EXIF（可交换图像文件格式）是相机和手机嵌入到图像文件中的捕获元数据的区块，如曝光、镜头、时间戳，甚至GPS。它使用打包在JPEG和TIFF等格式中的TIFF风格标签系统。它对于照片库中的可搜索性、排序和自动化至关重要，但如果粗心共享，也可能成为无意的泄漏路径（ExifTool和Exiv2使其易于检查）。
在底层，EXIF重用TIFF的图像文件目录（IFD）结构，在JPEG中，它位于APP1标记（0xFFE1）内，有效地将一个小的TIFF文件嵌套在JPEG容器中（JFIF概述；CIPA规范门户）。官方规范——CIPA DC-008（EXIF），目前为3.x版——记录了IFD布局、标签类型和约束（CIPA DC-008；规范摘要）。EXIF定义了一个专用的GPS子IFD（标签0x8825）和一个互操作性IFD（0xA005）（Exif标签表）。
实现细节很重要。典型的JPEG以JFIF APP0段开始，后跟APP1中的EXIF。旧的阅读器首先期望JFIF，而现代库则可以毫无问题地解析两者（APP段说明）。在实践中，解析器有时会假设规范不要求的APP顺序或大小限制，因此，工具的开发者会记录下一些特殊的行为和边缘情况（Exiv2元数据指南；ExifTool文档）。
EXIF不限于JPEG/TIFF。PNG生态系统标准化了eXIf块以在PNG文件中携带EXIF数据（支持正在增长，并且块相对于IDAT的排序在某些实现中可能很重要）。WebP是一种基于RIFF的格式，可在专用块中容纳EXIF、XMP和ICC（WebP RIFF容器；libwebp）。在Apple平台上，Image I/O在转换为HEIC/HEIF时会保留EXIF数据，以及XMP数据和制造商信息（kCGImagePropertyExifDictionary）。
如果您想知道应用程序如何推断相机设置，EXIF的标签映射就是答案：Make、Model、FNumber、ExposureTime、ISOSpeedRatings、FocalLength、MeteringMode、等都存在于主IFD和EXIF子IFD中（Exif标签；Exiv2标签）。Apple通过Image I/O常量（如 ExifFNumber 和 GPSDictionary）公开这些。 在Android上， AndroidX ExifInterface 可以跨JPEG、PNG、WebP和HEIF读取和写入EXIF数据。
方向值得特别一提。大多数设备将像素存储为“拍摄时”的状态，并记录一个标签，告诉查看器如何在显示时旋转。 这就是标签274（Orientation），其值如1（正常）、6（顺时针90°）、3（180°）、8（270°）。不遵守或错误地更新此标签会导致照片旋转、缩略图不匹配以及后续处理阶段的机器学习错误 (方向标签;实用指南). 在处理流程中，通常会通过物理旋转像素并将Orientation设置为1来进行规范化 (ExifTool).
计时比看起来要复杂。像DateTimeOriginal这样的历史标签缺少时区，这使得跨界拍摄变得模棱两可。 较新的标签添加了时区信息，例如OffsetTimeOriginal，因此软件可以记录DateTimeOriginal加上UTC偏移量（例如-07:00），以便进行准确的排序和地理关联 (OffsetTime*标签;标签概述).
EXIF与IPTC照片元数据（标题、创作者、权利、主题）和XMP（Adobe的基于RDF的框架，已标准化为ISO 16684-1）共存，有时甚至重叠。 在实践中，正确实现的软件会协调相机创作的EXIF数据和用户创作的IPTC/XMP数据，而不会丢弃任何一个 (IPTC指南;LoC关于XMP;LoC关于EXIF).
隐私问题使EXIF成为一个有争议的话题。地理标签和设备序列号不止一次地暴露了敏感位置；一个著名的例子是2012年Vice杂志上John McAfee的照片，据报道，其中的EXIF GPS坐标暴露了他的行踪 (Wired;The Guardian). 许多社交平台在上传时会删除大部分EXIF数据，但实现方式各不相同，并且会随着时间的推移而变化。建议通过下载您自己的帖子并使用 适当的工具进行检查来验证 (Twitter媒体帮助;Facebook帮助;Instagram帮助).
