EXIF（可交換圖像檔案格式）是相機和手機嵌入到圖像檔案中的擷取元數據的區塊，如曝光、鏡頭、時間戳，甚至GPS。它使用打包在JPEG和TIFF等格式中的TIFF風格標籤系統。它對於照片庫中的可搜索性、排序和自動化至關重要，但如果粗心共享，也可能成為無意的洩漏路徑（ExifTool和Exiv2使其易于檢查）。
在底層，EXIF重用TIFF的圖像檔案目錄（IFD）結構，在JPEG中，它位於APP1標記（0xFFE1）內，有效地將一個小的TIFF檔案嵌套在JPEG容器中（JFIF概述；CIPA規範門戶）。官方規範——CIPA DC-008（EXIF），目前為3.x版——記錄了IFD佈局、標籤類型和约束（CIPA DC-008；規範摘要）。EXIF定義了一個專用的GPS子IFD（標籤0x8825）和一個互操作性IFD（0xA005）（Exif標籤表）。
實現細節很重要。典型的JPEG以JFIF APP0段開始，後跟APP1中的EXIF。舊的閱讀器首先期望JFIF，而現代庫則可以毫無問題地解析兩者（APP段說明）。在實踐中，解析器有時會假設规范不要求的APP順序或大小限制，因此，工具的開發者會記錄下一些特殊的行為和邊緣情況（Exiv2元數據指南；ExifTool文檔）。
EXIF不限於JPEG/TIFF。PNG生態系統標準化了eXIf區塊以在PNG檔案中攜帶EXIF數據（支持正在增長，並且塊相對於IDAT的排序在某些實現中可能很重要）。WebP是一種基於RIFF的格式，可在專用區塊中容納EXIF、XMP和ICC（WebP RIFF容器；libwebp）。在Apple平台上，Image I/O在轉換為HEIC/HEIF時會保留EXIF數據，以及XMP數據和製造商資訊（kCGImagePropertyExifDictionary）。
如果您想知道應用程序如何推斷相機設置，EXIF的標籤映射就是答案：Make、Model、FNumber、ExposureTime、ISOSpeedRatings、FocalLength、MeteringMode、等都存在於主IFD和EXIF子IFD中（Exif標籤；Exiv2標籤）。Apple通過Image I/O常量（如 ExifFNumber 和 GPSDictionary）公開這些。 在Android上， AndroidX ExifInterface 可以跨JPEG、PNG、WebP和HEIF讀取和寫入EXIF數據。
方向值得特別一提。大多數設備將像素存儲為“拍攝時”的狀態，並記錄一個標籤，告訴查看器如何在顯示時旋轉。 這就是標籤274（Orientation），其值如1（正常）、6（順時針90°）、3（180°）、8（270°）。不遵守或錯誤地更新此標籤會導致照片旋轉、縮略圖不匹配以及後續處理階段的機器學習錯誤 (方向標籤;實用指南). 在處理流程中，通常會通過物理旋轉像素並將Orientation設置為1來進行規範化 (ExifTool).
計時比看起來要復雜。像DateTimeOriginal這樣的歷史標籤缺少時区，這使得跨界拍攝變得模棱两可。 較新的標籤添加了時区資訊，例如OffsetTimeOriginal，因此軟件可以記錄DateTimeOriginal加上UTC偏移量（例如-07:00），以便进行準確的排序和地理關聯 (OffsetTime*標籤;標籤概述).
EXIF與IPTC照片元數據（標題、創作者、權利、主題）和XMP（Adobe的基於RDF的框架，已標準化為ISO 16684-1）共存，有時甚至重疊。 在實踐中，正確實現的軟件會協調相機創作的EXIF數據和用戶創作的IPTC/XMP數據，而不會丟棄任何一個 (IPTC指南;LoC關於XMP;LoC關於EXIF).
隱私問題使EXIF成為一個有爭議的話題。地理標籤和設備序列號不止一次地暴露了敏感位置；一個著名的例子是2012年Vice雜誌上John McAfee的照片，據報導，其中的EXIF GPS坐標暴露了他的行踪 (Wired;The Guardian). 许多社交平台在上傳時會刪除大部分EXIF數據，但實現方式各不相同，並且會隨著時間的推移而變化。建議通過下載您自己的帖子並使用 適當的工具進行檢查来驗證 (Twitter媒體帮助;Facebook帮助;Instagram帮助).
