El proceso de captación de una imagen resulta casi idéntico para cualquier escáner: se ilumina la imagen con un foco de luz, se conduce mediante espejos la luz reflejada hacia un dispositivo denominado CCD que transforma la luz en señales eléctricas, se transforma dichas señales eléctricas a formato digital en un DAC (conversor analógico-digital) y se transmite el caudal de bits resultante al ordenador.

El CCD (Charge Coupled Device, dispositivo acoplado por carga -eléctrica-) es el elemento fundamental de todo escáner, independientemente de su forma, tamaño o mecánica. Consiste en un elemento electrónico que reacciona ante la luz, transmitiendo más o menos electricidad según sea la intensidad y el color de la luz que recibe; es un auténtico ojo electrónico. Hoy en día es bastante común, puede que usted posea uno sin saberlo: en su cámara de vídeo, en su fax, en su cámara de fotos digital...

La calidad final del escaneado dependerá fundamentalmente de la calidad del CCD; los demás elementos podrán hacer un trabajo mejor o peor, pero si la imagen no es captada con fidelidad cualquier operación posterior no podrá arreglar el problema. Teniendo en cuenta lo anterior, también debemos tener en cuenta la calidad del DAC, puesto que de nada sirve captar la luz con enorme precisión si perdemos mucha de esa información al transformar el caudal eléctrico a bits.

Por este motivo se suele decir que son preferibles los escáners de marcas de prestigio como Nikon o Kodak a otros con una mayor resolución teórica, pero con CCDs que no captan con fidelidad los colores o DACs que no aprovechan bien la señal eléctrica, dando resultados más pobres, más planos.

No podemos continuar la explicación sin definir este término, uno de los parámetros más utilizados (a veces incluso demasiado) a la hora de determinar la calidad de un escáner. La resolución (medida en ppp, puntos por pulgada) puede definirse como el número de puntos individuales de una imagen que es capaz de captar un escáner... aunque en realidad no es algo tan sencillo.

La resolución así definida sería la resolución óptica o real del escáner. Así, cuando hablamos de un escáner con resolución de "300x600 ppp" nos estamos refiriendo a que en cada línea horizontal de una pulgada de largo (2,54 cm) puede captar 300 puntos individuales, mientras que en vertical llega hasta los 600 puntos; como en este caso, generalmente la resolución horizontal y la vertical no coinciden, siendo mayor (típicamente el doble) la vertical.

Esta resolución óptica viene dada por el CCD y es la más importante, ya que implica los límites físicos de calidad que podemos conseguir con el escáner. Por ello, es un método comercial muy típico comentar sólo el mayor de los dos valores, describiendo como "un escáner de 600 ppp" a un aparato de 300x600 ppp o "un escáner de 1.200 ppp" a un aparato de 600x1.200 ppp; téngalo en cuenta, la diferencia es obtener o no el cuádruple de puntos.

Tenemos también la resolución interpolada; consiste en superar los límites que impone la resolución óptica (300x600 ppp, por ejemplo) mediante la estimación matemática de cuáles podrían ser los valores de los puntos que añadimos por software a la imagen. Por ejemplo, si el escáner capta físicamente dos puntos contiguos, uno blanco y otro negro, supondrá que de haber podido captar un punto extra entre ambos sería de algún tono de gris. De esta forma podemos llegar a resoluciones absurdamente altas, de hasta 9.600x9.600 ppp, aunque en realidad no obtenemos más información real que la que proporciona la resolución óptica máxima del aparato. Evidentemente este valor es el que más gusta a los anunciantes de escáners...

Por último está la propia resolución de escaneado, aquella que seleccionamos para captar una imagen concreta. Su valor irá desde un cierto mínimo (típicamente unos 75 ppp) hasta el máximo de la resolución interpolada. En este caso el valor es siempre idéntico para la resolución horizontal y la vertical, ya que si no la imagen tendría las dimensiones deformadas.

Al hablar de imágenes, digitales o no, a nadie se le escapa la importancia que tiene el color. Una fotografía en color resulta mucho más agradable de ver que otra en tonos grises; un gráfico acertadamente coloreado resulta mucho más interesante que otro en blanco y negro; incluso un texto en el que los epígrafes o las conclusiones tengan un color destacado resulta menos monótono e invita a su lectura.