安全研究人员也密切关注EXIF解析器。广泛使用的库（例如libexif）中的漏洞包括由格式错误的标签触发的缓冲区溢出和越界读取。因为EXIF是 可预测位置的结构化二进制文件，所以很容易制作这些标签 (公告;NVD搜索). 如果从不受信任的来源接收文件，保持元数 据相关库的更新并在隔离环境（沙盒）中处理图像是非常重要的。
如果使用得当，EXIF是连接照片目录、权利工作流程和计算机视觉管道的关键元素。如果使用不当，它就成了您可能不想分享的数字足迹。好消息是：生态系统——规范、操作系统API和工具——为您提供了所需的控制 (CIPA EXIF;ExifTool;Exiv2;IPTC;XMP).
EXIF（可交换图像文件格式）数据是关于照片的一系列元数据，例如相机设置、拍摄日期和时间，以及在GPS启用时的位置信息。
大多数图像查看器和编辑器（例如Adobe Photoshop、Windows照片查看器）都允许查看EXIF数据。通常只需打开文件的属性或信息面板即可。
是的，可以使用Adobe Photoshop、Lightroom等专用软件或易于使用的在线工具来编辑EXIF数据，从而修改或删除特定的元数据字段。
是的。如果GPS已启用，存储在EXIF元数据中的位置数据可能会 泄露敏感的地理信息。因此，建议在分享照片前删除或匿名化这些数据。
许多软件都提供了删除EXIF数据的功能。这个过程通常被称为“元数据移除”。也有提供此功能的在线工具。
大多数社交媒体平台，如Facebook、Instagram和Twitter，为了保护用户隐私，会自动从图像中删除EXIF数据。
EXIF数据可以包括相机型号、拍摄日期和时间、焦距、曝光时间、光圈、ISO设置、白平衡和GPS位置等信息。
对于摄影师来说，EXIF数据是了解照片具体拍摄设置的宝贵指南。这些信息有助于改进技术并在未来重现相似的拍摄条件。
不，只有使用支持EXIF元数据的设备（如数码相机和智能手机）拍摄的图像才会包含这些数据。
是的，EXIF数据遵循日本电子工业发展协会（JEIDA）制定的标准。但是，一些制造商可能会添加额外的专有信息。
J2C 图像格式，也称为 JPEG 2000 代码流，是 JPEG 2000 标准套件的一部分。JPEG 2000 本身是一种图像压缩标准和编码系统，由联合图像专家组委员会创建，目的是取代原始 JPEG 标准。JPEG 2000 标准的建立旨在提供一个新的图像编码系统，具有较高的灵活性，并且比 JPEG 具有更好的性能。它旨在解决 JPEG 格式的一些局限性，例如在低比特率下的性能不佳和缺乏可扩展性。
JPEG 2000 使用小波变换，而不是原始 JPEG 标准中使用的离散余弦变换 (DCT)。小波变换允许更高的可扩展性，并且能够执行无损压缩，这意味着可以从压缩数据中完美地重建原始图像。这比原始 JPEG 的有损压缩有显着优势，后者在压缩过程中永久丢失了一些图像信息。
J2C 文件格式专门指 JPEG 2000 的代码流。此代码流是实际编码的图像数据，可以嵌入到各种容器格式中，例如 JP2（JPEG 2000 第 1 部分文件格式）、JPX（JPEG 2000 第 2 部分，扩展文件格式）和 MJ2（用于视频的 Motion JPEG 2000 文件格式）。J2C 格式本质上是原始编码的图像数据，没有任何容器格式可能提供的附加元数据或结构。
J2C 格式的一个关键特性是在同一文件中支持无损和有损压缩。这是通过使用可逆小波变换进行无损压缩和不可逆小波变换进行有损压缩来实现的。可以在图像中逐块选择无损和有损压缩，从而根据内容的重要性混合高质量和低质量区域。