安全研究人員也密切關注EXIF解析器。廣泛使用的庫（例如libexif）中的漏洞包括由格式錯誤的標籤觸發的緩衝區溢出和越界讀取。因為EXIF是 可預測位置的結構化二進制文件，所以很容易製作這些標籤 (公告;NVD搜索). 如果從不受信任的來源接收文件，保持元數 據相關庫的更新並在隔離環境（沙盒）中處理圖像是非常重要的。
如果使用得當，EXIF是連接照片目錄、權利工作流程和計算機視覺管道的關鍵元素。如果使用不當，它就成了您可能不想分享的數位足跡。好消息是：生態系統——規範、操作系統API和工具——為您提供了所需的控制 (CIPA EXIF;ExifTool;Exiv2;IPTC;XMP).
EXIF（可交換圖像檔案格式）數據是關於照片的一系列元數據，例如相機設置、照片拍攝的日期和時間，以及在GPS啟用時的位置資訊。
大多數圖像檢視器和編輯器（例如 Adobe Photoshop、Windows 照片檢視器等）都允許檢視 EXIF 數據。通常只需打開檔案的屬性或資訊面板即可。
是的，可以使用 Adobe Photoshop、Lightroom 等專用軟體或易於使用的在線工具來編輯 EXIF 數據，從而修改或刪除特定的元數據欄位。
有。如果 GPS 啟用，嵌入 EXIF 元數據中的位置數據可能會洩漏相片拍攝地點的敏感地理資訊。因此建議在分享照片時移除或模糊化這些數據。
許多軟體程式允許你移除 EXIF 數據。這個過程通常被稱為 '剝除' EXIF 數據。也存在許多線上工具提供此功能。
為了維護用戶隱私，大多數社交媒體平台，如 Facebook、Instagram 和 Twitter，將自動剝除圖像的 EXIF 數據。
EXIF 數據可以包括相機模型、拍攝的日期與時間、焦距、曝光時間、光圈、ISO 設置、白平衡設置，和 GPS 位置等詳細資訊。
對攝影師而言，EXIF 數據是了解照片具體拍攝設置的寶貴指南。這些資訊有助於改進技術並在未來重現相似的拍攝條件。
不，只有在使用支持 EXIF 元數據的設備（如數位相機和智能手機）拍攝的圖像才會包含這些數據。
是的，EXIF 數據遵循由日本電子產業開發協會 (JEIDA) 設定的標準。然而，特定的製造商可能會包含額外的專屬資訊。
J2C 影像格式，又稱為 JPEG 2000 碼流，是 JPEG 2000 標準套件的一部分。JPEG 2000 本身是一種影像壓縮標準和編碼系統，由聯合影像專家小組委員會所創建，目的是取代原始的 JPEG 標準。JPEG 2000 標準的制定目標是提供一個新的影像編碼系統，具備高度的彈性和比 JPEG 更佳的效能。它旨在解決 JPEG 格式的一些限制，例如在低位元率下的效能不佳和缺乏可擴充性。
JPEG 2000 使用小波轉換，而不是原始 JPEG 標準中使用的離散餘弦轉換 (DCT)。小波轉換允許更高的可擴充性，並具備執行無失真壓縮的能力，這表示原始影像可以從壓縮資料中完美重建。這是一個比原始 JPEG 的有失真壓縮有顯著優勢，因為有失真壓縮會在壓縮過程中永久遺失一些影像資訊。
J2C 檔案格式特別指的是 JPEG 2000 的碼流。此碼流是實際編碼的影像資料，可以嵌入各種容器格式中，例如 JP2（JPEG 2000 第 1 部分檔案格式）、JPX（JPEG 2000 第 2 部分，延伸檔案格式）和 MJ2（Motion JPEG 2000 影片檔案格式）。J2C 格式基本上是原始的編碼影像資料，沒有任何容器格式可能提供的額外元資料或結構。
J2C 格式的主要特點之一是它在同一個檔案中同時支援無失真和有失真壓縮。這是透過使用可逆小波轉換進行無失真壓縮，以及不可逆小波轉換進行有失真壓縮來實現的。可以在影像中以每個區塊為基礎選擇無失真或有失真壓縮，允許根據內容的重要性混合高品質和低品質區域。
