近日谷歌宣布Guetzli，一个新的开源算法，可以产生高质量的JPEG图片，同时图片大小比目前的方法缩小了35%。网络工程师可以用它来制作加载更快而使用的数据量甚至更小的网页。

　　Guetzli，在瑞士德语中是饼干的意思，是一个针对数码图像和网页图像的JPEG编码器，能够通过产生更小的JPEG文件来达到更快的在线体验，并且同时保持与当前浏览器，图像处理应用和JPEG标准的兼容性。从实际意义来说，Guetzli与Zopfli算法很相似，Zopfli可以产生更小的PNG和gzip文件而不用介入新格式。而且Guetzli与基于RNN的图像压缩，RAISR和WebP所使用技术的不同之处在于，Guetzli不需要客户或系统为了保证网络规模的压缩率做出改动。

　　JPEG图像的视觉质量与它的多阶段压缩过程：色彩空间变换，离散余弦变换，以及量化有着直接的关系。Guetzli主要关注量化阶段，因为在量化阶段，图像视觉质量损失越多，输出图像尺寸越小。Guetzli努力在最小化损失和最小化图像尺寸中寻找一个平衡。其通过使用一个搜索算法，来克服JPEG格式的精神视觉模型与Guetzli的精神视觉模型之间的差别，以一种更全面更详细的方式来结合色彩感知和视觉掩蔽，开奖，而不是通过简单的色彩变换和离散余弦变换。然而，尽管Guetzli可以使图像尺寸更小，与目前的方法相比，我们的搜索算法需要花较长的时间来创建压缩图像。

　　图1.16*16的合成样例，一根电话线悬挂在蓝天的背景下，JPEG压缩算法用的典型样例。左边是未压缩的原图，Guetzli（右图）比libjpeg（中间）的结果显示具有较少的振铃现象，并且文件大小也比较小。

　　尽管Guetzli可以产生更小的图像而不用以图像质量为代价，谷歌发现实验中如果把压缩图像的尺寸设为常数，相比于libjpeg输出的图像，人工评估总是更偏好Guetzli产生的图像，即使当libjpeg的图像和Guetzli的大小相同甚至更大一些。这一点让我们觉得压缩速度较慢也是值得的。

图2.20*24像素的一张猫眼图片的放大区域。左图是未压缩的原图，开奖，Guetzli（右图）比libjpeg（中间）的结果显示具有较少的振铃现象，并且不需要更大的图像尺寸。

　　谷歌希望网络工程师和图像设计者会觉得Guetzli很有用，并且应用到他们的图像内容中，让用户在浏览多图网站时体验更平滑的图像，同时能够减少加载时间和移动用户的流量费用。最后，我们希望Guetzli中使用的新的精神视觉方法能够为进一步的图像和视觉压缩研究带去新的灵感。

　　论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.04421.pdf

　　github：https://github.com/google/guetzli/

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