Sin embargo, digitalizar los infinitos matices que puede haber en una foto cualquiera no es un proceso sencillo. Hasta no hace mucho, los escáners captaban las imágenes únicamente en blanco y negro o, como mucho, con un número muy limitado de matices de gris, entre 16 y 256. Posteriormente aparecieron escáners que podían captar color, aunque el proceso requería tres pasadas por encima de la imagen, una para cada color primario (rojo, azul y verde). Hoy en día la práctica totalidad de los escáners captan hasta 16,7 millones de colores distintos en una única pasada, e incluso algunos llegan hasta los 68.719 millones de colores.

Para entender cómo se llega a estas apabullantes cifras debemos explicar cómo asignan los ordenadores los colores a las imágenes. En todos los ordenadores se utiliza lo que se denomina sistema binario, que es un sistema matemático en el cual la unidad superior no es el 10 como en el sistema decimal al que estamos acostumbrados, sino el 2. Un bit cualquiera puede por tanto tomar 2 valores, que pueden representar colores (blanco y negro, por ejemplo); si en vez de un bit tenemos 8, los posibles valores son 2 elevado a 8 = 256 colores; si son 16 bits, 2 elevado a 16 = 65.536 colores; si son 24 bits, 2 elevado a 24 = 16.777216 colores; etc, etc.

Por tanto, "una imagen a 24 bits de color" es una imagen en la cual cada punto puede tener hasta 16,7 millones de colores distintos; esta cantidad de colores se considera suficiente para casi todos los usos normales de una imagen, por lo que se le suele denominar color real. La casi totalidad de los escáners actuales capturan las imágenes con 24 bits, pero la tendencia actual consiste en escanear incluso con más bits, 30 ó incluso 36, de tal forma que se capte un espectro de colores absolutamente fiel al real; sin embargo, casi siempre se reduce posteriormente esta profundidad de color a 24 bits para mantener un tamaño de memoria razonable, pero la calidad final sigue siendo muy alta ya que sólo se eliminan los datos de color más redundantes.

Depende de la imagen (genial respuesta, ¿verdad?). Para saber exactamente cuál va a ser el tamaño de una imagen, deberemos usar la siguiente fórmula:

Tamaño imagen (KB) = L x A x RH x RV x bits / 8.192

Donde L y A son las dimensiones de la imagen en pulgadas (una pulgada = 2,54 cm) y RH y RV las resoluciones horizontal y vertical respectivamente. Hagamos un ejemplo rápido: una imagen DIN-A4 (aproximadamente 11,7x8,3 pulgadas) escaneada a 300 ppp (300x300) con 24 bits de color (color real) ocupa ¡25.490 KB!! (unos 25 MB, 25 megas!!). La cifra resulta impactante, pero no se preocupe; existen muchos métodos para reducir el tamaño de las imágenes, tanto a la hora de manejarlas en memoria como a la de almacenarlas en el disco duro.

El primer método consiste en escanear a menor resolución; la calidad es menor, pero el tamaño del fichero resultante también. Si la imagen va a tener como destino la pantalla de un ordenador, 75 ppp serán casi siempre suficientes, lo que reduciría el tamaño de la imagen anterior a apenas 1.593 KB, poco más de 1,5 MB.

Como segundo método tenemos reducir la profundidad de color. Si la imagen anterior es un dibujo a tinta china, con escanear a 1 bit (en blanco y negro) puede que tengamos suficiente. Esto reduciría el tamaño a tan sólo 1.062 KB, casi exactamente 1 MB.

Por último podemos archivar la imagen en formato comprimido. En este caso el tamaño de la imagen en memoria permanece invariable (25 MB), pero el tamaño en disco puede quedar en menos de una quinta parte sin pérdida de calidad, o incluso menos si la compresión se realiza eliminando información redundante. Como ejemplo de formatos de archivo de imagen con compresión tenemos los JPEG (o JPG), GIF o TIFF, frente al clásico BMP que carece de compresión alguna.

Lo más importante es que podemos combinar los factores anteriores para conseguir resultados realmente optimizados; así, escaneando la imagen del ejemplo a 75 ppp, con 1 bit de color y guardándola en formato GIF, el resultado puede ocupar tan sólo 66 KB en memoria y menos de 15 KB en disco.

Para terminar con este tema vamos a poner una tabla resumen en la que se ilustra la cantidad de memoria RAM que ocupan algunos ejemplos típicos de original a diferentes resoluciones y colores: