कंप्यूटर के माध्यम से छवियों के प्रतिनिधित्व के लिए दो बुनियादी तत्वों की आवश्यकता होती है: हार्डवेयर पर्याप्त, और सॉफ्टवेयर ठीक।
पहला कई वर्षों से कुछ तुच्छ रहा है, और दूसरा भी, लेकिन बाद वाला अभी भी उपयोगकर्ताओं के लिए कुछ भ्रमित करने वाला है: छवियों को सहेजने के विभिन्न तरीके हैं, विभिन्न स्वरूपों को उनके योगों द्वारा जाना जाता है जो प्रसिद्ध हो गए हैं: JPEG, GIF, दूसरों के बीच पीएनजी या रॉ।
उच्च निष्ठा, कम जगह
एक छवि प्रारूप (जो एक तस्वीर या एक चित्र हो सकता है) में छवि से मेल खाने वाली जानकारी को सहेजने का एक निश्चित तरीका होता है और इसे उत्पन्न करने की अनुमति देता है, ताकि यह जितना संभव हो उतना कम स्थान घेर सके और जितना संभव हो उतना वफादार हो। हकीकत..
यदि आज के कंप्यूटरों में गीगाबाइट हार्ड ड्राइव और अन्य स्टोरेज मीडिया हैं, और इंटरनेट कनेक्शन इतने तेज़ हैं कि हम मूवी को सीधे डाउनलोड किए बिना सीधे ऑनलाइन देख सकते हैं, तो हमें छवियों के आकार को कम करने की आवश्यकता क्यों है?
एक ऐतिहासिक आवश्यकता का फल
इस प्रश्न का उत्तर सरल है: चीजें हमेशा से ऐसी नहीं रही हैं। एक समय था, बहुत पहले नहीं, जिसमें 20 मेगाबाइट हार्ड ड्राइव वाला कंप्यूटर (हाँ, आपने सही पढ़ा, गीगाबाइट नहीं, यदि मेगाबाइट नहीं) को सबसे अधिक उपलब्ध स्टोरेज में से एक माना जाता था, और इसकी कीमत नहीं थी सभी के लिए उपलब्ध था।
न ही इंटरनेट कनेक्शन फाइबर ऑप्टिक केबल के रूप में तेजी से शुरू हुए, और पहले जो हम घर पर आनंद ले सकते थे, उन्हें एक बहुत ही सरल वेब पेज डाउनलोड करने में कुछ सेकंड लगे।
यह इस ढांचे में है, और उनके आदान-प्रदान / हस्तांतरण और भंडारण की सुविधा के लिए, छवि प्रारूप पैदा होते हैं।
गणितीय एल्गोरिदम के आधार पर
किसी भी ग्राफिक प्रारूप की कुंजी गणितीय एल्गोरिथम पर आधारित होती है। प्रत्येक रंग बिंदु के बारे में जानकारी को सहेजने के बजाय, समूह क्षेत्रों के लिए क्या किया जाता है जिसमें सभी बिंदुओं का रंग और स्वर समान होता है और यहां से उस क्षेत्र को पुन: उत्पन्न करने के लिए एक सूत्र विकसित किया जाता है।
जो संग्रहीत किया जाता है वह गणितीय जानकारी होती है, जिसकी मात्रा प्रत्येक पिक्सेल (बिंदु) की जानकारी को सहेजने की तुलना में काफी कम होती है, जो छवि को अलग-अलग बनाती है, विशेष रूप से बड़ी छवि (उच्च रिज़ॉल्यूशन) को सहेजना विशेष रूप से दिलचस्प है।
विशिष्ट कार्यों के साथ छवि प्रारूप
इन वर्षों के दौरान, नए एल्गोरिदम बनाए गए हैं और मौजूदा में सुधार किया गया है। कई छवि प्रारूप हैं और कुछ विशेष विशेषताओं की पेशकश करते हैं जो उन्हें कुछ कार्यों में बहुत उपयोगी बनाते हैं।
यह पीएनजी का मामला है, जो वेब या जीआईएफ के लिए पैदा हुआ है, जो आपको एक ही फाइल में एक एनीमेशन (जैसे एक या दो सेकंड की लघु फिल्म) को सहेजने की अनुमति देता है।
यह अभी भी उत्सुक है कि, कई सालों बाद, ऐप्पल ने लाइव फोटो प्रारूप लॉन्च किया है, जिसमें ठीक है, कुछ सेकंड का एक छोटा वीडियो होता है, लेकिन जो एक छवि फ़ाइल के रूप में संग्रहीत होता है। जीआईएफ के समान एक विचार लेकिन सुधार हुआ।
जेपीईजी
सभी प्रकार के उपकरणों और अनुप्रयोगों में इसके व्यापक प्रसार और उपयोग के लिए संपीड़न प्रारूपों का "स्टार"। यह वह प्रारूप है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से, मोबाइल फोन और होम कैमरे छवियों को कैप्चर करने के लिए उपयोग करते हैं, और जो कि टेलीविजन, टैबलेट या कंप्यूटर जैसी छवियों को प्रदर्शित करने में सक्षम किसी भी इलेक्ट्रॉनिक उपकरण को पुन: उत्पन्न करता है।
