菲德尔特性图片显示视觉保存原创上诉是要隐藏压缩文物视优先级而定, 用两种方法压缩图像以压缩文件大小, 并保持合理的视觉质量水平 :
- if忠诚度更重要的是,你目标 无视觉丢失即原创图像和压缩图像之间没有可见差
- if上诉高手想避免烦人的压缩人工品,如阻塞或色带,拍压缩图像以表示“看起来不错 ” 。也就是说,不比原创,压缩修改图像的方式避免显式压缩信号
友爱和求偶基本都指同一件事:低友爱隐含低求情,而实现高求的唯一方法就是高友爱后两个概念合并成单一质量概念先进压缩技术能高求低信度图像-简单化格式像JPEG和色化PNG无法实现
聚焦请求
求取焦点目标提高压缩比,例如平滑隐微纹理,显著减少图像的倍增低忠诚高上诉方法可能具有欺骗性。图像编解码器变显性压缩图像, 图像看起来仍然不错, 你无法判断它被修改过
计22KBAVIF
重压缩87比1保持相对锐化比较见此22-KBJPEG
即刻显示图像压缩方式太强远非AVIF所显示
sure, if you比较高压缩AVIF图像高真度版, 你会很容易注意到许多精细细节已被删除, 如此显示 :
然而,如果你从未见过原创(像网络图片一样),你就不会知道该妇女的皮肤纹理是否像表面看起来那样平滑或它是否压缩手工艺品
举个例子吧 红屋图片尤加尔岛:
看上去不错一目了然深入观察房子左侧将显示墙内砖块用平滑滤波清除
JBIG2 Xerox事件
图像编解码从语义上改变图像时 可能产生严重错误众所周知的例子就是问题Xerox遇上2013年失传JBIG2压缩令数字神秘修改扫描文档,例如6转换为8这场灾难促使德国和瑞士监管者在2015年禁止使用JBIG2完全压缩法律文档
出错原因是JBIG2模式匹配机制,通过重用相似模式优化压缩留心使用时虽然有非同寻常特征,但如果它把车牌Q改成O或报税表6改成8,则该能力可能导致严重后果
现代图像编解码器还提供执行相似任务编码工具例子有AVIF和HEIC内块拷贝和JPEG XL补丁-均有效实用工具低忠诚度高上诉编码
图像编解码
人-甚至是专家-直觉评价图像编解码器基于压缩图像的吸引力典型地说,在主观实验中,这些图像排在原创物旁边,测试对象被要求根据五级尺度对视觉质量进行评分建议BT.500国际电信联盟(ITU):一指极烦人;二指点名;三指略烦人;四指可感知非烦人;五指不可感知性
注意评价尺度指吸引力,非忠诚性问题测试题是烦人并非“图像对原创何为真实性?”只要扭曲不烦人,MOS即被视为可接受
侧向比较只在相对低忠诚度产生有意义的结果,即图像之间的差分显而易见,可被大多数人感知。整体假设点七差拼法很难并排比较两个相似图像高忠诚度比较中,你可以进行翻转测试(aqafliker测试),这是一种敏感得多的评价方法。
逐端比较时评价基于MOS图像编解码器时,你会识别编解码器对低易解密码码法的吸引力。即使是有趣的洞察力 也避免从中推导出许多结论这是因为低忠实度高请求压缩算法-例如那些能实现最大MOS为0.1比特像素-不一定也精通高忠实压缩,例如1b目标感知度量法相似性(例如PSNR、SSIMVMAF或SSIMULACRA相邻主观结果并因此善于衡量上诉,不一定能有效衡量忠诚度,反之亦然
无意侧效应
无意副作用可能出现,如果你用忠诚配置上诉低忠诚度高呼压缩往往应用平滑性,在人脸上可以混淆自然皮肤纹理,就像基础化补造一样这种现象甚至在相对高质量压缩设置中发生,如果编解码器建构并优化求偶性而非忠诚性
微薄低易解码可能有助于文化美理想意外而系统化地购物图片隐藏孔和纹理,从而轻而易举地但有效增强对妇女的压力,特别是满足某些美容理想的压力整点主体假设运动名符其实停止重触摸图片维护不切实际的女性美光滑皮肤 体积大小 消除缺陷社会回归,如果非停止照相工作, 任务变成强制自动化 因为压缩编解码程序
