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CID(Character Identifier)是由Adobe Systems开发的字体架构,于1993年6月制定规范,旨在解决包含超大字形集的字体所面临的挑战,特别是CJK(中日韩)文字。传统PostScript字体通过名称标识字形,当字体包含数万个字符时这种方式变得不切实际 — 典型的日文字体可能包含超过20,000个字形。CID键控字体用按字符集和排序(如Adobe-Japan1或Adobe-GB1)组织的数字标识符替换字形名称,大幅降低了字形访问和子集提取的开销。该架构定义了三种PostScript字体类型:Type 9(CID键控Type 1轮廓)、Type 10(CID键控Type 3)和Type 11(CID键控Type 42/TrueType)。一个主要优势是对海量字符集的高效处理 — CID数字方式消除了维护数千个字形名称字符串的内存和处理成本。CID字体还支持复杂的CMap资源,将编码值映射到CID,使单个字体无需复制字形数据即可服务于多种编码方案(Unicode、Shift-JIS、Big5)。该架构与PDF子集提取良好集成,允许文档仅嵌入实际使用的字形。CID键控技术为OpenType和现代PDF工作流中的CJK支持奠定了基础,至今仍活跃在全球的印刷生产和文档处理系统中。
JBIG(Joint Bi-level Image experts Group)是1993年发布的无损图像压缩标准(ITU-T T.82),由与创建JPEG相同的国际标准组织的专家委员会开发。虽然.jbig和.jbg扩展名指的是同一底层压缩标准,.jbig是处理原始JBIG压缩数据流的软件中更常用的完整形式。压缩算法的核心是上下文相关的算术编码:在编码每个像素之前,编码器检查一个可配置的10至16个相邻像素的模板(当前行和前一行邻居的组合)来确定一个上下文 — 数千种可能的局部像素配置之一。每个上下文维护其自身的自适应概率估计,随编码过程持续更新,使编码器能够利用每个图像区域独特的统计模式。这种方法用单一算法处理文字、线条图、半色调照片和混合内容页面,始终比Group 3的固定Huffman表或Group 4较简单的预测模型获得更好的压缩效果。后续修订版JBIG2(T.88)增加了模式匹配和有损模式以实现更高的压缩,但原始JBIG仍被广泛部署。其优势之一在于算法的自适应性:与使用固定统计模型的Group 3/4编解码器不同,JBIG在编码过程中持续学习每张特定图像的特征,对差异悬殊的内容类型提供接近最优的压缩。该标准嵌入在许多多功能打印机和文档扫描仪中用于内部图像处理。JBIG文件可被ImageMagick、jbigkit和企业文档成像系统处理。