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PNG00 इमेज फॉर्मेट व्यापक पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स (PNG) फॉर्मेट के एक विशिष्ट सबसेट का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे रैस्टर इमेज के लॉसलेस, अच्छी तरह से संकुचित स्टोरेज को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे GIF पर एक परिष्कार और सुधार के रूप में विकसित किया गया था और इसकी बहुमुखी विशेषताओं के कारण यह लोकप्रिय हो गया है। सामान्य PNG के विपरीत जो रंग की गहराई और अतिरिक्त विशेषताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, PNG00 विशेष रूप से कुछ स्थितियों के लिए अनुकूलित एक फॉर्मेट को संदर्भित करता है, जो मूल इमेज डेटा की अखंडता का त्याग किए बिना कुशल संपीड़न और पुराने सिस्टम के साथ संगतता प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

अपने मूल में, PNG फॉर्मेट, जिसमें PNG00 भी शामिल है, संपीड़न की एक विधि का उपयोग करता है जो लॉसलेस है। इसका मतलब यह है कि, JPEG या अन्य लॉसी फॉर्मेट के विपरीत, जब किसी इमेज को PNG00 फॉर्मेट में संपीड़ित किया जाता है, तो गुणवत्ता में कोई हानि नहीं होती है, और सभी मूल इमेज जानकारी को पूरी तरह से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। यह विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जहां इमेज अखंडता सर्वोपरि है, जैसे डेस्कटॉप प्रकाशन, डिजिटल कला और कुछ वेब ग्राफिक्स जहां स्पष्टता और सटीकता महत्वपूर्ण है।

PNG00 फ़ाइल की संरचना, सभी PNG फ़ाइलों की तरह, चंक-आधारित है। एक PNG फ़ाइल कई चंक्स से बनी होती है, जिनमें से प्रत्येक एक अलग उद्देश्य की पूर्ति करता है। इन चंक्स में मेटाडेटा शामिल हो सकता है, जैसे इमेज का रंग स्थान, गामा और टेक्स्ट एनोटेशन, इमेज डेटा के अलावा। प्रत्येक PNG फ़ाइल में महत्वपूर्ण चंक्स हेडर चंक (IHDR) होते हैं, जो इमेज के आकार और रंग की गहराई को रेखांकित करते हैं; अनुक्रमित इमेज के लिए पैलेट चंक (PLTE); इमेज डेटा चंक (IDAT), जिसमें वास्तविक संपीड़ित इमेज डेटा होता है; और एंड चंक (IEND), जो फ़ाइल के अंत का संकेत देता है।

PNG00 और PNG में संपीड़न, बड़े पैमाने पर, फ़िल्टरिंग और DEFLATE एल्गोरिथम के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। फ़िल्टरिंग एक प्रीप्रोसेसिंग चरण है जो इमेज जानकारी की जटिलता को कम करके अधिक कुशल संपीड़न के लिए इमेज डेटा तैयार करता है। कई फ़िल्टरिंग विधियाँ उपलब्ध हैं, और PNG एक फ़िल्टर विधि का उपयोग करता है जो आसन्न पिक्सेल के रंगों के आधार पर पिक्सेल के रंग की भविष्यवाणी करता है, जिससे उस जानकारी की मात्रा कम हो जाती है जिसे संपीड़ित करने की आवश्यकता होती है। फ़िल्टरिंग के बाद, DEFLATE संपीड़न एल्गोरिथम, LZ77 और हफ़मैन कोडिंग का एक रूपांतर, इमेज डेटा को बिना किसी नुकसान के महत्वपूर्ण रूप से संपीड़ित करने के लिए लागू किया जाता है।

PNG फॉर्मेट की एक विशिष्ट विशेषता, जिसमें PNG00 भी शामिल है, अल्फा चैनल के लिए इसका समर्थन है, जो इमेज में पारदर्शिता के विभिन्न स्तरों की अनुमति देता है। यह सुविधा वेब डिज़ाइन और सॉफ़्टवेयर विकास में विशेष रूप से उपयोगी है, जहाँ इमेज को विभिन्न पृष्ठभूमि पर आरोपित करने की आवश्यकता होती है। GIF जैसे फॉर्मेट के विपरीत, जो केवल पूरी तरह से पारदर्शी या पूरी तरह से अपारदर्शी पिक्सेल का समर्थन करते हैं, PNG का 8-बिट पारदर्शिता के लिए समर्थन पूरी तरह से पारदर्शी से पूरी तरह से अपारदर्शी तक 256 स्तरों की पारदर्शिता की अनुमति देता है, जिससे सहज संक्रमण और प्रभावों का निर्माण होता है।

