Spectral JPEG XL: dati invisibili in formato compatto

JPEG XL a compressione spettrale: file più piccoli rivoluzionano l'imaging spettrale e ne semplificano l'uso pratico.

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a cura di Andrea Maiellano

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Le enormi dimensioni dei file di Spectral Imaging rappresentano da sempre un ostacolo significativo per molti settori che potrebbero trarre vantaggio dalla loro precisione. Un team di ricercatori ha recentemente sviluppato una soluzione innovativa a questo problema, combinando l'analisi spettrale con il formato JPEG XL per ridurre drasticamente le dimensioni dei file, rendendo questa tecnologia più accessibile a una gamma più ampia di applicazioni industriali e scientifiche.

La nuova tecnica, denominata Spectral JPEG XL, è in grado di comprimere i file di immagini spettrali da 10 a 60 volte rispetto alla compressione standard lossless OpenEXR, portandoli a dimensioni paragonabili a quelle delle normali fotografie di alta qualità. Questo risultato è particolarmente significativo considerando che le immagini spettrali contengono molti più dati rispetto alle immagini tradizionali, registrando informazioni su numerose bande di frequenza luminosa anziché solo sui tre canali RGB.

Il metodo sviluppato dai ricercatori non inventa un nuovo tipo di file, ma sfrutta il motore di compressione e le funzionalità del formato standardizzato JPEG XL per memorizzare i dati spettrali appositamente preparati. La vera innovazione risiede nella fase di pre-elaborazione: il sistema applica una ponderazione che divide i coefficienti spettrali a frequenza più elevata per la luminosità complessiva (il componente DC), permettendo di comprimere più aggressivamente i dati meno importanti.

Nonostante Spectral JPEG XL utilizzi una compressione "lossy" (con perdita di dati), i ricercatori l'hanno progettata per sacrificare prima i dettagli meno percettibili, concentrando gli artefatti di compressione nei dettagli spettrali ad alta frequenza meno importanti. Questo approccio consente di preservare le informazioni visive fondamentali, mantenendo al contempo caratteristiche chiave di OpenEXR come i metadati e il supporto per l'alto range dinamico.

File più piccoli significano tempi di trasferimento più rapidi, costi di archiviazione ridotti e la possibilità di lavorare con queste immagini in modo più interattivo senza hardware specializzato. Questi vantaggi pratici potrebbero finalmente abbattere le barriere che hanno limitato l'adozione delle immagini spettrali in settori come la visualizzazione scientifica, il rendering avanzato e l'imaging medico.

La rivoluzione Spectral JPEG XL potrebbe democratizzare l'uso di immagini spettrali in settori finora limitati dalle dimensioni proibitive dei file.

Naturalmente, come ogni tecnologia in evoluzione, anche questa presenta alcune limitazioni. La traduzione di questi risultati di ricerca in un uso pratico diffuso dipende dallo sviluppo e dal perfezionamento continuo degli strumenti software che gestiscono la codifica e decodifica JPEG XL. Come molti formati all'avanguardia, le implementazioni software iniziali potrebbero richiedere ulteriore sviluppo per sbloccare completamente ogni funzionalità.

Un'altra considerazione importante riguarda l'approccio "lossy" di Spectral JPEG XL. Mentre alcuni ricercatori che lavorano con dati spettrali potrebbero accettare volentieri il compromesso per i benefici pratici di file più piccoli e un'elaborazione più rapida, altri che gestiscono misurazioni particolarmente sensibili potrebbero dover cercare metodi alternativi di archiviazione che preservino ogni minimo dettaglio.

Per il momento, la nuova tecnica rimane principalmente di interesse per campi specializzati. Tuttavia, man mano che settori come il design automobilistico e l'imaging medico continuano a generare set di dati spettrali sempre più grandi, tecniche di compressione come questa potrebbero rendere quei file massicci più pratici da gestire, aprendo la strada a nuove applicazioni e possibilità in ambiti finora limitati dai vincoli tecnologici.

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Ma un esempio di dimensioni di questi file? Cioè per avere questi problemi devono essere veramente grandi.
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