फ़ोटोग्राफ़ी विशेषज्ञों के एक समूह, संयुक्त फ़ोटोग्राफ़िक विशेषज्ञ समूह द्वारा बनाया गया, यह एक हानिपूर्ण संपीड़न एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है, जिसके द्वारा यह परिणामी फ़ाइल के आकार को बहुत कम कर देता है, लेकिन परिणामी छवि में कुछ जानकारी खोने की कीमत चुकाता है।
यह जानकारी विश्व स्तर पर पर्यवेक्षक द्वारा बमुश्किल बोधगम्य है, जो इस नुकसान की भरपाई करता है।
पीएनजी
इंटरनेट पर उपयोग के लिए जीआईएफ प्रारूप के विकल्प के रूप में पैदा हुआ, यह छवि के पारदर्शी क्षेत्रों को परिभाषित करने की अनुमति देता है, जिसके साथ और उन्हें रंगीन पृष्ठभूमि पर सुपरइम्पोज़ करके, ये क्षेत्र नीचे के रंग को प्रकट करेंगे।
यह जीआईएफ छवि की 256-रंग की सीमा से भी अधिक है और इंटरलेस्ड छवियों का समर्थन करता है, ताकि हम भागों में प्रदान की गई छवि को देखना शुरू कर सकें और लोड होने से पहले हम पूरी तरह से एक विचार प्राप्त कर सकें, कुछ ऐसा जो अन्य नहीं करते हैं समर्थन। प्रारूप।
जीआईएफ
CompuServe द्वारा बनाया गया, यह अत्यधिक कुशल LZW एल्गोरिथम का उपयोग करता है। हालांकि, इसमें एक समस्या है: यह 256-रंग की छवियों के लिए काम करता है (और यह वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है), लेकिन उन छवियों के लिए जिनमें हम रंगों की एक बड़ी रेंज दिखाना चाहते हैं, यह आदर्श नहीं है।
इंटरनेट के महान विस्तार के शुरुआती दिनों में व्यापक रूप से उपयोग किया गया था, इस तथ्य के लिए धन्यवाद कि इसने बहुत हल्की छवियां बनाने की अनुमति दी, फिर यह लगभग विस्मृति में गिर गया और बल के साथ वापस आना शुरू कर दिया। मीम इसकी अन्य विशेषताओं के कारण: एनिमेशन युक्त होने की संभावना।
GIF89a विनिर्देश (मूल प्रारूप के जन्म के बाद) में जोड़ा गया, यह एक फ़ाइल के भीतर कई छवियों के होने की संभावना से अधिक कुछ नहीं है, प्रत्येक एक के रूप में है ढांचा एक छोटी सी फिल्म की और उन्हें हर एक के बीच एक ड्राइंग टाइम देना।
अंतिम परिणाम एक आंदोलन के समान ही है।
बीएमपी
यह किसको याद है? Microsoft द्वारा बनाया गया और इसके वेक्टर ड्राइंग प्रोग्राम द्वारा लोकप्रिय बनाया गया, इसका उपयोग कई ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा अपने आइकन में किया गया था।
पहले से ही अन्य विकल्पों से आगे निकल गया, अंतिम उपयोगकर्ता के लिए इसके उपयोग में इसे काफी भुला दिया गया है। इसका एक नुकसान यह है कि यह संपीड़न का उपयोग नहीं करता है, इसलिए उत्पन्न छवियों का आकार अन्य विकल्पों की तुलना में बड़ा है।
कच्चा
इसे मैंने अंत के लिए छोड़ दिया है क्योंकि यह अब तक बताई गई हर बात के विपरीत है; मुझे समझाएं: इसमें छवि के प्रत्येक बिंदु के बारे में अधिकतम जानकारी होती है, जिसमें जानकारी का दोषरहित संपीड़न होता है।
यह वह है जो पेशेवर फोटोग्राफर आमतौर पर उपयोग करते हैं, क्योंकि यह अद्वितीय गुणवत्ता प्रदान करता है, क्योंकि अन्य प्रारूप जो जानकारी के कुछ नुकसान के साथ संकुचित होते हैं, हमेशा छवि को थोड़ा नीचा दिखाते हैं।
यह गुण एक कीमत पर आता है: बड़े आकार में वे डिस्क पर कब्जा कर लेते हैं। पेशेवर फोटोग्राफरों के पास आमतौर पर उनकी सुविधाओं में बड़ी मात्रा में भंडारण होता है।
तस्वीरें: आईस्टॉक - क्रिस्टटैप्स / लाराबेलोवा
