Un sitio web sin imágenes es impensable en el Internet actual. Las imágenes no solo son necesarias para crear páginas web con diseños atractivos, sino que también se ha descubierto que impulsan las conversiones, el intercambio social y la participación del usuario. Pero el tiempo y los recursos necesarios para transferir fotos, logotipos, ilustraciones e incluso texto para crear la composición completa de la página web son tan intensivos que las imágenes pueden parecer menos un activo y más una carga. Es por eso que el procesamiento de imágenes es crucial para el éxito de cualquier negocio digital, y puede marcar la diferencia entre si tus usuarios se encuentran mirando un sitio web nítido y colorido frente a una página fragmentada de marcadores de posición o una pantalla de carga en blanco. Esta publicación cubrirá los conceptos básicos del procesamiento de imágenes explicando qué es, qué factores afectan la calidad de la imagen y cómo los servicios de procesamiento de imágenes como la compresión, el formateo y el redimensionamiento pueden mejorar tanto el proceso de desarrollo como la experiencia del usuario.
¿Qué es el procesamiento de imágenes?
El procesamiento de imágenes (también llamado optimización de imágenes) es el proceso mediante el cual las imágenes originales se codifican de una manera especial, resultando en un tamaño de archivo comprimido para transferencia y almacenamiento mientras se mantiene la mejor calidad de imagen posible. Además de la compresión, las soluciones de procesamiento de imágenes pueden incluir otras manipulaciones, como:
- reformateo;
- redimensionamiento;
- filtrado; y
- caching.
Si alguna vez te has encontrado esperando impacientemente a que se carguen las imágenes, has visto una imagen distorsionada o recortada, o has detectado un enlace de imagen roto en un sitio web, sabes de primera mano lo importante que es el procesamiento de imágenes para la experiencia del usuario. En el lado empresarial, el procesamiento de imágenes no solo reduce el uso de recursos (y como resultado, tus costos operativos), sino que puede automatizar muchas de las tareas tediosas y que consumen tiempo necesarias para configurar y mantener el almacenamiento y la entrega de imágenes, dejando a las empresas más tiempo para enfocarse en sus productos y servicios.
¿Qué factores afectan la calidad de la imagen?
Las imágenes de mapa de bits (también conocidas como raster) están compuestas por píxeles de colores que se organizan en cuadrículas donde cada color se almacena como un número binario. Antes de la optimización, la calidad de las imágenes de mapa de bits en la web se ve afectada principalmente por dos factores: el número de píxeles (o dimensiones de píxeles) y la profundidad de color de la imagen (también conocida como profundidad de bits), que se mide en bits por píxel.
Dimensiones de píxeles
Cuando piensas en la calidad de una imagen, probablemente piensas en su resolución, que se mide en píxeles por pulgada (PPI), o puntos por pulgada (DPI) para imágenes impresas. “Alta resolución” implica una imagen más nítida y un archivo más grande, mientras que las imágenes con una resolución más baja se ven pixeladas o borrosas. Pero este no es el caso de las imágenes en la web porque las pantallas de los dispositivos tienen su propia resolución, lo que resulta en un recuento fijo de píxeles. Como resultado, las imágenes en la web se mostrarán igual en el mismo dispositivo independientemente de su resolución.
En cambio, el factor que determina qué tan nítida se verá una imagen web son sus dimensiones de píxeles: la longitud y el ancho de la imagen medidos en su número de píxeles. Cuanto más grandes sean las dimensiones de la imagen, mejor se verá. Como se explica en una publicación de blog de Shutterstock:
“Si las dimensiones de una fotografía son 2000×1500 píxeles, la imagen se verá estupenda como un banner o como una pequeña foto en el lateral de tu sitio web. Sin embargo, si usas una imagen que mide 200×150 píxeles, solo se verá profesional en su tamaño nativo, más pequeño. Ampliar esta imagen para usarla como imagen principal resultará en un aspecto granulado y descuidado que ninguna persona que visite tu sitio web apreciará”.