J2C 格式也具有高度可擴充性，支援稱為「漸進式解碼」的功能。這表示可以先解碼並顯示影像的低解析度版本，然後隨著接收或處理更多影像資料，再依序顯示更高解析度的圖層。這對於頻寬可能受限的網路應用程式特別有用，因為它 允許快速預覽影像，同時仍下載完整的高解析度影像。
J2C 格式的另一個重要方面是它支援感興趣區域 (ROI)。使用 ROI 編碼，可以將影像的某些部分編碼為比影像其他部分更高的品質。當影像的某些區域更重要，需要以更高的保真度保留時，這很有用，例如人像中的臉部或文件中的文字。
J2C 格式還包括精密的錯誤復原功能，使其在傳輸過程中對資料遺失更具備韌性。這是透過使用錯誤修正碼和以允許遺失封包復原的方式建構碼流來實現的。這使得 J2C 成為透過不可靠網路傳輸影像或以最小化潛在資料損毀影響的方式儲存影像的良好選擇。
J2C 中的色彩空間處理也比原始 JPEG 更進階。此格式支援廣泛的色彩空間，包括灰階、RGB、YCbCr 等。它還允許在同一個影像的不同區塊中使用不同的色彩空間，在影像編碼和表示方式上提供額外的彈性。
J2C 格式的壓縮效率是其另一個優點。透過使用小波轉換和先進的熵編碼技術（例如算術編碼），J2C 可以達到比原始 JPEG 更高的壓縮比，特別是在較低位元率時。這使其成為儲存空間或頻寬有限的應用程式的誘人選擇，例如行動裝置或網路應用程式。
儘管有許多優點，但與原始 JPEG 格式相比，J2C 格式並未廣泛採用。這部分原因在於 JPEG 2000 標準的複雜性較高，需要更多的運算資源來編碼和解碼影像。此外，原始 JPEG 格式已深植於許多系統中，並擁有廣泛的軟體和硬體支援生態系統，這使得新標準難以立足。
然而，在某些專業領域中，J2C 格式由於其特定功能而成為首選。例如，在醫學影像中，執行無失真壓縮的能力以及對高動態範圍和高位元深度影像的支援，使 J2C 成為理想的格式。同樣地，在數位電影和影片歸檔中，此格式在高壓縮比下的高品質和可擴充性功能備受 重視。
J2C 影像的編碼過程包含幾個步驟。首先，將影像分割成區塊，可以獨立處理。這種區塊化允許並行處理，並可以提高編碼和解碼過程的效率。然後使用可逆或不可逆小波轉換轉換每個區塊，具體取決於是否需要無失真或有失真壓縮。
在小波轉換之後，對係數進行量化，這涉及降低小波係數的精度。在無失真壓縮中，會略過此步驟，因為量化會引入錯誤。然後使用算術編碼對量化係數進行熵編碼，這透過利用影像內容的統計特性來縮小資料大小。
編碼過程的最後一步是組裝碼流。每個區塊的熵編碼資料與描述影像及其編碼方式的標頭資訊結合。這包括有關影像大小、區塊數、使用的小波轉換、量化參數和任何其他相關資料的資訊。產生的碼流然後可以儲存在 J2C 檔案中或嵌入在容器格式中。
解碼 J2C 影像基本上涉及反轉編碼過程。解析碼流以提取標頭資訊和每個區塊的熵編碼資料。然後解碼熵編碼資料以復原量化的小波係數。如果影像使用有失真壓縮進行壓縮，則會對係數進行反量化以近似其原始值。應用反小波轉換從小波係數重建影像，並將區塊拼接在一起以形成最終影像。
總之，J2C 影像格式是一個強大且彈性的影像編碼系統，與原始 JPEG 格式相比，它提供了多項優點，包括更好的壓縮效率、可擴充性以及執行無失真壓縮的能力。雖然它尚未達到與 JPEG 相同的普及程度，但它非常適合需要高品質影像或具有特定技術要求的應用程式。隨著技術的持續進步和對更精密的影像編碼系統需求的增加，J2C 格式可能會在各種領域中獲得更廣泛的採用。
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