CPU3D.comТрёхмерная графикаГрафика в Web → Оценка эффективности JPEG-сжатия

Оценка эффективности JPEG-сжатия

степень сжатия

Оценка эффективности JPEG-сжатия

Есть два вида оптимизации: по качеству и по объему. Иначе говоря, наша искомая «золотая середина» будет различной в зависимости от того, что нам важнее — качество картинки или размер файла. Другим параметром, мы, конечно, тоже не пренебрегаем, но что-то ставим на первое место, а что-то — на второе. В любом случае очевидно, что сжатие изображения эффективно тогда, когда, не особенно потеряв в качестве, мы значительно экономим место, занимаемое файлом.

Взяв исходную неупакованную BMP-картинку, можно сохранить ее с разной степенью JPEG-сжатия, а потом отметить размеры получившихся файлов в качестве точек на графике. Собственно, это я и проделал с фотографией глаза, уже встречавшейся вам ранее.

Если соединить точки гладкой линией, становится видна серия любопытных особенностей. Обратите внимание, что вначале, пока коэффициент потерь не превышает 10% (область A), размер стремительно и почти линейно уменьшается. Всего пять процентов потери качества (еще абсолютно неразличимой глазом) дают двойную экономию объема. Затем размер начинает убывать медленнее (область B) и, наконец, переходит в прямую линию (область С). Там копеечный выигрыш в объеме заставляет вдвое ухудшить картинку.

Если мы продолжим эту линию назад (красный пунктир), то получим оптимальную по объему степень сжатия, которой можно достичь, выставив коэффициент потерь равным 20%. Именно так стоит оптимизировать картинку из примера, если в первую очередь важен размер файла.

Ну, а если, напротив, важно сохранить качество, то стоит продолжить самое начало графика (еще один красный пунктир) — то, где линейно убывает объем. И получится, что оптимальный по качеству коэффициент потерь лежит в пределах 6-8%.

В зависимости от исходного изображения и версии компрессора фактические цифры, разумеется, могут (и будут!) отличаться от приведенных в примере, но практика показала, что форма графика от этого не меняется. И совершенно не обязательно проводить настолько детальное исследование при оптимизации каждой картинки — не поймите превратно. Здесь важно понять сам принцип, чтобы экономить там, где это имеет смысл, но не ударяться в крайности.



Источник: http://www.lki.ru