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Über die Formate
JP2 (JPEG 2000 Part 1) ist ein Bildformat, das auf dem Komprimierungsstandard JPEG 2000 basiert. Dieser wurde von der Joint Photographic Experts Group entwickelt und im Dezember 2000 als ISO/IEC 15444-1 veröffentlicht — als Nachfolger des ursprünglichen JPEG-Standards. Im Gegensatz zur blockbasierten diskreten Kosinustransformation von JPEG verwendet JPEG 2000 die diskrete Wavelet-Transformation (DWT), die die charakteristischen 8x8-Blockartefakte eliminiert, die bei stark komprimierten JPEG-Bildern sichtbar sind, und stattdessen eine gleichmässige, graduelle Qualitätsverschlechterung erzeugt. Das Format unterstützt sowohl verlustbehaftete als auch verlustfreie Komprimierung innerhalb desselben Codestreams sowie Funktionen, die dem ursprünglichen JPEG fehlen: 16-Bit- und höhere Bittiefen, beliebige Anzahlen von Farbkanälen, Alphatransparenz, Region-of-Interest-Codierung (mehr Bits für wichtige Bereiche) und progressive Qualitäts- oder Auflösungsverfeinerung aus einem einzigen komprimierten Stream. Ein Vorteil ist die überlegene Bildqualität bei niedrigen Bitraten — JPEG 2000 erzeugt sichtbar sauberere Bilder als JPEG bei vergleichbaren Dateigrössen, insbesondere unter 0,5 Bit pro Pixel, wo JPEG schwere Blockartefakte zeigt. Die progressive Dekodierungsfähigkeit ist eine weitere Stärke: Eine einzelne JP2-Datei kann in jeder Auflösung oder Qualitätsstufe dekodiert werden, ohne mehrere Versionen zu kodieren — wertvoll für Fernerkundung und medizinische Bildgebung, wo dasselbe Bild sowohl für die Miniaturansicht als auch für die Vollauflösung-Analyse dienen muss. JP2 ist das vorgeschriebene Format für Digital Cinema (DCI), das bevorzugte Format in der Geodatenverarbeitung (GeoJP2) und weit verbreitet in der Digitalisierung von Kulturerbe.
VIPS ist das native Dateiformat der libvips)-Bildverarbeitungsbibliothek, die ursprünglich von John Cupitt und Kirk Martinez an der National Gallery in London während des VASARI-Projekts (1989-1993) für die hochauflösende Digitalisierung und Analyse von Gemälden entwickelt wurde. Das VIPS-Format speichert große Bilder in einem einfachen, speicher-mappbaren Layout: ein Header mit Bildabmessungen, Bandanzahl (Kanäle), Datentyp (8/16/32-Bit-Ganzzahl, Float, Double, Complex), Farbinterpretation, Auflösung und Offset-Metadaten, gefolgt von den rohen Pixeldaten in band-verschachteltem Format. Dieses geradlinige Layout ermöglicht es dem virtüllen Speichermanager des Betriebssystems, die Datei direkt in den Adressraum abzubilden, wodurch libvips Bilder verarbeiten kann, die viel größer als der verfügbare RAM sind, indem Teile nach Bedarf ein- und ausgelagert werden — eine Technik namens bedarfsgesteürte Auswertung. VIPS-Dateien unterstützen Bilder mit beliebiger Bandanzahl in jedem der unterstützten numerischen Typen und können alles von Standard-RGB-Fotografien bis zu Hyperspektral-Datensätzen mit Hunderten von Bändern aufnehmen. Ein Vorteil ist die Leistung bei großen Bildern: Die Architektur von libvips verarbeitet Bilder in kleinen Kacheln, die bedarfsweise ausgewertet werden, was bedeutet, dass ein 100.000 x 100.000-Pixel-Bild zugeschnitten, skaliert, geschärft und gespeichert werden kann, ohne das gesamte Bild in den Speicher zu laden — eine Fähigkeit, die VIPS zur Engine hinter Bildverarbeitungsdiensten macht, die Millionen von Webbildern verarbeiten. Das wissenschaftliche Erbe des Formats ist eine weitere Stärke — das VASARI-Projekt erforderte die Analyse von Gemälden bei Ultrahöchstauflösung mit Multispektralbildgebung, und die Unterstützung des VIPS-Formats für beliebige Bandanzahlen und Gleitkomma-Präzision spiegelt diese Computational Imaging-Ursprünge wider. VIPS-Dateien werden hauptsächlich mit der libvips-Bibliothek (verfügbar für C, Python, Ruby und andere Sprachen) verwendet und können über vips-Kommandozeilentools oder ImageMagick in andere Formate konvertiert werden.