J2C 格式还具有高度可扩展性，支持称为“渐进解码”的功能。这意味着可以先解码和显示图像的低分辨率版本，然后随着接收或处理更多图像数据，再显示更高分辨率的连续层。这对于带宽可能受限的网络应用程序特别有用，因为它允许快速预览图像，同时仍在下载完整的高分辨率图像。
J2C 格式的另一个重要方面是它支持感兴趣区域 (ROI)。使用 ROI 编码，可以将图像的某些部分以高于图像其余部分的质量进行编码。当图像的某些区域更重要并且需要以更高的保真度保留时，这很有用，例如人像中的面部或文档中的文本。
J2C 格式还包括复杂错误恢复功能，使其在传输过程中对数据丢失更具鲁棒性。这是通过使用错误校正码和以允许恢复丢失数据包的方式构建代码流来实现的。这使得 J2C 成为通过不可靠网络传输图像或以最大程度减少潜在数据损坏影响的方式存储图像的良好选择。
J2C 中的色彩空间处理也比原始 JPEG 中的更高级。该格式支持广泛的色彩空间，包括灰度、RGB、YCbCr 等。它还允许在同一图像的不同块中使用不同的色彩空间，从而在图像的编码和表示方式上提供了额外的灵活性。
J2C 格式的压缩效率是其另一个优势。通过使用小波变换和高级熵编码技术（例如算术编码），J2C 可以实现比原始 JPEG 更高的压缩率，尤其是在较低比特率下。这使其成为存储空间或带宽至关重要的应用程序（例如移动设备或 Web 应用程序）的理想选择。
尽管有许多优点，但与原始 JPEG 格式相比，J2C 格式尚未得到广泛采用。这部分归因于 JPEG 2000 标准的复杂性更高，它需要更多的计算资源来编码和解码图像。此外，原始 JPEG 格式已深深植根于许多系统，并且拥有庞大的软件和硬件支持生态系统，这使得新标准难以立足。
然而，在某些专业领域，J2C 格式由于其特定功能而成为首选。例如，在医学成像中，执行无损压缩的能力以及对高动态范围和高位深图像的支持使 J2C 成为理想的格式。类似地，在数字电影和视频存档中，该格式在高压缩率下的高质量及其可扩展性功能非常有价值。
J2C 图像的编码过程涉及几个步骤。首先，图像被分成块，可以独立处理。这种平铺允许并行处理，并 且可以提高编码和解码过程的效率。然后使用可逆或不可逆小波变换对每个块进行变换，具体取决于是否需要无损或有损压缩。
小波变换后，对系数进行量化，这涉及降低小波系数的精度。在无损压缩中，跳过此步骤，因为量化会引入错误。然后使用算术编码对量化系数进行熵编码，这通过利用图像内容的统计特性来减小数据大小。
编码过程的最后一步是组装代码流。每个块的熵编码数据与描述图像及其编码方式的头信息相结合。这包括有关图像大小、块数、使用的小波变换、量化参数和任何其他相关数据的信息。生成的代码流可以存储在 J2C 文件中或嵌入到容器格式中。
解码 J2C 图像本质上涉及逆转编码过程。解析代码流以提取头信息和每个块的熵编码数据。然后对熵编码数据进行解码以恢复量化的小波系数。如果使用有损压缩压缩图像，则对系数进行反量化以近似其原始值。应用逆小波变换从波系数重建图像，并将块拼接在一起形成最终图像。
总之，J2C 图像格式是一个强大且灵活的图像编码系统，与原始 JPEG 格式相比具有多项优势，包括更好的压缩效率、可扩展性以及执行无损压缩的能力。虽然它尚未达到与 JPEG 相同的普及程度，但它非常适合需要高质量图像或具有特定技术要求的应用程序。随着技术的不断进步和对更复杂图像编码系统需求的增长，J2C 格式可能会在各个领域得到更广泛的采用。
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