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JPEG, जो कि संयुक्त फोटोग्राफिक विशेषज्ञ समूह के लिए है, डिजिटल छवियों के लिए हानिपूर्ण संपीड़न की एक सामान्यतः उपयोग की जाने वाली विधि है, विशेष रूप से डिजिटल फोटोग्राफी द्वारा निर्मित उन छवियों के लिए। संपीड़न की डिग्री को समायोजित किया जा सकता है, जिससे संग्रहण आकार और छवि गुणवत्ता के बीच एक चयन योग्य व्यापार की अनुमति मिलती है। JPEG आमतौर पर छवि गुणवत्ता में थोड़े बोधगम्य नुकसान के साथ 10:1 संपीड़न प्राप्त करता है।

JPEG संपीड़न एल्गोरिथ्म JPEG मानक के मूल में है। प्रक्रिया एक डिजिटल छवि से शुरू होती है जिसे उसके विशिष्ट RGB रंग स्थान से YCbCr नामक एक अलग रंग स्थान में परिवर्तित किया जाता है। YCbCr रंग स्थान छवि को चमक (Y) में अलग करता है, जो चमक के स्तर का प्रतिनिधित्व करता है, और क्रोमिनेंस (Cb और Cr), जो रंग की जानकारी का प्रतिनिधित्व करता है। यह पृथक्करण फायदेमंद है क्योंकि मानवीय आँख रंग की तुलना में चमक में बदलाव के प्रति अधिक संवेदनशील होती है, जिससे संपीड़न को चमक से अधिक रंग की जानकारी को संपीड़ित करके इसका लाभ उठाने की अनुमति मिलती है।

एक बार छवि YCbCr रंग स्थान में हो जाती है, तो JPEG संपीड़न प्रक्रिया में अगला कदम क्रोमिनेंस चैनलों को डाउनसैंपल करना है। डाउनसैंपलिंग क्रोमिनेंस जानकारी के रिज़ॉल्यूशन को कम करता है, जो आमतौर पर छवि की कथित गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं करता है, क्योंकि मानवीय आँख रंग विवरण के प्रति कम संवेदनशील होती है। यह चरण वैकल्पिक है और छवि गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के बीच वांछित संतुलन के आधार पर इसे समायोजित किया जा सकता है।

डाउनसैंपलिंग के बाद, छवि को ब्लॉकों में विभाजित किया जाता है, आमतौर पर आकार में 8x8 पिक्सेल। फिर प्रत्येक ब्लॉक को अलग से संसाधित किया जाता है। प्रत्येक ब्लॉक को संसाधित करने में पहला कदम असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT) को लागू करना है। DCT एक गणितीय संक्रिया है जो स्थानिक डोमेन डेटा (पिक्सेल मान) को आवृत्ति डोमेन में बदल देती है। परिणाम आवृत्ति गुणांकों का एक मैट्रिक्स है जो छवि ब्लॉक के डेटा को उसके स्थानिक आवृत्ति घटकों के संदर्भ में दर्शाता है।

DCT से प्राप्त आवृत्ति गुणांकों को फिर क्वांटिज़ किया जाता है। क्वांटिज़ेशन इनपुट मानों के एक बड़े सेट को एक छोटे सेट में मैप करने की प्रक्रिया है - JPEG के मामले में, इसका मतलब आवृत्ति गुणांकों की परिशुद्धता को कम करना है। यहीं पर संपीड़न का हानिपूर्ण भाग होता है, क्योंकि कुछ छवि जानकारी को त्याग दिया जाता है। क्वांटिज़ेशन चरण को एक क्वांटिज़ेशन टेबल द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक आवृत्ति घटक पर कितना संपीड़न लागू किया जाता है। क्वांटिज़ेशन टेबल को उच्च छवि गुणवत्ता (कम संपीड़न) या छोटे फ़ाइल आकार (अधिक संपीड़न) के पक्ष में समायोजित किया जा सकता है।

क्वांटिज़ेशन के बाद, गुणांकों को एक ज़िगज़ैग क्रम में व्यवस्थित किया जाता है, जो ऊपरी-बाएँ कोने से शुरू होता है और एक पैटर्न का अनुसरण करता है जो उच्च आवृत्ति वाले लोगों पर कम आवृत्ति वाले घटकों को प्राथमिकता देता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि कम आवृत्ति वाले घटक (जो छवि के अधिक समान भागों का प्रतिनिधित्व करते हैं) उच्च आवृत्ति वाले घटकों (जो महीन विवरण और किनारों का प्रतिनिधित्व करते हैं) की तुलना में समग्र रूप से अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।

