[研究]图像压缩质量研究

图像压缩质量研究

目录

• 图像压缩质量研究
  • 问题的提出
  • 实验结论
    • JPEG压缩损失的像素距离-频数分布图
    • WEBP压缩损失的像素距离-频数分布图
    • 低画质下的压缩效果
  • 实验过程
  • 附录

问题的提出

我有大量的图片存储于硬盘上，并大多数时间只做浏览。考虑到占用空间的性价比，我需要一种二次备份方案，将随身硬盘上的这些图片减小体积，将原图冷存储于另一个机械硬盘中，以兼顾存储成本和效率。

因此，一种面向PNG、JPG的压缩技术是首先就需要考虑且十分必要的。而在实践中，我发现利用JPEG压缩和WebP压缩可以在某种程度上压缩图片，从而降低体积。然而，质量数字不同，图片体积也不同，并且压缩后效果也不一样，那么，这个质量数字应该取值多少呢？

对此，笔者进行了一定的研究。在研究时，使用的照片是NSFW类型（不适合工作场所访问），下文中将使用Lena图片进行介绍。

有趣的是，Lena图本身其实也是一张NSFW图。

对Lena图感兴趣的读者可以去Lenna 97: A Complete Story of Lenna进行了解，然而，如前文所述，Lena图本身也是一张不适合工作场所访问的图。

实验结论

talk is cheap，先把结论放出来

如上图所示：

当压缩质量设置为70时，JPEG和WebP都能获得较好的尺寸和图像质量。

而图上也告诉我们其他信息：

• 质量=100时，webp总比jpeg能够节省约一半的空间
• 质量＞80时，提升质量获得的图像质量并不明显（＜10%），而体积成指数形式飙升
• 质量＜30时，JPEG的图像质量开始明显下降，并随着质量数字的降低而飞快身高，最终将生成完全不可用的图片
• 质量<10时，图像将被压缩到原体积的不足5%，而WebP还能保持可读

JPEG压缩损失的像素距离-频数分布图

上图显示了JPEG将一张图片压缩到质量5时，损失的像素信息的分布。如图所示，可以确认99.9%的像素差异集中于0.4以内（归一化距离，计算方法是将所有距离按照最大值规范化到\([0,1]\)内），而95%的损失集中于0.2以内。

近似的，JPEG压缩时损失的像素距离及其频率的关系符合卡方分布。如上图的红色线所示。

WEBP压缩损失的像素距离-频数分布图

WebP在压缩时也符合相似的规律，然而，其像素差异更集中，可以确认99%的像素差异集中于0.2以内。

WebP的像素差异-频数近似符合指数分布，如上图的红色线所示。

低画质下的压缩效果

webp在质量<10下有损压缩的效果

jpeg在质量<10下有损压缩的效果

尤其是，当质量<5时，JPEG的可读性已经非常差。

如上图所示，JPEG的低画质压缩效果是毁灭性的。

实验过程

通过使用mozjpeg（mozjpeg version 4.1.5 (build 20231110)）和libwebp(v1.4.0)进行压缩。基本过程是：将实验照片进行压缩，分别保存为100个级别的图片，随后对这些图片进行图片像素对比。对比的方法是：计算图片的每个像素RGB值的欧几里得距离\(d\)（此处忽略了Alpha通道），当欧几里得距离\(d <10\)时，认为像素存在肉眼可见的差异，并进行标记。随后，统计压缩前后的体积和差异像素点数量，并整理总结成上图。

如上图所示，压缩后的图片与原图片的像素差异点在图片中使用紫色点标识出。

附录

多次实验、多张图片取均值得到的另一实验结果。