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Über die Formate
DjVu (ausgesprochen "deja vu") ist ein Dokumentformat, das bei AT&T Labs von Yann LeCun, Leon Bottou, Patrick Haffner und Paul Howard entwickelt und 1996 erstmals veröffentlicht wurde. Das Format wurde speziell für die Speicherung gescannter Dokumente und Bilder bei sehr hohen Kompressionsraten konzipiert, wobei eine für die Bildschirmlektüre geeignete visuelle Qualität erhalten bleibt. DjVu erreicht dies durch einen geschichteten Ansatz: Das Dokumentbild wird in eine Vordergrundschicht (Text und Strichgrafik in voller Auflösung), eine Hintergrundschicht (Fotografien und Texturen in reduzierter Auflösung) und eine Maskenschicht aufgeteilt, die bestimmt, welche Schicht an jedem Pixel sichtbar ist. Diese Trennung, kombiniert mit zweckgebundenen Kompressionsalgorithmen für jeden Schichttyp, erzeugt typischerweise Dateien, die 5-10 Mal kleiner sind als entsprechende JPEG- oder PDF-Scans. Ein Vorteil ist die aussergewöhnliche Kompression bei gescannten Seiten — ein 300-DPI-Farbscan, der als TIFF 25 MB oder als JPEG 500 KB belegen könnte, komprimiert in DjVu typischerweise auf 40-80 KB, wobei der Text lesbar bleibt. Das progressive Rendering-Modell ist eine weitere Stärke: DjVu-Dateien streamen effizient über Netzwerke und zeigen fast sofort eine lesbare Version mit niedriger Auflösung an, während sie progressiv zur vollen Qualität verfeinern. Das Format unterstützt mehrseitige Dokumente, eingebettete Textschichten für Durchsuchbarkeit, Hyperlinks, Anmerkungen und einen gemeinsamen Wörterbuch-Mechanismus, der Sammlungen ähnlicher Seiten weiter komprimiert. DjVu wird von Bibliotheken und Archiven häufig für digitalisierte historische Dokumente und Manuskripte verwendet.
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.