JPEG संपीड़न प्रक्रिया में अगला कदम एन्ट्रॉपी कोडिंग है, जो दोषरहित संपीड़न की एक विधि है। JPEG में उपयोग की जाने वाली एन्ट्रॉपी कोडिंग का सबसे सामान्य रूप हफ़मैन कोडिंग है, हालांकि अंकगणितीय कोडिंग भी एक विकल्प है। हफ़मैन कोडिंग अधिक बार होने वाली घटनाओं को छोटे कोड और कम बार होने वाली घटनाओं को लंबे कोड असाइन करके काम करता है। चूंकि ज़िगज़ैग ऑर्डरिंग समान आवृत्ति गुणांकों को एक साथ समूहित करता है, इसलिए यह हफ़मैन कोडिंग की दक्षता को बढ़ाता है।

एक बार एन्ट्रॉपी कोडिंग पूरी हो जाने के बाद, संपीड़ित डेटा को एक फ़ाइल प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है जो JPEG मानक के अनुरूप होता है। इस फ़ाइल प्रारूप में एक हेडर शामिल होता है जिसमें छवि के बारे में जानकारी होती है, जैसे कि इसके आयाम और उपयोग की जाने वाली क्वांटिज़ेशन टेबल, इसके बाद हफ़मैन-कोडित छवि डेटा। फ़ाइल प्रारूप EXIF डेटा जैसे मेटाडेटा को शामिल करने का भी समर्थन करता है, जिसमें तस्वीर लेने के लिए उपयोग की गई कैमरा सेटिंग्स, इसे लिए गए दिनांक और समय और अन्य प्रासंगिक विवरणों के बारे में जानकारी हो सकती है।

जब एक JPEG छवि खोली जाती है, तो डीकंप्रेसन प्रक्रिया अनिवार्य रूप से संपीड़न चरणों को उलट देती है। हफ़मैन-कोडित डेटा को डिकोड किया जाता है, क्वांटिज़्ड आवृत्ति गुणांकों को उन्हीं क्वांटिज़ेशन टेबल का उपयोग करके डी-क्वांटिज़ किया जाता है जो संपीड़न के दौरान उपयोग किए गए थे, और व्युत्क्रम असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म (IDCT) को आवृत्ति डोमेन डेटा को वापस स्थानिक डोमेन पिक्सेल मानों में बदलने के लिए प्रत्येक ब्लॉक पर लागू किया जाता है।

डी-क्वांटिज़ेशन और IDCT प्रक्रियाएं संपीड़न की हानिपूर्ण प्रकृति के कारण कुछ त्रुटियों का परिचय देती हैं, यही वजह है कि JPEG उन छवियों के लिए आदर्श नहीं है जो कई संपादनों और पुनः-सहेजने से गुजरेंगी। हर बार जब एक JPEG छवि को सहेजा जाता है, तो यह फिर से संपीड़न प्रक्रिया से गुजरती है, और अतिरिक्त छवि जानकारी खो जाती है। इससे समय के साथ छवि गुणवत्ता में ध्यान देने योग्य गिरावट आ सकती है, एक घटना जिसे 'जनरेशन लॉस' के रूप में जाना जाता है।

JPEG संपीड़न की हानिपूर्ण प्रकृति के बावजूद, यह अपने लचीलेपन और दक्षता के कारण एक लोकप्रिय छवि प्रारूप बना हुआ है। JPEG छवियां फ़ाइल आकार में बहुत छोटी हो सकती हैं, जो उन्हें वेब पर उपयोग के लिए आदर्श बनाती हैं, जहां बैंडविड्थ और लोडिंग समय महत्वपूर्ण विचार हैं। इसके अतिरिक्त, JPEG मानक में एक प्रगतिशील मोड शामिल है, जो एक छवि को इस तरह से एन्कोड करने की अनुमति देता है कि इसे कई पास में डिकोड किया जा सकता है, प्रत्येक पास छवि के रिज़ॉल्यूशन में सुधार करता है। यह विशेष रूप से वेब छवियों के लिए उपयोगी है, क्योंकि यह छवि के निम्न-गुणवत्ता वाले संस्करण को जल्दी से प्रदर्शित करने की अनुमति देता है, गुणवत्ता में सुधार के साथ जैसे-जैसे अधिक डेटा डाउनलोड किया जाता है।

JPEG की कुछ सीमाएँ भी हैं और यह हमेशा सभी प्रकार की छवियों के लिए सबसे अच्छा विकल्प नहीं होता है। उदाहरण के लिए, यह तेज किनारों या उच्च कंट्रास्ट टेक्स्ट वाली छवियों के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि संपीड़न इन क्षेत्रों के आसपास ध्यान देने योग्य कलाकृतियां बना सकता है। इसके अतिरिक्त, JPEG पारदर्श

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