परिवर्तित करें JPEGस को PNGस में

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

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