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JPEG (जॉइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप) इमेज फॉर्मेट, जिसे आमतौर पर JPG के रूप में जाना जाता है, डिजिटल इमेज के लिए लॉसी कम्प्रेशन की एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि है, विशेष रूप से डिजिटल फोटोग्राफी द्वारा निर्मित उन इमेज के लिए। कम्प्रेशन की डिग्री को समायोजित किया जा सकता है, जिससे स्टोरेज साइज़ और इमेज क्वालिटी के बीच एक चयन योग्य ट्रेड-ऑफ की अनुमति मिलती है। JPEG आमतौर पर इमेज क्वालिटी में थोड़े से बोधगम्य नुकसान के साथ 10:1 कम्प्रेशन प्राप्त करता है।

JPEG कम्प्रेशन का उपयोग कई इमेज फ़ाइल फॉर्मेट में किया जाता है। JPEG/Exif डिजिटल कैमरों और अन्य फोटोग्राफिक इमेज कैप्चर डिवाइस द्वारा उपयोग किया जाने वाला सबसे आम इमेज फॉर्मेट है; JPEG/JFIF के साथ, यह वर्ल्ड वाइड वेब पर फोटोग्राफिक इमेज को स्टोर करने और ट्रांसमिट करने के लिए सबसे आम फॉर्मेट है। इन फॉर्मेट भिन्नताओं को अक्सर अलग नहीं किया जाता है, और इन्हें केवल JPEG कहा जाता है।

JPEG फॉर्मेट में कई मानक शामिल हैं, जिनमें JPEG/Exif, JPEG/JFIF और JPEG 2000 शामिल हैं, जो एक नया मानक है जो उच्च कम्प्यूटेशनल जटिलता के साथ बेहतर कम्प्रेशन दक्षता प्रदान करता है। JPEG मानक जटिल है, जिसमें विभिन्न भाग और प्रोफाइल हैं, लेकिन सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला JPEG मानक बेसलाइन JPEG है, जिसका उल्लेख अधिकांश लोग 'JPEG' इमेज का उल्लेख करते समय करते हैं।

JPEG कम्प्रेशन एल्गोरिथम अपने मूल में एक असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT) आधारित कम्प्रेशन तकनीक है। DCT एक फूरियर-संबंधित ट्रांसफॉर्म है जो असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म (DFT) के समान है, लेकिन केवल कोसाइन फ़ंक्शन का उपयोग करता है। DCT का उपयोग इसलिए किया जाता है क्योंकि इसमें स्पेक्ट्रम के निचले आवृत्ति क्षेत्र में अधिकांश सिग्नल को केंद्रित करने का गुण होता है, जो प्राकृतिक इमेज के गुणों के साथ अच्छी तरह से संबंधित होता है।

JPEG कम्प्रेशन प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं। प्रारंभ में, इमेज को उसके मूल रंग स्थान (आमतौर पर RGB) से एक अलग रंग स्थान में परिवर्तित किया जाता है जिसे YCbCr के रूप में जाना जाता है। YCbCr रंग स्थान 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 पृथक्करण फायदेमंद है क्योंकि मानवीय आँख रंग की तुलना में चमक में भिन्नताओं के प्रति अधिक संवेदनशील होती है, जिससे क्रोमिनेंस घटकों के अधिक आक्रामक कम्प्रेशन की अनुमति मिलती है, जो कथित इमेज क्वालिटी को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किए बिना होती है।

रंग स्थान रूपांतरण के बाद, इमेज को ब्लॉक में विभाजित किया जाता है, आमतौर पर आकार में 8x8 पिक्सेल। फिर प्रत्येक ब्लॉक को अलग से संसाधित किया जाता है। प्रत्येक ब्लॉक के लिए, DCT लागू किया जाता है, जो स्थानिक डोमेन डेटा को आवृत्ति डोमेन डेटा में बदल देता है। यह चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इमेज डेटा को कम्प्रेशन के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है, क्योंकि प्राकृतिक इमेज में कम-आवृत्ति वाले घटक होते हैं जो उच्च-आवृत्ति वाले घटकों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।

DCT लागू होने के बाद, परिणामी गुणांक क्वांटिज़्ड होते हैं। क्वांटिज़ेशन इनपुट मानों के एक बड़े सेट को एक छोटे सेट में मैप करने की प्रक्रिया है, जो उन्हें स्टोर करने के लिए आवश्यक बिट्स की संख्या को प्रभावी ढंग से कम करता है। यह JPEG कम्प्रेशन में नुकसान का प्राथमिक स्रोत है। क्वांटिज़ेशन चरण को एक क्वांटिज़ेशन टेबल द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जो यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक DCT गुणांक पर कितना कम्प्रेशन लागू किया जाता है। क्वांटिज़ेशन टेबल को समायोजित करके, उपयोगकर्ता इमेज क्वालिटी और फ़ाइल साइज़ के बीच ट्रेड-ऑफ कर सकते हैं।