Profundidad de color
Otro factor importante para determinar la calidad de la imagen digital es la profundidad de color, que indica cuántos colores están disponibles para cada píxel. En una imagen en blanco y negro, solo existen dos posibilidades (1 o 0), lo que resulta en una profundidad de color de 1 bit. Agregar gris claro y oscuro a la mezcla resultaría en cuatro posibles números binarios (00, 01, 10 y 11) y una profundidad de color de 2 bits. A medida que aumenta la profundidad de color, la gama de colores crece exponencialmente, permitiendo colores más profundos y transiciones más suaves entre píxeles de diferentes colores, como se encuentra en las cámaras DSLR modernas, que tienen una profundidad de color de 24 bits, lo que permite más de 16 millones de posibles colores por píxel.
Calidad vs. tamaño de archivo: un compromiso
Las dimensiones de píxeles y la profundidad de color no solo son indicadores clave de la calidad de las imágenes web, sino que también son dos de los factores más importantes para determinar el tamaño del archivo. Esto significa que las imágenes de alta calidad tienen un costo. Cuanto más nítida y colorida sea una imagen, más información contiene, lo que requiere más memoria para almacenarla y más tiempo para renderizarla en la pantalla de un usuario, especialmente con un dispositivo móvil o una conexión a Internet lenta.
Esto presenta un verdadero dilema para sitios como e-commerce, que dependen de fotos de alta calidad para mostrar con precisión sus productos a los clientes, pero deben mantener la velocidad del sitio para evitar el abandono del usuario. Para evitar este compromiso, las empresas deben asegurarse de que las imágenes estén comprimidas, formateadas y dimensionadas para una entrega óptima.
Compresión
Posiblemente la tarea más importante de cualquier solución de procesamiento de imágenes es la compresión, el proceso mediante el cual los archivos de imagen se reducen al tamaño más pequeño posible reorganizando o eliminando información. Las técnicas que reducen los tamaños de archivo eliminando información se conocen como compresión con pérdida; los métodos que no alteran los datos, sino que simplemente los reorganizan para empaquetarlos de manera más eficiente, se consideran sin pérdida.
- Los métodos con pérdida logran la compresión eliminando datos de píxeles. Cuando se descomprime, la imagen reconstruida es una aproximación del original.
- Los métodos sin pérdida logran la compresión reorganizando la información. Cuando se descomprime, el archivo se restaura a su estado original.
Debido a que la compresión con pérdida altera fundamentalmente los datos sin procesar que componen una imagen, impide que las imágenes se restauren a su estado original. Esto permite una mayor reducción en el tamaño del archivo que la compresión sin pérdida, pero cuanto mayor sea la reducción, menor será la calidad de la imagen cuando se descomprima. Las distorsiones en la imagen son un tipo de artefacto de compresión que puede ocurrir cuando un archivo se guarda y edita repetidamente. Si bien cierta pérdida de calidad puede ser tolerable (o incluso imperceptible) en ciertas circunstancias, otros gráficos como texto, logotipos, imágenes médicas o dibujos técnicos, requieren compresión sin pérdida para preservar su calidad original.
Reformateo
Diferentes formatos de archivo se comprimen de manera diferente y admiten diferentes paletas de colores, niveles de transparencia y tipos de imágenes. Como resultado, es increíblemente importante elegir el formato de archivo correcto para tu imagen. Por ejemplo, JPEG permite una amplia paleta de colores y ganancias significativas de compresión, lo que lo convierte en una buena opción para fotografías, pero su formato de compresión con pérdida es problemático para animaciones o gráficos que requieren transparencia o reedición. En contraste, los 256 colores admitidos por GIF no proporcionarían suficiente gradiente para fotografías fijas, haciendo que los tonos de piel y otras superficies con transiciones sutiles entre colores se vean desiguales y pixeladas.
Finalmente, si bien tanto GIF como PNG admiten transparencia, GIF solo admite transparencia de 1 bit, lo que significa que cada píxel debe ser completamente transparente o completamente opaco. PNG tiene transparencia de 8 bits, también conocida como canal alfa. Esto permite que los píxeles tengan diferentes niveles de opacidad, permitiendo gráficos parcialmente transparentes como marcas de agua.
Algunos de los tipos de archivo de mapa de bits más utilizados hoy en día incluyen:
- JPEG: un formato de compresión con pérdida con más de 16 millones de colores, a menudo utilizado para fotografías.
