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1. 什么是 Jpegli

1.1 比传统 JPEG 更快、更高效的编码

2024 年 4 月 3 日，Google 官方博客宣布推出了 Jpegli，这是一种先进 JPEG 编码库，保持了高度向后兼容性，同时提供增强的功能，并在高质量压缩设置下压缩比提高了 35%。

Jpegli 是一个新的 JPEG 编码库，其设计比传统 JPEG 更快、更高效、更美观，同时使用了诸多新技术，包括：

• 完全可互操作的编解码器：符合原始 JPEG 标准及其最传统 8 位形式及与 libjpeg-turbo 、 MozJPEG 的 API/ABI（Application Binary Interface） 兼容
• 保证高质量：通过 Jpegli 压缩或解压缩图像时会执行更精确且有效的计算，图像更清晰
• 速度快体积小：在提高质量、压缩密度比的同时，Jpegli 的编码速度与 libjpeg-turbo 和 MozJPEG 等传统方法相当但提供更快压缩速度、更少内存使用，从而节省带宽、提升站点速度
• Jpegli 每个组件可以使用 10+ 位进行编码：传统的 JPEG 编码仅提供每个组件 8 位动态从而导致伪影。 Jpegli 的 10+ 位编码以原始 8 位形式进行，生成的图像可与 8 位查看器完全互操作

libjpeg-turbo 是一种 JPEG 图像编解码器，使用 SIMD 指令（MMX、SSE2、AVX2、Neon、AltiVec）来加速 x86、x86-64、Arm 和 PowerPC 系统上的基线 JPEG 压缩和解压。在此类系统上，相同条件下 libjpeg-turbo 的速度通常是 libjpeg 的 2-6 倍。

1.2 Jpegli 的编解码器改进

Jpegli 的改进分为两部分，即编码器和解码器，编码器使用的改进和新功能包括：

• 支持 16 位无符号和 32 位浮点输入缓冲区
• 颜色空间转换、色度子采样和 DCT 均以浮点精度完成，在生成最终量化 DCT 系数时首先进行整数转换
• 所需的质量可以通过类似于 JPEG XL 的距离参数的距离参数来指示。 根据距离和色度子采样模式选择量化表，量化矩阵中不同位置的缩放比例不同，红色和蓝色色度通道具有单独的量化表
• 自适应死区量化 (Adaptive dead-zone quantization)， 在图像的噪声部分，零系数的量化阈值高于图像的平滑部分
• 支持使用代表 XYB 色彩空间的 ICC 配置文件更有效地压缩 JPEG。 这些 JPEG 不会转换为 YCbCr 色彩空间，但将为原始 X、Y、B 通道选择专门的量化表

1.3 解码器改进

Jpegli 的解码器改进主要包括以下几个维度：

• 支持 16 位无符号和 32 位浮点输出缓冲区 (Floating Point Output Buffers)
• 假定原始未量化 DCT 系数的拉普拉斯分布 (Laplacian Distribution)，非零 DCT 系数被反量化为其各自量化间隔的期望值
• 去量化、逆 DCT、色度上采样和色彩空间转换均以浮点精度完成后，整数样本的转换仅发生在最终输出阶段（除非请求输出到浮点）

2.Jpegli 的工作原理和数据评测

Jpegli 使用了许多新技术来降低噪声并提高图像质量，包括：来自 JPEG XL 参考实现的自适应量化启发式、改进的量化矩阵选择 (Quantization Matrix Selection)、精确计算中间结果，并使用更高级的色彩空间 (More Advanced Colorspace)。

所有新方法都经过精心设计以使用传统的 8 位 JPEG 形式，因此新压缩的图像与现有的 JPEG 查看器完全兼容。

为了量化 Jpegli 的图像质量改进，下图对比了三种编解码器进行编码，包括：Jpegli、libjpeg-turbo 和 MozJPEG，并以多种比特率进行编码。此比较仅限于比较编码，解码始终使用 libjpeg-turbo 执行。

ELO 分数越高，表明评估者总体表现越好。上图表明，2.8 BPP 的 jpegli 获得的 ELO 评级高于 3.7 BPP 的 libjpeg-turbo，同时后者比特率比 Jpegli 高 32%。

总体来看，Jpegli 可以比传统 JPEG 编解码器多压缩 35% 的高质量图像。

参考资料

https://opensource.googleblog.com/2024/04/introducing-jpegli-new-jpeg-coding-library.html?m=1

https://github.com/libjxl/libjxl/tree/main/lib/jpegli

https://www.free-codecs.com/news/say_hello_to_jpegli__google_s_new_image_magic.htm

https://libjpeg-turbo.org/