Costuma-se dizer que quanto mais resolução um monitor tiver, melhor será a qualidade da imagem. Bem, se você é muito profano nisso e se eles falam com você sobre resoluções, isso soa como uma língua desconhecida para você, então não se preocupe. Já que vamos te ensinar a relação entre a qualidade da imagem e a resolução do seu monitor.
O mercado está repleto de monitores de todos os tipos que são promovidos com diferentes resoluções e quanto maior a resolução, melhor a qualidade de imagem que eles fornecem. A maioria dos nossos leitores sabe muito bem o que é um pixel e sua relação com a qualidade da imagem. No entanto, decidimos simplificá-lo para que os menos experientes no assunto possam ter clareza sobre esse conceito básico.
O número de pixels e a qualidade da imagem estão relacionados.
As imagens que vemos hoje nas telas de nossos PCs são representadas em telas formadas por milhões de pontos que chamamos de pixels. Cada um deles composto por luzes muito pequenas em que cada um deles representa uma cor do espectro RGB, de forma que ao combiná-los as cores são geradas. Depois temos a luminância, que é a intensidade luminosa de cada cor e pode vir das próprias luminárias ou através de um painel separado.
Do lado do PC, chamamos cada imagem que é vista na tela de quadro ou quadro e em termos de memória, o que é armazenado de forma ordenada é o valor de cor e luminância combinados em uma única informação e de forma ordenada. Ou seja, do primeiro pixel localizado no canto superior esquerdo até o último pixel no canto inferior direito. Esta informação é passada dezenas de vezes por segundo para o monitor ou televisão, tudo usando uma interface de vídeo como DisplayPort ou HDMI e usando o driver de vídeo da placa gráfica para isso.
Portanto, o pixel é o valor mínimo de informação de uma imagem, não pode haver imagem com resolução inferior a um pixel e o fato de ter menos pixels também implica em ter menos informação na imagem. Então, logicamente, se tivermos uma imagem com menos resolução, a qualidade da imagem será prejudicada.
O que acontece se reduzirmos o tamanho de uma imagem?
Muitas vezes por falta de espaço fomos obrigados a cortar a resolução de uma imagem, o resultado muitas vezes foi que sob nossa percepção a imagem não parece existir uma perda de qualidade de imagem. No entanto, isso é uma ilusão de ótica. Já que dependendo da distância do monitor e da densidade destes na tela, não conseguimos perceber a diferença se houver um número maior de pixels.
Tecnicamente, nossa visão é realizar uma simplificação dos “pixels”, de forma a realizar o processo de simplificação de uma imagem para que ela possa ser representada com menos pixels. Obviamente, o processo nem sempre funciona e se a resolução da tela for muito pequena, os detalhes são perdidos. O processo? Pois bem, através de uma fórmula matemática, os valores dos pontos em cada área da tela são levados em consideração e é gerado um novo pixel que possui as informações mais próximas.
Obviamente com isso conseguimos que a imagem ocupe menos megabytes de armazenamento, o problema que tivemos é um processo de destruição de informação que não será recuperado e, portanto, a princípio será impossível gerar a mesma imagem na resolução original . Na melhor das hipóteses, podemos esperar que uma IA alucine uma versão de maior resolução da imagem, mas dependendo de ter informações suficientes para fazê-lo ou a falta delas, pode criar aberrações ou imagens imprecisas.
A importância dos formatos de arquivo
Existe outra forma de recortar as informações de uma imagem e utilizar formatos de arquivo de imagem, que pode ser com perda de detalhes ou preservando a qualidade da imagem original. Em todos eles, a chave é que, em vez de armazenar as informações de cores de cada pixel como estão, as informações são criptografadas para poder representá-las com menos bits e, assim, ocupar menos espaço. A desvantagem é que é necessário um processo de conversão, realizado por um algoritmo responsável por reconstruir a imagem original.
Porém, nem sempre é assim e existem formatos de imagem como JPEG que acabam gerando artefatos ou erros caso a informação seja criptografada em poucos bits. Ou seja, se acabar comprimindo demais. É aqui que também entram os AIs de imagem, mas de uma forma diferente do aumento da resolução. Eles aprendem a identificar essas falhas comuns e como elas ocorrem e a restaurar a qualidade original da imagem, o que permite aproveitá-la ocupando menos espaço, mas sem perder a qualidade.
