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Informazioni sui formati
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.
PFM (Portable Float Map) è un formato immagine raster in virgola mobile ideato da Paul Debevec intorno al 2001, progettato per memorizzare dati immagine ad alta gamma dinamica con la semplicità della famiglia di formati Netpbm. PFM estende la filosofia PBM/PGM/PPM — intestazione minimale, dati grezzi, nessuna compressione — ai campioni in virgola mobile IEEE a 32 bit, fornendo accesso diretto ai valori pixel HDR senza l'overhead di codifica di formati come OpenEXR o la gamma limitata della codifica RGBE di Radiance HDR. La struttura del file è intenzionalmente minimale: un numero magico di due caratteri ('Pf' per la scala di grigi, 'PF' per il colore), larghezza e altezza sulla riga successiva, un indicatore di scala/endianness (negativo per little-endian, positivo per big-endian, con la magnitudine che indica il fattore di scala), e quindi i dati float grezzi a 32 bit per ogni pixel. I file PFM memorizzano un float per pixel per la scala di grigi o tre float (RGB) per pixel per il colore, senza compressione, canale alfa o supporto ai metadati. Il formato è emerso dalla comunità di ricerca sull'imaging HDR dove il lavoro di Debevec sull'illuminazione basata su immagini e la cattura con light stage richiedeva un modo semplice e non ambiguo per memorizzare valori di radianza lineare in virgola mobile che potessero essere facilmente scambiati tra strumenti di ricerca. Un vantaggio è la semplicità assoluta per i dati HDR: PFM può essere letto e scritto in poche righe di codice in qualsiasi linguaggio che supporti i float IEEE, senza dipendenze da librerie — ideale per la prototipazione nella ricerca e lo scambio rapido di dati tra strumenti personalizzati. L'adozione diffusa del formato nella comunità di ricerca in visione artificiale e fotografia computazionale è un altro punto di forza pratico — benchmark di flusso ottico (Middlebury), dataset di stima della profondità e acquisizioni di campi di radianza utilizzano comunemente PFM. Il formato è supportato da ImageMagick, OpenCV, HDR Shop e Luminance HDR.