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è una tecnologia sviluppata alla fine degli anni novanta da un gruppo di ricercatori dei laboratori della AT&T con l'obiettivo di rendere possibile la realizzazione di raccolte digitali di documenti ad alta qualità a colori.
La maggior parte delle informazioni prodotte prima del XXI secolo è ancora Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming conservata su carta: libri, quotidiani, riviste, cataloghi, manuali e documenti antichi costituiscono un patrimonio per gli istituti e le società che li hanno prodotti o li conservano. Solo una minima parte è disponibile in rete.
Digitalizzare e pubblicare documenti ad alta qualità sul Web è stata da sempre considerata una Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming sfida complessa. Questo perché le immagini, alla risoluzione necessaria per assicurare la massima leggibilità, hanno una dimensione tale da allungare spesso i tempi di accesso. Abbassare la risoluzione per ridurre i tempi di scaricamento significa diminuire la qualità.
I formati immagine standard quali JPEG, GIF e PNG producono file relativamente Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming pesanti se salvati alla risoluzione necessaria a garantire la leggibilità.
DjVu è una tecnologia di compressione dell'immagine, un formato file e una piattaforma per la distribuzione via rete di documenti. Si fonda sul modello MRC, uno standard promosso dall'Unione internazionale delle telecomunicazioni, che propone la segmentazione dell'immagine in livelli, ciascuno Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming dei quali viene compresso con algoritmi specifici. Separando gli elementi di sfondo, la texture della carta e le foto, e comprimendoli con un algoritmo di tipo wavelet (lo stesso alla base del formato JPEG 2000), Djvu può garantire un'elevata risoluzione del livello del testo.
Con questa tecnica si possono ottenere Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming file molto "leggeri", veloci da visualizzare anche su computer di vecchia generazione.
Le informazioni, fino ad oggi legate ai supporti cartacei, possono ora essere rese disponibili ad un pubblico molto più ampio. Istituti di ricerca, biblioteche, agenzie governative, società possono dare accesso ai loro archivi via rete senza più preoccuparsi Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming dei limiti di banda.
Il formato DjVu è in grado di ottenere fattori di compressione, su documenti a colori, dalle
cinque alle dieci volte migliori rispetto ad altri formati concorrenti quali JPEG e GIF e, su documenti in bianco e nero, fattori dalle tre alle otto volte migliori rispetto al Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming formato TIFF G4. Documenti digitalizzati a 400 ppi in full-color, dalla dimensione originale di 36 MB, possono essere compressi in file dal peso compreso tra i 30 e i 100 kB (rapporti tra 1:300 e 1:1000). Questi elevati fattori di compressione rendono i documenti DjVu realmente utilizzabili sul Web rispettando Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming la dimensione di una tipica pagina HTML (circa 50 kB).
La compressione DjVu può essere anche applicata ai documenti nati in digitale come quelli nei formati Postscript (.ps) o PDF. In questo caso la dimensione dei file è compresa tra i 15 e i 20 kB per pagina A4 alla Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming risoluzione di 300 ppi.
Per visualizzare i documenti DjVu è disponibile un'efficiente applicazione di tipo plug-in. Il modulo, disponibile per i principali browser (MS Explorer, Netscape, Mozilla, ecc.) e piattaforme
(Windows, Macintosh, Unix-Linux), mette a disposizione strumenti evoluti di gestione dell'immagine come il panning, lo zoom, la rotazione, la visualizzazione Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming del livello del testo separato dallo sfondo, ecc.
Un sistema di decompressione "al volo" permette di visualizzare con solo 2 MB di RAM immagini che normalmente richiederebbero 25 MB di memoria. Il formato consente inoltre la visione progressiva del docume
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