- PNG: un formato de compresión sin pérdida que admite canal alfa de 8 bits y más de 16 millones de colores, utilizado para gráficos transparentes y gráficos que requieren reedición.
- GIF: un formato de compresión sin pérdida que admite transparencia de 1 bit, animación y 256 colores, utilizado para imágenes animadas.
- WebP: un nuevo formato desarrollado por Google que brinda una compresión superior con y sin pérdida, con soporte para animación y canal alfa de 8 bits.
En términos de compresión y flexibilidad, WebP brinda ventajas significativas sobre otros formatos de imagen comunes. No solo puede admitir canal alfa de 8 bits y animación, Google Developers afirma que “las imágenes WebP sin pérdida son un 26 % más pequeñas en tamaño en comparación con PNG. Las imágenes WebP con pérdida son un 25-34 % más pequeñas que las imágenes JPEG comparables”.
Si bien esto es una gran noticia para los desarrolladores, WebP sigue siendo un formato de archivo nuevo y no es compatible con versiones anteriores de muchos navegadores. Esto significa que, si bien WebP puede brindar gráficos hermosos y de alto desempeño para algunos usuarios, otros pueden terminar mirando una imagen rota.
Para protegerse contra esto, las empresas deben elegir entre usar formatos de archivo más antiguos o entregar diferentes formatos a diferentes tipos de navegadores. Para sitios con muchas imágenes, configurar manualmente diferentes opciones de entrega para cada imagen es un trabajo tedioso y que consume tiempo.
Redimensionamiento
Dimensionar perfectamente una imagen para una página web puede ser una tarea desafiante, una que es aún más complicada por la amplia gama de resoluciones y tamaños de pantalla disponibles hoy en día. Entregar una imagen con dimensiones de píxeles pequeñas puede ser adecuado para un dispositivo pequeño, pero la misma imagen en un dispositivo con una pantalla más grande o de mayor resolución puede aparecer borrosa o pixelada. De manera similar, una imagen ancha que se ve genial en una computadora de escritorio puede necesitar ser recortada para un dispositivo móvil para asegurar que todos los detalles sean visibles para el usuario.
Algunos de los problemas que pueden surgir de un enfoque único para el tamaño de la imagen son:
- Imágenes que ocupan demasiado espacio en la pantalla.
- Detalles que se pierden en pantallas pequeñas
- Imágenes pixeladas o borrosas en pantallas grandes y de alta resolución.
- Ancho de banda desperdiciado al entregar imágenes grandes a usuarios móviles.
- Velocidades de carga lentas debido a que los navegadores descargan imágenes demasiado grandes.
Las tecnologías de imágenes responsivas resuelven este problema permitiendo a los desarrolladores ofrecer al navegador varios archivos de imagen diferentes que tienen diferentes números de píxeles para diferentes resoluciones de pantalla (conocido como cambio de resolución) o diferentes versiones para varias disposiciones y orientaciones de pantalla. Sin embargo, configurar manualmente múltiples resoluciones y diseños para cada foto, o peor aún, cada formato de cada foto, agrega otra tarea tediosa a la gestión del sitio.
Conclusión
Asegurar que las imágenes se muestren correctamente en varios dispositivos, navegadores y tamaños de pantalla a menudo requiere una configuración y gestión extensas. Este proceso puede consumir tiempo y ser difícil de perfeccionar. Más allá de la apariencia, entregar imágenes de manera eficiente bajo diferentes condiciones de red agrega aún más complejidad. Automatizar estas tareas con un servicio avanzado de procesamiento de imágenes puede reducir significativamente los costos operativos de la optimización de imágenes.
Una solución de procesamiento de imágenes te permite simplificar este proceso automatizando tareas clave de optimización sin necesidad de gestionar infraestructura. Con este enfoque, puedes:
- Recortar y redimensionar imágenes automáticamente sin necesidad de mantener múltiples versiones de archivos.
- Reducir los tamaños de imagen en un promedio de 80% mientras se preserva la calidad visual.
- Convertir imágenes a WebP automáticamente cuando el navegador lo soporte.
- Aplicar marcas de agua y otros filtros sin esfuerzo.
- Monitorear el ahorro de ancho de banda con métricas en tiempo real.
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