举个例子FaceTune全局中您可比较自拍Facetune调试图像通过对原创应用低忠诚度高上诉AVIF压缩, 就能从空刷获取相似结果:
双向压缩
全损图像编解码对luma(图像灰度版)和chroma(颜色信息)应用不同量压缩因为我们的眼睛对染色体敏感度比对乳房敏感度低, 那些编解码器往往对染色体更主动地应用损压缩法连非压缩数字图像都表示成量化色空间,红色、绿色和蓝色数有限,通常为256比特,即每个信道8比特多损图像编解码器后将RGB颜色转换为YCbCr颜色,有效进一步将蓝红镜数减到约100而在真正失落部分启动前
结果,低易损压缩可引入隐色色移位并导致更多文物出现暗区域图像.以人类图像为例,皮肤调子可隐式变换(例如亚洲皮肤调子可略去饱和并看得较少黄),而黑皮肤人图像可能因压缩人工品而受更多伤害高呼压缩可产生意外和不良副作用
未来这些反面可能会变成更严重的问题现代经典图像编解码器基础是精密但为人所理解的可预测变换和蚁编码机制高实验但大有希望使用神经网络压缩的AI编解码目前硬件尚不实用,但很可能沿路行进。相关编解码程序可能极低忠诚度,但高上诉率,即极欺骗性并基于大数据集培训, 继承并可能强化这些数据集中存在的偏差换句话说,建新AI编解码程序而不意外地编译为racist或偏差可能是一个大挑战,特别是当聚焦于极端压缩比和低忠诚度高请求压缩时更是如此。
深入理解反种族主义AI,见这些文章
fidity非欺骗性上诉
上表似显性,但我强烈认为图像压缩的正确焦点是忠诚性而非吸引力微信高呼压缩技术减少带宽的诱惑作用,我建议避免采行这些技术假新闻加恶意图像操纵世界中,我们真的不需要另外潜在的欺骗源,尽管是非故意的。
举电子商务为例低忠诚度高点压缩产品图片从一开始看似是一个很好的点子,因为带宽较低,图像保持锐利并加速度更快,这转化成访问者浏览经验更好并有可能提高销售增长低易性压缩过程可能无法保留商品的精确颜色或微妙纹理,例如衬衣织物结果欢乐客户 回购 差评
记住显示设备现在可以更精确复制图片 并配有足够的像素匹配人体眼分辨率色大趋势扩大,对比比和动态范围持续改善所有优秀显示技术保证提供高超图像忠诚度, 将一大部分忠诚度推出窗外以顺从压缩实实在在可惜
视频仍然需要低信度压缩一段时间,因为视频代表的像素量巨大(4K视频为15千兆字节/分钟)。可静态图像通常可支付高忠诚压缩费用
JPEG图像中位压缩到约1.9bpp,即压缩比约13:1更现代图像编解码器可提高压缩密度,并用相同的忠诚度将比值翻倍记住,你能够并应该提高忠诚度, 压缩图像到1.2bpp (20:1)并同时获取更高忠诚度和更好压缩的好处
以下是我的建议:不压缩图片与新编解码器,例如0.3bpp(80:1),它能以AVIF格式生成完全可显示图像,但代价是忠诚性因为在这一点上,虽然您的带宽积存更多,但你会被虚伪地贬低自己的图像即便这种欺骗为某些使用案例所接受,在采取该步骤前三思而后行归根结底,成本节约可能不值假压缩的意外副作用
JPEG XL收益
JPEG XL适配高忠诚图像编译sybcr内部颜色空间操作,即XYB专用高精度和感知型颜色编码以避免传统YCbCr颜色空间产生问题,例如暗色渐变和红色并用JPEG XL编码工具最优保留隐形图像特征编解码高忠诚度至数学无损编码
JPEG XL引用编码器可自动执行高异性编码,尽可能压缩图像而无可见差分传统图像编码器配置基于技术参数,如量化因子,这些因子虽有些关联性,但却没有保证性JPEG XL引用编码器则基于感知忠诚目标配置
JPEG XL中值忠诚竞争低忠诚度目前不匹配AVIF和HEIC等竞争者高吸引力也许是特征问题,不是虫子
