Google представил библиотеку jpegli для более эффективного сжатия JPEG-изрбражений

Компания Google представила новую открытую библиотеку jpegli с реализацией кодировщика и декодировщика изображений в формате JPEG. Библиотека включает дополнительные оптимизации для повышения эффективности кодирования, позволяющие на 35% увеличить степень сжатия высококачественных изображений, по сравнению с традиционными кодеками JPEG. В сравнении с libjpeg-turbo библиотека jpegli позволяет добиться аналогичного уровня качества при снижении битрейта на 32%. На уровне API и ABI библиотека полностью совместима с libjpeg62 и может применяться для её прозрачной замены. Код библиотеки написан на языке С++ и распространяется под лицензией BSD.

CFD0C5CECEC5D4_1712217812.png

Повышение уровня сжатия достигается применением продвинутых технологий для сокращения шумов на изображении и увеличения качества, использующих более эффективные методы психовизуального моделирования для уменьшения возникающих артефактов. В частности, в jpegli задействован адаптивная эвристика квантования, используемая проектом JPEG XL, а также улучшенные алгоритмы выбора матриц квантования и расчёта промежуточных результатов.

Библиотека jpegli позволяет кодировать изображения с выделением 10 и более битов на цветовой компонент. При этом результат работы новых алгоритмов кодирования адаптируется для традиционной для формата JPEG модели, допускающей использование только 8 бит на цветовой компонент. Подобная особенность позволяет сохранить совместимость с уже существующими декодировщиками, рассчитанными на 8-битовое представление цветовых составляющих.

Кодируемые при помощи jpegli изображения полностью соответствуют стандарту JPEG, не требуют специфичных декодировщиков и могут просматриваться в существующих просмотрщиках JPEG и web-браузерах. Применение для распаковки изображений, сжатых при помощи jpegli, собственного декодировщика позволяет добиться дополнительного снижения артефактов. Скорость кодирования при помощи jpegli сопоставима с библиотеками libjpeg-turbo и MozJPEG.



Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml? num=60921

©  OpenNet