PNG में रंग प्रबंधन, और विस्तार से PNG00, ICC प्रोफ़ाइल चंक्स या sRGB चंक्स को शामिल करके नियंत्रित किया जाता है, जो निर्दिष्ट करते हैं कि इमेज में रंगों की व्याख्या विभिन्न उपकरणों द्वारा कैसे की जानी चाहिए। यह सुनिश्चित करता है कि, उस उपकरण की परवाह किए बिना जिस पर इमेज देखी जाती है, रंगों को यथासंभव सटीक रूप से प्रदर्शित किया जाता है। यह डिजिटल फ़ोटोग्राफ़ी और वेब डिज़ाइन जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है, जहाँ विभिन्न उपकरणों पर रंग स्थिरता आवश्यक है।

विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म और उपकरणों के साथ PNG00 की संगतता इसकी प्रमुख शक्तियों में से एक है। इसके लॉसलेस संपीड़न, पारदर्शिता के लिए समर्थन और रंग प्रबंधन क्षमताओं को देखते हुए, यह आधुनिक वेब ब्राउज़र, इमेज संपादन सॉफ़्टवेयर और ऑपरेटिंग सिस्टम में व्यापक रूप से समर्थित है। यह सार्वभौमिक संगतता सुनिश्चित करती है कि PNG00 फॉर्मेट में सहेजी गई इमेज को विभिन्न संदर्भों में मज़बूती से देखा और संपादित किया जा सकता है, बिना रूपांतरण या विशेष प्लगइन की आवश्यकता के।

अपने लाभों के बावजूद, PNG00 फॉर्मेट की सीमाएँ हैं। सबसे उल्लेखनीय फ़ाइल का आकार है। क्योंकि यह लॉसलेस संपीड़न का उपयोग करता है, PNG00 फ़ाइलें आम तौर पर अपने JPEG समकक्षों से बड़ी होती हैं, जो लॉसी संपीड़न का उपयोग करते हैं। यह वेब अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण कमी हो सकती है जहां तेज़ लोडिंग समय महत्वपूर्ण है। इन परिदृश्यों में, डेवलपर्स को इमेज गुणवत्ता की आवश्यकता को दक्षता की आवश्यकता के साथ सावधानीपूर्वक संतुलित करना चाहिए, अक्सर इमेज स्प्राइट जैसी तकनीकों को नियोजित करना या जहां संभव हो फ़ाइल आकार को कम करने के लिए कम रंग की गहराई का चयन करना चाहिए।

PNG00 के साथ एक और चुनौती JPEG जैसे सरल फॉर्मेट की तुलना में इसकी जटिलता के रूप में आती है। PNG में उपलब्ध सुविधाओं और विकल्पों का समृद्ध सेट, जिसमें विभिन्न चंक प्रकार, संपीड़न सेटिंग्स और रंग प्रबंधन शामिल हैं, इसे उन लोगों के लिए काम करना अधिक बोझिल बना सकते हैं जो फॉर्मेट से अपरिचित हैं। यह जटिलता PNG00 फ़ाइलों के प्रबंधन और वितरण में अक्षमता और त्रुटियों को जन्म दे सकती है यदि उचित उपकरण और विशेषज्ञता मौजूद नहीं है।

इसके अलावा, जबकि PNG00 GIF की तुलना में अल्फा पारदर्शिता और बेहतर संपीड़न जैसे लाभ प्रदान करता है, यह बहुत ही सरल ग्राफिक्स या एक समान रंग के बड़े क्षेत्रों वाली इमेज के लिए कम उपयुक्त है। इन मामलों में, GIF या यहां तक कि अधिक हालिया WebP जैसे फॉर्मेट गुणवत्ता में ध्यान देने योग्य गिरावट के बिना अधिक कुशल संपीड़न प्रदान कर सकते हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे वेब प्रौद्योगिकियाँ विकसित होती हैं और बैंडविड्थ की बाधाएँ कम होती जाती हैं, इमेज गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के बीच संतुलन प्रबंधित करना आसान हो जाता है, डिजिटल इमेज स्टोरेज और हेरफेर में PNG00 के स्थान को मजबूत करता है।

मानक सुविधाओं के अतिरिक्त, PNG00 फ़ाइलों पर कई अनुकूलन किए जा सकते हैं ताकि उन्हें अधिक कुशल बनाया जा सके। PNG फ़ाइलों में हेरफेर करने वाले उपकरण और लाइब्रेरी अक्सर सहायक चंक्स को हटाने, अनुक्रमित इमेज के लिए रंग पैलेट को अनुकूलित करने या विशिष्ट इमेज सामग्री के लिए बेहतर अनुकूल होने के लिए फ़