क्वांटिज़ेशन के बाद, गुणांकों को ज़िगज़ैग स्कैनिंग द्वारा रैखिक बनाया जाता है, जो उन्हें बढ़ती आवृत्ति के अनुसार क्रमबद्ध करता है। यह चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कम-आवृत्ति वाले गुणांकों को एक साथ समूहित करता है जो महत्वपूर्ण होने की अधिक संभावना रखते हैं, और उच्च-आवृत्ति वाले गुणांक जो क्वांटिज़ेशन के बाद शून्य या शून्य के निकट होने की अधिक संभावना रखते हैं। यह क्रम अगले चरण को सुगम बनाता है, जो एन्ट्रॉपी कोडिंग है।

एन्ट्रॉपी कोडिंग लॉसलेस कम्प्रेशन की एक विधि है जिसे क्वांटिज़्ड DCT गुणांकों पर लागू किया जाता है। JPEG में उपयोग की जाने वाली एन्ट्रॉपी कोडिंग का सबसे सामान्य रूप हफ़मैन कोडिंग है, हालाँकि अंकगणितीय कोडिंग को भी मानक द्वारा समर्थित किया जाता है। हफ़मैन कोडिंग अधिक बार-बार आने वाले तत्वों को छोटे कोड और कम बार-बार आने वाले तत्वों को लंबे कोड असाइन करके काम करता है। चूंकि प्राकृतिक इमेज में क्वांटिज़ेशन के बाद कई शून्य या शून्य के निकट गुणांक होते हैं, विशेष रूप से उच्च-आवृत्ति वाले क्षेत्र में, हफ़मैन कोडिंग संपीड़ित डेटा के आकार को काफी कम कर सकता है।

JPEG कम्प्रेशन प्रक्रिया में अंतिम चरण संपीड़ित डेटा को एक फ़ाइल फॉर्मेट में स्टोर करना है। सबसे आम फॉर्मेट JPEG फ़ाइल इंटरचेंज फॉर्मेट (JFIF) है, जो परिभाषित करता है कि संपीड़ित डेटा और संबद्ध मेटाडेटा का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाए, जैसे कि क्वांटिज़ेशन टेबल और हफ़मैन कोड टेबल, एक फ़ाइल में जिसे सॉफ़्टवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला द्वारा डिकोड किया जा सकता है। एक अन्य सामान्य फॉर्मेट एक्सचेंजेबल इमेज फ़ाइल फॉर्मेट (Exif) है, जिसका उपयोग डिजिटल कैमरों द्वारा किया जाता है और इसमें कैमरा सेटिंग्स और दृश्य जानकारी जैसे मेटाडेटा शामिल होते हैं।

JPEG फ़ाइलों में मार्कर भी शामिल होते हैं, जो कोड अनुक्रम होते हैं जो फ़ाइल में कुछ मापदंडों या क्रियाओं को परिभाषित करते हैं। ये मार्कर एक इमेज की शुरुआत, एक इमेज के अंत, क्वांटिज़ेशन टेबल को परिभाषित करते हैं, हफ़मैन कोड टेबल को निर्दिष्ट करते हैं, और बहुत कुछ इंगित कर सकते हैं। JPEG इमेज के उचित डिकोडिंग के लिए मार्कर आवश्यक हैं, क्योंकि वे संपीड़ित डेटा से इमेज को फिर से बनाने के लिए आवश्यक जानकारी प्रदान करते हैं।

JPEG की प्रमुख विशेषताओं में से एक प्रगतिशील एन्कोडिंग के लिए इसका समर्थन है। प्रगतिशील JPEG में, इमेज को कई पास में एन्कोड किया जाता है, प्रत्येक इमेज क्वालिटी में सुधार करता है। यह इमेज के निम्न-गुणवत्ता वाले संस्करण को प्रदर्शित करने की अनुमति देता है जबकि फ़ाइल अभी भी डाउनलोड की जा रही है, जो विशेष रूप से वेब इमेज के लिए उपयोगी हो सकता है। प्रगतिशील JPEG फ़ाइलें आमतौर पर बेसलाइन JPEG फ़ाइलों से बड़ी होती हैं, लेकिन लोडिंग के दौरान क्व

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