Una imagen digital raster está formada por una matriz bidimensional de píxeles organizados en filas y columnas, donde cada píxel contiene información de color y luminosidad.
Existe una asombrosa la cantidad de descripciones erróneas y confusas publicadas en Internet al respecto de la resolución de una imagen, tal vez causadas por el término común para referirse a la resolución de un monitor.
¿Qué es el tamaño de una imagen?
El tamaño de una imagen digital, expresado en píxeles, se refiere al número total de píxeles que contiene. Este total es el producto de multiplicar el número de píxeles de ancho por el de alto.
El píxel no tiene dimensión, por lo que carece de sentido afirmar que una imagen digital mide X centímetros. Es cierto que tendrá medidas cuando sea impresa en papel o monitor, pero eso dependerá de la relación entre el tamaño en píxeles y la resolución de la imagen (explicada a continuación), y esta última puede modificarse para adaptarse a una medida concreta.
¿Qué es la resolución de una imagen?
En primer lugar debe quedar claro que resolución en píxeles y resolución de impresión son dos conceptos diferentes.
Así que partiendo de esa base, tenemos que la resolución de una imagen se usa con dos significados distintos:
- Resolución digital o dimensional: Se refiere al número total de píxeles que la componen, expresado normalmente como la cantidad de píxeles en ancho y alto (por ejemplo, 3000 × 2000 píxeles). En pantalla el tamaño físico no interviene; depende del dispositivo.
- Resolución de impresión (ppp, píxeles por pulgada): Se refiere a la cantidad de píxeles por unidad de longitud física, normalmente pulgada, lo cual tiene que ver con la densidad de píxeles, o dicho de otra forma, la resolución de impresión es la relación entre el número de píxeles total de una imagen y el tamaño de la imagen impresa. De todo esto se deduce que la Resolución de impresión solo tiene sentido en medios físicos (papel, lienzo, etc.). Se expresa en píxeles por pulgada (ppp o ppi, pixels per inch en inglés). A más píxeles por pulgada, mayor es el detalle y nitidez que podremos apreciar.
El mito de los 72 ppp de resolución para web
Es usual leer que la resolución común o ideal para imágenes que van a ser mostradas en monitor y publicadas en Internet es entre 72 o 96 ppp (puntos por pulgada). Sin embargo, resulta que la resolución de impresión (ppp) es irrelevante en la pantalla, y los navegadores la ignoran.
En las imágenes destinadas a la impresión en papel, donde sí importa la resolución de impresión (que recuerde, es diferente de la digital), la considerada ideal está alrededor de los 300 ppp.
Observe esto: Cambiar la resolución de una imagen digital NO reduce el tamaño/peso del archivo, siempre que no cambien los píxeles reales de la imagen. Un ejemplo de cambio de resolución puedes ser pasar de 300 ppp a 72 ppp.
¿Por qué si la resolución digital no afecta al peso, se dice que la resolución ideal para web es 72 o 96 ppp (puntos por pulgada)? ¿Ideal por qué?
La respuesta a esta pregunta es que se trata de una convención histórica, no una necesidad técnica actual. Históricamente, los primeros Macintosh trabajaban a 72 ppp.
Así, actualmente los navegadores ignoran el valor ppp/dpi.
Resolución de pantalla o de un monitor
Los diferentes tipos de resoluciones que existen han llevado a generar una enorme confusión en cuanto al término. Y es que la lalmada resolución de pantalla o resolución de un monitor se mide en píxeles totales, o al menos esa es la terminología que se utiliza coloquialmente.
En la página sobre modificar la relación de aspecto de una imagen con GIMP, pueden verse más detalles sobre este parámetro, como las resoluciones de monitor y relaciones de aspecto comunes, y su tratamiento con GIMP.
El tamaño y la resolución de una imagen en GIMP
Por medio de una de estas opciones de menú, podemos ver y modificar el tamaño y la resolución:
Opción de menú Imagen > Escalar la imageno bien:
Opción de menú Imagen > Tamaño de la impresiónObservemos que desde ambos cuadros de diálogo podemos cambiar la resolución de la imagen, dejando el número de píxeles intacto. Ello es una evidencia clara de que modificando la resolución indicamos que el número de píxeles se concentre más o menos, factor clave en como apreciamos la calidad de una imagen.
Escalado de imágenes o vídeos
Los siguientes principios explicados se aplican de manera prácticamente igual a imágenes y vídeos, salvo pequeñas diferencias. Generalmente es mejor no aumentar el tamaño de imágenes si estas sirven para su propósito tal como están. Más adelante en el título Compresión de imágenes puede ver como reducir el tamaño/peso de imágenes consiguiendo un gran ratio de compresión.
Pero, en cuanto al vídeo, podríamos optar por convetirlos para poder visualizarlos en un televisor o monitor más grande. La pregunta, entonces, es…
¿Tiene sentido aumentar el tamaño de un vídeo o de una imagen? ¿Puede esto de alguna forma mejorar la calidad este?
