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Über die Formate
VIFF (Visualization Image File Format) ist ein wissenschaftliches Bildformat, das von Khoral Research (ursprünglich an der University of New Mexico) entwickelt wurde und um 1990 mit der visuellen Programmierumgebung Khoros für Bildverarbeitung und Datenvisualisierung erschien. VIFF-Dateien verwenden einen 1024-Byte-Header, gefolgt von optionalen Farbkartendaten und den Bilddaten selbst, wobei der Header detaillierte Spezifikationen enthält: Datenspeichertyp (Bit, Byte, Short, Integer, Float, Double, Complex), Datenkodierung (keine, CCITT Group 3/4), Farbraummodell (keines, generisch, RGB, HSI, CMYK und andere) und Unterstützung für Mehrband-Bilder (Mehrkanal) mit beliebiger Bandanzahl. Das Format verarbeitet eindimensionale Signale, zweidimensionale Bilder, dreidimensionale Volumen und Standortdaten (dünne Pixelkoordinaten), was es über die einfache Bildspeicherung hinaus vielseitig macht. VIFF wurde für die visuelle Datenfluss-Programmierumgebung Khoros/VisiQuest konzipiert, in der Benutzer Bildverarbeitungs-Pipelines aufbauten, indem sie Verarbeitungsknoten auf einer grafischen Leinwand verbanden — ein Ansatz, der spätere Systeme wie AVS, MATLAB Simulink und LabVIEW beeinflusste. Ein Vorteil ist die wissenschaftliche Datentreü: VIFF unterstützt das gesamte Spektrum numerischer Typen im wissenschaftlichen Rechnen (einschließlich komplexer Zahlen und doppelter Präzision), speichert Mehrband-Datensätze nativ und trägt Kalibrierungsmetadaten — was es für Fernerkundung, medizinische Bildgebung und Spektralanalyse geeignet macht, wo generische Bildformate Informationen verlieren. Die Verbindung des Formats zum visuellen Programmierparadigma von Khoros bietet eine weitere bemerkenswerte Dimension — VIFF war das Standard-E/A-Format für eine der einflussreichsten frühen visuellen Programmier-Umgebungen für wissenschaftliche Bildanalyse. VIFF-Dateien können von ImageMagick und alten Khoros/VisiQuest-Installationen gelesen 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.