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UYVY è un formato pixel packed per memorizzare immagini e fotogrammi video nello spazio colore YUV con sottocampionamento della crominanza 4:2:2, con la designazione UYVY che indica l'ordine dei byte all'interno di ogni macropixel di 4 byte: U (Cb), Y0, V (Cr), Y1. Ogni macropixel codifica due pixel orizzontali che condividono una singola coppia di campioni di crominanza (U e V) mantenendo valori di luminanza individuali (Y0 e Y1), ottenendo un sottocampionamento orizzontale della crominanza 2:1 che riduce la dimensione dei dati del 33% rispetto allo YUV 4:4:4 completo mantenendo la piena risoluzione di luminanza. L'ordinamento UYVY è specificato come codice FOURCC nei framework Video for Windows e DirectShow di Microsoft, ed è comunemente usato nelle schede di acquisizione video professionali, nelle apparecchiature broadcast e nelle pipeline di elaborazione video. I file UYVY grezzi non contengono intestazione — i dati pixel sono una sequenza piatta di quadruple di byte U,Y,V,Y, che richiede la specifica esterna delle dimensioni dell'immagine. Il sottocampionamento 4:2:2 sfrutta la minore risoluzione spaziale del sistema visivo umano per il colore rispetto alla luminosità: l'occhio nota i dettagli di luminanza a frequenze spaziali molto più alte rispetto ai dettagli di crominanza, quindi la condivisione dei campioni di colore tra pixel adiacenti non produce alcuna perdita di qualità visibile in pratica. Un vantaggio è la compatibilità con gli standard broadcast: il campionamento 4:2:2 di UYVY corrisponde alla struttura di crominanza usata negli standard video professionali (ITU-R BT.601, SDI), rendendolo il formato naturale per l'hardware di acquisizione video e l'elaborazione con precisione al fotogramma. Il layout di memoria efficiente del formato è un altro punto di forza — la disposizione compatta dei byte consente trasferimenti DMA veloci tra l'hardware di acquisizione e la memoria di sistema. I dati UYVY sono gestiti da FFmpeg, ImageMagick e software professionale di acquisizione/editing video.
VIFF (Visualization Image File Format) è un formato immagine scientifico sviluppato da Khoral Research (originariamente presso l'Università del New Mexico), apparso per la prima volta intorno al 1990 con l'ambiente di programmazione visuale Khoros per l'elaborazione delle immagini e la visualizzazione dei dati. I file VIFF utilizzano un'intestazione di 1024 byte seguita da dati opzionali della mappa colore e dai dati immagine stessi, con l'intestazione contenente specifiche dettagliate: tipo di memorizzazione dei dati (bit, byte, short, intero, float, double, complesso), codifica dei dati (nessuna, CCITT Group 3/4), modello dello spazio colore (nessuno, generico, RGB, HSI, CMYK e altri) e supporto per immagini multi-banda (multicanale) con un numero arbitrario di bande. Il formato gestisce segnali monodimensionali, immagini bidimensionali, volumi tridimensionali e dati di posizione (coordinate di pixel sparsi), rendendolo versatile al di là della semplice memorizzazione di immagini. VIFF è stato progettato per l'ambiente di programmazione a flusso di dati visuale Khoros/VisiQuest, dove gli utenti costruivano pipeline di elaborazione immagini collegando nodi di elaborazione in un canvas grafico — un approccio che ha influenzato sistemi successivi come AVS, MATLAB Simulink e LabVIEW. Un vantaggio è la fedeltà dei dati scientifici: VIFF supporta l'intera gamma di tipi numerici utilizzati nel calcolo scientifico (inclusi numeri complessi e double a doppia precisione), memorizza nativamente dataset multi-banda e trasporta metadati di calibrazione — rendendolo adatto per il telerilevamento, l'imaging medico e le applicazioni di analisi spettrale dove i formati immagine generici perdono informazioni. Il legame del formato con il paradigma di programmazione visuale Khoros aggiunge un'altra dimensione notevole — VIFF era il formato I/O standard per uno dei più influenti ambienti di programmazione visuale per l'analisi scientifica delle immagini. I file VIFF possono essere letti da ImageMagick e dalle installazioni legacy di Khoros/VisiQuest.