¿Tiene sentido tomar un vídeo de un tamaño más pequeño, como 720p, (o de una imagen) y convertirlo en otro mayor, como 1080p? ¿Puede esto de alguna forma mejorar la calidad del vídeo?
La respuesta rápida es sí, se puede mejorar hasta cierto punto, y la mejora será mucho más significativa si se utiliza una herramienta con inteligencia artificial. Sin embargo, hay al respecto consideraciones importantes a tener en cuenta.
Para aumentar el tamaño, necesariamente debe aumentarse el número de píxeles en pantalla, para lo cual se produce una interpolación de píxeles. Esto significa que deben «calcularse» los nuevos píxeles, luego estos no son reales. La eficiencia y maestría con la que se gestiona esta interpolación, dependerá de la aplicación utilizada, algoritmo, etc.
La Inteligencia Artificial, si bien es cierto que mejora en muchísimo la calidad de este tipo de conversiones, no obrará un milagro. Si una imagen (especialmente un rostro) se ve demasiado borroso para poder «adivinarse», una herramienta basada en IA no lo reconstruirá, o bien se lo inventará, y veremos otra persona en la fotografía. No obstante lo anterior, herramientas como el reparador de fotografías de MyHeritage, realizan con IA reconstrucciones de rostros borrosos excelentes.
GIMP realiza un escalado considerablemente bueno, pero a día de hoy no utiliza la inteligencia artificial.
Por otra parte, si el aumento es exagerado, (p. ej. de 720p convertimos a 4K) probablemente el perjuicio causado será mayor que el beneficio, y la imagen quedará visiblemente pixelada/borrosa.
Ya sea aumentando o disminuyendo la imagen o vídeo, debemos tener precaución de no romper la proporción o relación de aspecto (probablemente no es lo que queremos). Esto es, podemos convertir de 720p a 1080p sin deformar la imagen, porque la división entre ancho y alto produce el mismo resultado:
- 720p = 1280 ÷ 720 píxeles = 1,77
- 1080p = 1920 ÷ 1080 píxeles = 1,77
ffmpeg para la compresión y otros tipos de manipulación de vídeos
ffmpeg es una potente aplicación, libre, disponible para Linux en línea de comandos, diseñado especialmente para la manipulación y conversión de vídeos.
Permite, entre otras acciones:
- Comprimir vídeos
- Cambiar el tamaño de vídeos. Por ejemplo de 720p (1280x720px) a 1080p (1920×1080).
Compresión de imágenes
Hay escenarios, como el desarrollo/diseño web, donde la compresión adecuada de las imágenes es algo prácticamente imprescindible.
Los sitios en línea usualmente comprimen mejor las imágenes de lo que podemos hacerlo con aplicaciones como GIMP, y esto ocurre por porque separan el proceso en tres fases distintas:
- Normalización de la imagen (antes de comprimir)
- Compresión con parámetros avanzados
- Optimización final sin pérdida
GIMP solo hace parcialmente la fase 2.
Sin embargo, hay motivos para que usar servicios en línea no sea desable: confidencialidad, control, y uso sin límite de peso ni cantidad de archivos, impuesto por las versiones gratuitas de los SaaS.
Fase 1. Preprocesado
Esta es la parte que casi nadie hace. Su objetivo es eliminar información que impide comprimir bien.
Herramientas open source excelentes para este cometido son:
- ImageMagick
- GIMP (si necesita edición manual)
Lo que se hace realmente en esta fase es convertir a sRGB (muy importante).
magick input.jpg -colorspace sRGB output.pngLo siguiente elimina el ruido fino, lo cual es clave en fotografías. El ruido multiplica el tamaño del WebP, y este paso solo ya reduce el peso final entre 10–30%:
magick input.png -noise 1 output.pngVea más información sobre como usar ImageMagick
FASE 2 — Compresión WebP real
Aquí entra la herramienta profesional: cwebp (libwebp de Google). Es open source y es lo que usan muchos servicios online.
Ejemplo profesional:
cwebp input.png \
-q 70 \
-m 6 \
-sns 80 \
-af \
-sharp_yuv \
-o output.webpQué significa:
- -q 70 → calidad real perceptual
- -m 6 → método más lento pero mejor compresión
- -sns 80 → preserva detalles importantes
- -af → filtro automático
- -sharp_yuv → mejora cromática
Esto suele ser 20–40% más eficiente que exportar desde GIMP.
FASE 3 — Optimización final (lossless)
Aquí entra el equivalente a jpegoptim (JPGs) para Webp: webp-lossless o img2webp
Pero el estándar profesional hoy es webpmux
o directamente volver a optimizar:
cwebp -q 100 input.webp -o output.webp(reoptimiza el stream interno).