determinado dispositivo. Essa operação é
realizada através de diversos algoritmos de compressão, reduzindo a quantidade
de Bytes para representar um dado, sendo esse dado uma imagem, um texto, ou um
arquivo (ficheiro) qualquer.
Comprimir dados destina-se
também a retirar a redundância, baseando-se que muitos dados contêm informações
redundantes que podem ou precisam ser eliminadas de alguma forma. Essa forma é
através de uma regra, chamada de código ou protocolo, que, quando seguida,
elimina os bits redundantes de informações, de modo a diminuir seu tamanho nos
ficheiros. Por exemplo, a sequência "AAAAAA" que ocupa 6 bytes,
poderia ser representada pela sequência "6A", que ocupa 2 bytes,
economizando 67% de espaço.
Além da eliminação da
redundância, os dados são comprimidos pelos mais diversos motivos. Entre os
mais conhecidos estão economizar espaço em dispositivos de armazenamento, como
discos rígidos, ou ganhar desempenho (diminuir tempo) em transmissões.
Embora possam parecer sinônimos,
compressão e compactação de dados são processos distintos. A compressão, como
visto, reduz a quantidade de bits para representar algum dado, enquanto a
compactação tem a função de unir dados que não estejam unidos. Um exemplo
clássico de compactação de dados é a desfragmentação de discos.
CLASSIFICAÇÃO
Existem diversas formas de se classificar
os métodos de compressão de dados. O mais conhecido é pela ocorrência ou não de
perda de dados durante o processo. Entretanto diversas outras formas de
classificação são úteis para se avaliar e comparar os métodos de compressão de
dados, e sua aplicação em problemas específicos.
Esta é a forma mais conhecida de
se classificar os métodos de compressão de dados. Diz-se que um método de
compressão é sem perdas (em inglês, lossless) se os dados obtidos após a
compressão são idênticos aos dados originais, ou os dados que se desejou
comprimir. Esses métodos são úteis para dados que são obtidos diretamente por
meios digitais, como textos, programas de computador, planilhas eletrônicas,
etc., onde uma pequena perda de dados acarreta o não funcionamento ou torna os
dados incompreensíveis. Um texto com letras trocadas, uma planilha com valores
faltantes ou inexatos, ou um programa de computador com comandos inválidos são
coisas que não desejamos e que podem causar transtornos. Algumas imagens e sons
precisam ser reproduzidos de forma exata, como imagens e gravações para
perícias, impressões digitais, etc.
Por outro lado, algumas
situações permitem que perdas de dados poucos significativos ocorram. Em geral
quando digitalizamos informações que normalmente existem de forma analógica,
como fotografias, sons e filmes, podemos considerar algumas perdas que não
seriam percebidas pelo olho ou ouvido humano. Sons de frequências muito altas
ou muito baixas que os humanos não ouvem, detalhes muito sutis como a diferença
de cor entre duas folhas de uma árvore, movimentos muito rápidos que não
conseguimos acompanhar num filme, todos estes detalhes podem ser omitidos sem
que as pessoas percebam que eles não estão lá. Nesses casos, podemos comprimir
os dados simplesmente por omitir tais detalhes. Assim, os dados obtidos após a
compressão não são idênticos aos originais, pois "perderam" as
informações irrelevantes, e dizemos então que é um método de compressão com
perdas (em inglês, lossy).
Quando falamos de métodos
simétricos ou assimétricos de compressão de dados, estamos falando na verdade
nas diferenças de complexidade entre a compressão e a descompressão. Quando a
compressão e a descompressão são feitas executando-se métodos ou algoritmos
idênticos ou bem semelhantes, dizemos que o método de compressão é simétrico.
Bons exemplos são os algoritmos de codificação aritmética, ou o método LZW,
baseado em dicionários. Neles o algoritmo de compressão e de descompressão são
praticamente idênticos, e tem a mesma complexidade.
Quando o método de compressão é
mais complexo que o de descompressão (ou em casos raros, o de descompressão é
mais complexo que o de compressão), dizemos que o método de compressão é
assimétrico. Este tipo de método é útil quando vamos comprimir apenas uma vez,
mas descomprimir várias vezes (músicas em formato MP3 são um bom exemplo
disso). Nesse caso temos todo o tempo do mundo para comprimir, mas a
descompressão tem de ser feita em tempo real. Algoritmos como o LZ77 ou o DEFLATE,
usados em programas comuns de compressão de dados são tipicamente assimétricos.
A compressão de dados pode ser
baseada em métodos rígidos, cujas regras não variam de acordo com os dados, nem
a medida que os dados são lidos. São os métodos não adaptativos. Por outro
lado, diversos métodos conseguem ir se adaptando aos dados a medida que estes
são processados. Nesse caso o método é adaptativo. Métodos baseados em
dicionário como as famílias LZ77 e LZ78 são naturalmente adaptativos já que é
inviável que os programas de compressão carreguem dicionários de dados
padronizados, ou que os dicionários sejam enviados junto com os arquivos.
Métodos de aproximação de entropia, como a codificação de Huffman ou a
codificação aritmética podem ser tanto adaptativos, inferindo as probabilidades
a medida que os dados são lidos, como não adaptativos, usando probabilidades
fixas ou determinadas por uma leitura prévia dos dados. Codificações fixas,
como os códigos de Golomb, são naturalmente não adaptativos.
Tradicionalmente os métodos de
compressão de dados tratam os dados como um fluxo contínuo de dados, em geral
visando à transmissão dos dados ou seu armazenamento sequencial. Entretanto
métodos mais recentes se aproveitam do fato de que dados próximos uns dos
outros podem ser agrupados e processados em conjunto, de forma a aumentar a
compressão. Esses métodos são classificados como métodos de compressão de bloco
(block compression, em inglês), como,
por exemplo, o método de Burrows-Wheeler. Os métodos tradicionais são
conhecidos como métodos de compressão de fluxo (stream compression em inglês).
- Classificação quanto à operação
Os métodos de compressão são
também classificados pela forma como operam, e pelo objetivo que buscam
atingir. Nesta forma de classificação podemos citar:
- Métodos estatísticos ou métodos de aproximação de entropia:
São métodos que usam as probabilidades de ocorrência dos símbolos no fluxo de
dados e alteram a representação de cada símbolo ou grupo de símbolos. Desta
forma eles visam reduzir o número de bits usados para representar cada símbolo
ou grupo de símbolos, e assim aproximar o tamanho médio dos símbolos ao valor
da entropia dos dados. São os métodos que se baseiam diretamente na teoria da
informação como a codificação de Huffman ou a codificação aritmética.
- Métodos baseados em dicionários, ou métodos de redução
de redundância: São os métodos que usam dicionários ou outras
estruturas similares de forma a eliminar repetições de símbolos (frases)
redundantes ou repetidas. Métodos como LZ77 e LZ78 fazem parte desse grupo. Os
programas mais usados de compressão sem perdas em geral associam uma técnica
baseada em dicionário com uma técnica estatística.
- Transformações
são métodos que por si só não comprimem os dados, mas são capazes de
transformar dados que não seriam comprimidos ou seriam pouco comprimidos pelos
métodos normais, em dados que podem ser mais facilmente comprimidos. São em
geral usados para compressão com perdas de forma a eliminar a correlação entre
os dados adjacentes e assim identificar quais dados podem ser eliminados sem
prejuízo do resultado final. Um exemplo é a Transformada discreta de cosseno,
usado pelos padrões JPEG, MPEG e PPT. Uma exceção é o método de
Burrows-Wheeler, usado na compressão sem perda de dados.
Sequência: "Referência Bibliográfica".
