Cloudinary网站提供云基工具, 供用户压缩图片视频网站应用我们的目标是维护内容视觉完整性,但向任何设备或浏览器提供最小文件大小,最终优化网站性能和终端用户满意度
云化解决方案的特征之一是实现多图像压缩技术自动化的能力,这样开发者就不必花时间调整每张照片并制作多版不同大小分辨率以适应每一种可能的假想压缩算法可能比较难处理, 因为他们想修改最小视觉效果, 但不同的图像对压缩反应不同
开发算法实现视觉质量和文件大小平衡时,我们需要测试它以理解生成图像与人眼对比的方式输入缩放API
多图像压缩格式-如JPEG 2000和JPEG XR-均被调优特殊度标,如峰值信号对噪比但这些不总和人对图像质量感知相关
并透视哪些图像最受人青睐使用缩放API,我们做了各种测试,比较几种格式,包括WebP、JPEG2000、JPEG XR(亏损)Lepton(MozJPEG,用Lepton重新压缩)、FLIF、BPG、Daala和PNG8并获取非压缩原创图像对比值差值压缩版
比例化API让我们创建A/B比较 由人类观察者观察四千多图像比较向比例API提交,为每对图像发送至少四件独立比例API请求其结果为每对图像至少8次实人比较对比结果除PSNR、Google Buttougli、DSSIM(结构化聚合)和新多云开发SSIMULACRA结构齐全局部压缩相关人工.
结果显示,总体而言,PSNR只在67%的案例中“纠正”。Butteraugli80%案例正确,DSSIM82%案例正确新度量系统SSIMULACRA同意人类判断 87%光看高信人判断, 我们发现约78%协议PSR,91%butaugli和DSSIM, 近98%协议sssimolara你可以SSIMULACRA阅读更多结果.或想试一试SSIMULACRA免费开源软件
尺度API比较结果为我们提供有用的数据点验证度量并提供更多深入了解我们正在运行的压缩基准和各种图像格式比较从这些洞察力中,我们能够提高视觉感知度量并微调我们的q_auti功能,这样我们才能知道我们多主动压缩图像
通过这一过程,我们不仅对从Sergea API获取的有用数据点印象深刻,而且对公司和产品易用性给予极大支持感感感深刻,所有支持都以合理的价格实现。
