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Über die Formate
HEIC (High Efficiency Image Container) ist Apples markenrechtlich geschützte Implementierung des HEIF-Standards (High Efficiency Image File Format), die HEVC (H.265) als Bildkomprimierungscodec verwendet. Apple führte HEIC im September 2017 mit iOS 11 als Standard-Fotoformat auf iPhones und iPads ein und ersetzte damit JPEG für neu aufgenommene Bilder. HEIC-Dateien speichern Fotografien, die mit dem Intra-Frame-Kodierungsmodus des HEVC-Videocodecs komprimiert werden, der ausgefeilte Vorhersage-, Transformations- und Entropiekodierungstechniken anwendet und bei vergleichbarer visueller Qualität etwa 50% bessere Komprimierung als JPEG erzielt. Der ISOBMFF-Container (ISO Base Media File Format) unterstützt mehrere Bilder in einer Datei, was Live Photos (ein Standbild plus ein kurzer Videoclip), Serienaufnahmesequenzen, Tiefenkarten von Dual-Kamerasystemen und HDR-Gain-Maps ermöglicht, die kompatiblen Displays die Darstellung erweiterter Dynamikbereiche erlauben. HEIC speichert auch Alphakanäle, Hilfsbilder für Computational-Photography-Funktionen (Porträtmodus-Tiefendaten, semantische Segmentierungsmasken) und umfassende EXIF/XMP-Metadaten. Ein Vorteil ist die Speichereffizienz: iPhones, die in HEIC aufnehmen, verbrauchen etwa halb so viel Speicher wie äquivalente JPEG-Aufnahmen ohne sichtbaren Qualitätsverlust — ein erheblicher Nutzen auf Geräten mit begrenztem Speicherplatz, auf denen sich Fotos schnell ansammeln. Die Integration des Formats in Apples Ökosystem ist eine weitere zentrale Stärke — HEIC-Dateien werden nativ unter macOS, iOS, iPadOS und in iCloud Photos unterstützt, und automatische JPEG-Transkodierung beim Teilen von Dateien stellt Kompatibilität beim Versenden von Fotos an Nicht-Apple-Geräte sicher. HEIC kann auch von Windows 10/11 (mit Codec), GIMP, ImageMagick und Adobe Lightroom geöffnet werden.
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.