G4 इमेज फॉर्मेट, जिसे ग्रुप 4 कम्प्रेशन के नाम से भी जाना जाता है, एक डिजिटल इमेज कम्प्रेशन स्कीम है जिसका उपयोग आमतौर पर फैक्स ट्रांसमिशन और स्कैनिंग में किया जाता है। यह TIFF (टैग्ड इमेज फाइल फॉर्मेट) परिवार का एक हिस्सा है और इसे विशेष रूप से कुशल ब्लैक-एंड-व्हाइट या मोनोक्रोम इमेज डेटा कम्प्रेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। G4 इमेज फॉर्मेट का प्राथमिक लक्ष्य किसी इमेज के फाइल साइज़ को उसकी क्वालिटी से समझौता किए बिना कम करना है, जो इसे टेक्स्ट डॉक्यूमेंट, इंजीनियरिंग ड्रॉइंग और अन्य मोनोक्रोम इमेज के हाई-रेजोल्यूशन स्कैन के लिए उपयुक्त बनाता है।

G4 इमेज फॉर्मेट को समझने के लिए इसके पूर्ववर्ती, ग्रुप 3 (G3) कम्प्रेशन स्कीम से परिचित होना आवश्यक है। पहले के फैक्स मशीनों में उपयोग किए जाने वाले G3 ने एक-आयामी (1D) रन-लेंथ एन्कोडिंग जैसी तकनीकों को पेश करके मोनोक्रोम इमेज कम्प्रेशन की नींव रखी। हालाँकि, G3 की कम्प्रेशन क्षमता में सीमाएँ थीं, खासकर अधिक जटिल या विस्तृत इमेज के लिए। इन सीमाओं को दूर करने और कम्प्रेशन क्षमताओं में सुधार करने के लिए, G4 फॉर्मेट को दो-आयामी (2D) एन्कोडिंग स्कीम के साथ पेश किया गया, जो कम्प्रेशन क्षमता को बढ़ाता है, विशेष रूप से दोहराए जाने वाले पैटर्न वाली इमेज के लिए।

G4 फॉर्मेट के कम्प्रेशन एल्गोरिथम के पीछे का मूल सिद्धांत दो-आयामी (2D) संशोधित READ (रिलेटिव एलिमेंट एड्रेस डिज़ाइनेट) एन्कोडिंग का उपयोग है। यह दृष्टिकोण रन-लेंथ एन्कोडिंग की मूल अवधारणा पर आधारित है, जहाँ समान रंगीन पिक्सेल का अनुक्रम (आमतौर पर G4 के मामले में काला या सफेद) एक एकल डेटा बिंदु के रूप में संग्रहीत किया जाता है, जो रंग और लगातार पिक्सेल की संख्या को इंगित करता है। 2D कोडिंग स्कीम में, इमेज में प्रत्येक पंक्ति को स्वतंत्र रूप से व्यवहार करने के बजाय, G4 आसन्न पंक्तियों के बीच के अंतर की जाँच करता है। यह विधि पंक्तियों में दोहराए जाने वाले पैटर्न को कुशलतापूर्वक पहचानती है और उन्हें संपीड़ित करती है, जिससे लगातार पैटर्न वाली इमेज के फ़ाइल आकार को काफी कम किया जाता है।

G4 एन्कोडिंग प्रक्रिया में, पिक्सेल की प्रत्येक पंक्ति की तुलना उसके ठीक ऊपर की पंक्ति से की जाती है, जिसे संदर्भ रेखा के रूप में जाना जाता है। एल्गोरिथम पिक्सेल रंग में परिवर्तन (काले से सफेद और इसके विपरीत संक्रमण) की पहचान करता है और पिक्सेल की निरपेक्ष स्थिति के बजाय इन परिवर्तनों के बीच की दूरी को एन्कोड करता है। इन अंतरों को एन्कोड करके, G4 डेटा को कुशलतापूर्वक संपीड़ित करता है, विशेष रूप से उन दस्तावेज़ों में जहाँ कई पंक्तियाँ समान या समान होती हैं। यह सापेक्ष एन्कोडिंग विधि इस तथ्य का लाभ उठाती है कि टेक्स्टुअल और लाइन ड्राइंग सामग्री में अक्सर दोहराए जाने वाले पैटर्न शामिल होते हैं, जिससे G4 स्कैन किए गए दस्तावेज़ों और तकनीकी ड्रॉइंग को संपीड़ित करने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हो जाता है।

