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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

JPS इमेज फॉर्मेट, JPEG स्टीरियो के लिए संक्षिप्त, एक फाइल फॉर्मेट है जिसका उपयोग डिजिटल कैमरों द्वारा ली गई या 3D रेंडरिंग सॉफ़्टवेयर द्वारा बनाई गई स्टीरियोस्कोपिक तस्वीरों को स्टोर करने के लिए किया जाता है। यह अनिवार्य रूप से एक ही फाइल के भीतर दो JPEG इमेज की एक साइड-बाय-साइड व्यवस्था है, जो उपयुक्त सॉफ़्टवेयर या हार्डवेयर के माध्यम से देखे जाने पर, एक 3D प्रभाव प्रदान करती है। यह फॉर्मेट इमेज में गहराई का भ्रम पैदा करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जो संगत डिस्प्ले सिस्टम या 3D चश्मे वाले उपयोगकर्ताओं के लिए देखने के अनुभव को बढ़ाता है।

JPS फॉर्मेट दो इमेज को स्टोर करने के लिए अच्छी तरह से स्थापित JPEG (जॉइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप) कंप्रेशन तकनीक का लाभ उठाता है। JPEG एक लॉसी कंप्रेशन विधि है, जिसका अर्थ है कि यह कम महत्वपूर्ण जानकारी को चुनिंदा रूप से त्याग कर फ़ाइल आकार को कम करता है, अक्सर मानवीय आँख के लिए छवि गुणवत्ता में ध्यान देने योग्य कमी के बिना। यह JPS फ़ाइलों को एक के बजाय दो इमेज होने के बावजूद अपेक्षाकृत छोटा और प्रबंधनीय बनाता है।

एक JPS फ़ाइल अनिवार्य रूप से एक विशिष्ट संरचना वाली JPEG फ़ाइल है। इसमें एक ही फ्रेम के भीतर साइड-बाय-साइड दो JPEG-कंप्रेस्ड इमेज होती हैं। इन इमेज को लेफ्ट-आई और राइट-आई इमेज कहा जाता है, और वे एक ही दृश्य के थोड़े अलग दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो हमारी प्रत्येक आँख द्वारा देखी गई चीज़ों के बीच मामूली अंतर की नकल करते हैं। यह अंतर वह है जो इमेज को सही ढंग से देखे जाने पर गहराई की धारणा की अनुमति देता है।

एक JPS इमेज के लिए मानक रिज़ॉल्यूशन आमतौर पर लेफ्ट और राइट दोनों इमेज को समायोजित करने के लिए एक मानक JPEG इमेज की चौड़ाई से दोगुना होता है। उदाहरण के लिए, यदि एक मानक JPEG इमेज का रिज़ॉल्यूशन 1920x1080 पिक्सेल है, तो एक JPS इमेज का रिज़ॉल्यूशन 3840x1080 पिक्सेल होगा, जिसमें प्रत्येक साइड-बाय-साइड इमेज कुल चौड़ाई का आधा हिस्सा घेरेगी। हालाँकि, रिज़ॉल्यूशन इमेज के स्रोत और इच्छित उपयोग के आधार पर भिन्न हो सकता है।

3D में JPS इमेज देखने के लिए, एक दर्शक को एक संगत डिस्प्ले डिवाइस या सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना चाहिए जो साइड-बाय-साइड इमेज की व्याख्या कर सकता है और उन्हें प्रत्येक आँख को अलग से प्रस्तुत कर सकता है। यह विभिन्न तरीकों से प्राप्त किया जा सकता है, जैसे एनाग्लीफ 3D, जहाँ इमेज को रंग द्वारा फ़िल्टर किया जाता है और रंगीन चश्मे के साथ देखा जाता है; पोलराइज़्ड 3D, जहाँ इमेज को पोलराइज़्ड फ़िल्टर के माध्यम से प्रोजेक्ट किया जाता है और पोलराइज़्ड चश्मे के साथ देखा जाता है; या एक्टिव शटर 3D, जहाँ इमेज को वैकल्पिक रूप से प्रदर्शित किया जाता है और शटर चश्मे के साथ सिंक्रनाइज़ किया जाता है जो प्रत्येक आँख को सही इमेज दिखाने के लिए तेजी से खुलते और बंद होते हैं।

