從實現的角度來說 Guetzli 與 Zopfli 演算法類似,並不需要引入新的格式就能生成更小的 PNG 和 gzip 文件。與前段時間 Google 推出的基於循環神經網路(RNN)的圖像壓縮方法 RAISR 和 WebP 不同,它並不需要對客戶端和系統環境進行修改。
JPEG 圖片的質量與多級壓縮過程直接相關:色彩空間轉換,離散餘弦變換以及量化過程。
在這一階段,為了得到更小的圖片,圖片品質也會隨之降低。Guetzli 通過引入搜尋演算法來減小 JPEG 和 Guetzli 在視覺模型上的差別,試圖在最小的品質損失和文件大小之間找到平衡。Guetzli 視覺模型用一種更全面和細致的方式來完成色彩感知和視覺遮蔽,
以此來代替簡單的色彩轉換和離散餘弦變換。但 Guetzli 生成更小文件的代價在於,這種搜尋演算法所需要的時間遠遠長於現有的壓縮方法。
▲ 16×16 畫素的合成示例:一根以藍天為背景的電話線,傳統的 JPEG 壓縮演算法會產生加工的痕跡。左圖為未壓縮的原圖。相比於中圖(libjpeg),右圖(Guetzli)文件的大小更小,也更少出現振鈴現象。
Guetzli 在不犧牲品質量的條件下生成了更小的影像檔案。Google 研究院在試驗過程中發現,如果把壓縮檔案大小設為一個定值,相比於 libjpeg 影像,人類受試者仍然更傾向於 Guetzli 生成的影像,即使 libjpeg 文件大小與 Guetzli 相似或略大一點。
▲ 20×24 畫素的貓眼圖片。左圖為未壓縮的原圖。相比於左圖(libjpeg),右圖(Guetzli)呈現更弱的振鈴效應,並且檔案大小也更小。
Guetzli 的目標用戶是網站管理員和圖形設計者。在多圖網站中,Guetzli 能夠給用戶提供更順暢的體驗,並且減少行動用戶的下載時間和頻寬消耗。此外,Google 還希望這種新的嘗試可以激勵大家在圖像和影片壓縮領域的研究。
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