G4 कम्प्रेशन एल्गोरिथम की एक उल्लेखनीय विशेषता एन्कोडिंग ओवरहेड में इसका 'न्यूनतमवाद' है। यह अलग-अलग पंक्तियों या खंडों के लिए संपीड़ित डेटा स्ट्रीम के भीतर पारंपरिक मार्कर या हेडर के उपयोग से बचता है। इसके बजाय, G4 रन की लंबाई और संदर्भ और कोडिंग लाइनों के बीच की शिफ्ट का प्रतिनिधित्व करने के लिए कोड के एक कॉम्पैक्ट सेट पर निर्भर करता है। यह रणनीति G4 की उच्च कम्प्रेशन दरों में महत्वपूर्ण योगदान देती है, एन्कोडिंग प्रक्रिया के दौरान पेश किए गए अतिरिक्त डेटा को कम करके, यह सुनिश्चित करती है कि संपीड़ित फ़ाइल यथासंभव छोटी हो।

कम्प्रेशन क्षमता G4 फॉर्मेट की अपील का एक महत्वपूर्ण पहलू है, लेकिन इमेज क्वालिटी पर इसका प्रभाव ध्यान देने योग्य है। अपनी उच्च कम्प्रेशन दरों के बावजूद, G4 दोषरहित डेटा कम्प्रेशन सुनिश्चित करता है। इसका मतलब यह है कि जब एक G4-संपीड़ित इमेज को डीकंप्रेस किया जाता है, तो उसे बिना किसी विवरण या गुणवत्ता की हानि के उसकी मूल स्थिति में बहाल कर दिया जाता है। यह दोषरहित प्रकृति उन अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है जहाँ पुनरुत्पादित इमेज की सटीकता महत्वपूर्ण है, जैसे कानूनी दस्तावेज़, वास्तुकला योजनाएँ और स्कैन किए गए टेक्स्ट।

TIFF विनिर्देश में G4 इमेज फॉर्मेट का एकीकरण इसकी बहुमुखी प्रतिभा और उपयोगिता को बढ़ाता है। TIFF, एक लचीला और व्यापक रूप से समर्थित इमेज फ़ाइल फ़ॉर्मेट होने के कारण, G4 सहित विभिन्न कम्प्रेशन स्कीम को शामिल करने की अनुमति देता है, बिना TIFF द्वारा प्रदान की जाने वाली कार्यक्षमता से समझौता किए, जैसे एक ही फ़ाइल में कई इमेज के लिए समर्थन, मेटाडेटा संग्रहण और विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म और डिवाइस पर संगतता। इस एकीकरण का मतलब है कि उपयोगकर्ता TIFF फॉर्मेट की समृद्ध विशेषताओं और व्यापक संगतता को बनाए रखते हुए G4 के कुशल कम्प्रेशन से लाभ उठा सकते हैं।

हालाँकि, G4 इमेज फॉर्मेट का उपयोग कुछ विचारों और सीमाओं को प्रस्तुत करता है जिनके बारे में उपयोगकर्ताओं को पता होना चाहिए। उदाहरण के लिए, G4 कम्प्रेशन की दक्षता इमेज की सामग्री पर अत्यधिक निर्भर है। एक समान रंग या दोहराए जाने वाले पैटर्न वाले बड़े क्षेत्रों वाली इमेज को यादृच्छिक या अत्यधिक विस्तृत सामग्री वाली इमेज की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से संपीड़ित किया जाता है। इस विशेषता का मतलब है कि जबकि G4 टेक्स्ट दस्तावेज़ों और सरल रेखाचित्रों के लिए उत्कृष्ट है, इसकी कम्प्रेशन क्षमता और प्रभावशीलता तस्वीरों या जटिल ग्रेस्केल इमेज के लिए कम हो सकती है।

इसके अलावा, G4 कम्प्रेशन और डीकम्प्रेशन का प्रदर्शन उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधनों से प्रभावित होता है। एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रक्रियाओं में शामिल दो-आयामी विश्लेषण को सरल, एक-आयामी योजनाओं की तुलना में अधिक प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता होती है। नतीजतन, सीमित कम्प्यूटेशनल क्षमता वाले डिवाइस, जैसे पुराने फैक्स मशीन या स्कैनर, G4 संपीड़ित इमेज के साथ काम करते समय धीमी प्रोसेसिंग समय का अनुभव कर सकते हैं। इस कम्प्यूटेशनल मांग को कम फ़ाइल आकार और संग्रहण आवश्यकताओं के लाभों के विरुद्ध संतुलित किया जाना चाहिए।

इन विचारों के बावजूद, विभिन्न अनुप्रयोगों में G4 इमेज फॉर्मेट को अपनाना इसके मूल्य को उजागर करता है। दस्तावेज़ संग्रह और डिजिटल पुस्तकालयों के क्षेत्र में, विवरण का त्याग किए बिना फ़ाइल आकार को महत्वपूर्ण रूप से कम करने की G4 की क्षमता