एक JPS इमेज की फ़ाइल संरचना एक मानक JPEG फ़ाइल के समान है। इसमें एक हेडर होता है, जिसमें SOI (स्टार्ट ऑफ़ इमेज) मार्कर शामिल होता है, इसके बाद कई सेगमेंट होते हैं जिनमें मेटाडेटा के विभिन्न भाग और स्वयं इमेज डेटा होता है। सेगमेंट में APP (एप्लीकेशन) मार्कर शामिल होते हैं, जिसमें Exif मेटाडेटा जैसी जानकारी हो सकती है, और DQT (डिफ़ाइन क्वांटिज़ेशन टेबल) सेगमेंट, जो इमेज डेटा को कंप्रेस करने के लिए उपयोग की जाने वाली क्वांटिज़ेशन टेबल को परिभाषित करता है।

JPS फ़ाइल में प्रमुख सेगमेंट में से एक JFIF (JPEG फ़ाइल इंटरचेंज फ़ॉर्मेट) सेगमेंट है, जो निर्दिष्ट करता है कि फ़ाइल JFIF मानक के अनुरूप है। यह सेगमेंट सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसमें थंबनेल इमेज का आस्पेक्ट रेशियो और रिज़ॉल्यूशन जैसी जानकारी भी शामिल है, जिसका उपयोग त्वरित पूर्वावलोकन के लिए किया जा सकता है।

JPS फ़ाइल में वास्तविक इमेज डेटा SOS (स्टार्ट ऑफ़ स्कैन) सेगमेंट में संग्रहीत किया जाता है, जो हेडर और मेटाडेटा सेगमेंट का अनुसरण करता है। इस सेगमेंट में लेफ्ट और राइट दोनों इमेज के लिए कंप्रेस्ड इमेज डेटा होता है। डेटा को JPEG कंप्रेशन एल्गोरिथम का उपयोग करके एन्कोड किया जाता है, जिसमें रंग स्थान रूपांतरण, सबसैंपलिंग, असतत कोसाइन ट्रांसफ़ॉर्म (DCT), क्वांटिज़ेशन और एंट्रॉपी कोडिंग सहित कई चरण शामिल होते हैं।

रंग स्थान रूपांतरण RGB रंग स्थान से इमेज डेटा को परिवर्तित करने की प्रक्रिया है, जो आमतौर पर डिजिटल कैमरों और कंप्यूटर डिस्प्ले में उपयोग किया जाता है, YCbCr रंग स्थान में, जिसका उपयोग JPEG कंप्रेशन में किया जाता है। यह रूपांतरण इमेज को एक ल्यूमिनेंस घटक (Y) में अलग करता है, जो चमक के स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, और दो क्रोमिनेंस घटक (Cb और Cr), जो रंग की जानकारी का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह कंप्रेशन के लिए फायदेमंद है क्योंकि मानवीय आँख रंग की तुलना में चमक में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील होती है, जिससे क्रोमिनेंस घटकों के अधिक आक्रामक कंप्रेशन की अनुमति मिलती है बिना कथित इमेज गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किए।

सबसैंपलिंग एक ऐसी प्रक्रिया है जो ल्यूमिनेंस घटक के सापेक्ष क्रोमिनेंस घटकों के रिज़ॉल्यूशन को कम करके रंग विवरण के प्रति मानवीय आँख की कम संवेदनशीलता का लाभ उठाती है। सामान्य सबसैंपलिंग अनुपात में 4:4:4 (कोई सबसैंपलिंग नहीं), 4:2:2 (क्रोमिनेंस के क्षैतिज रिज़ॉल्यूशन को आधा करना), और 4:2:0 (क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर दोनों रिज़ॉल्यूशन को आधा करना) शामिल हैं। सबसैंपलिंग अनुपात का चुनाव इमेज गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के बीच संतुलन को प्रभावित कर सकता है।

असतत कोसाइन ट्रांसफ़ॉर्म (DCT) को इमेज के छोटे ब्लॉक (आमतौर पर 8x8 पिक्सेल) पर लागू किया जाता है ताकि स्थानिक डोमेन डेटा को फ़्रीक्वेंसी डोमेन में परिवर्तित किया जा सके। यह चरण JPEG कंप्रेशन के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इमेज विवरण को अलग-अलग महत्व के घटकों में अलग करने की अनुमति देता है, जिसमें उच्च फ़्रीक्वेंसी घटक अक्सर मानवीय आँख के लिए कम बोधगम्य होते हैं। इन घटकों को तब क्वांटिज़ किया जा सकता है, या सटीकता में कम किया जा सकता है, ताकि कंप्रेशन प्राप्त किया जा सके।

क्वांटिज़ेशन मानों की एक श्रेणी को एकल क्वांटम मान में मैप करने की प्रक्रिया है, जो प्रभावी रूप से DCT गुण