Jpegli - Googles neue JPEG-Codierungsbibliothek

• Eine neue JPEG-Codierungsbibliothek, die bei hoher Kompatibilität verbesserte Funktionen bietet und bei hochwertigen Kompressionseinstellungen eine um 35 % bessere Kompressionsrate erreicht
• Sie wurde entwickelt, um schnellere, effizientere und visuell überzeugendere Bilder als bestehende JPEGs zu liefern, und nutzt neue Techniken, um diese Ziele zu erreichen
• Bietet vollständig interoperable Encoder und Decoder, erfüllt den ursprünglichen JPEG-Standard und die gängigsten 8-Bit-Formate und ist API-/ABI-kompatibel mit libjpeg-turbo und MozJPEG

Wie Jpegli funktioniert

• Jpegli nutzt neue Techniken wie adaptive Quantisierungsheuristiken aus der JPEG-XL-Referenzimplementierung, eine verbesserte Auswahl von Quantisierungsmatrizen, präzise Berechnungen von Zwischenergebnissen und die Möglichkeit, fortschrittlichere Farbräume zu verwenden, um Rauschen zu reduzieren und die Bildqualität zu verbessern
• Durch adaptive Quantisierung wird die Dead Zone der Quantisierung auf Basis psychovisueller Modellierung räumlich moduliert, wodurch sich die Bildqualität verbessert und die Dateigröße verringert
• Mit dem XYB-Farbraum von JPEG XL lassen sich Qualität und Dichte weiter steigern

Jpegli-Tests

• Um die Verbesserungen der Bildqualität von Jpegli quantitativ zu erfassen, wurden mit Hilfe von Crowdworker-Bewertern Bildpaare verglichen, die im Cloudinary Image Dataset '22 mit den drei Codecs Jpegli, libjpeg-turbo und MozJPEG kodiert wurden
• In diesem Vergleich wurde nur die Kodierung verglichen; die Dekodierung erfolgte immer mit libjpeg-turbo. Mithilfe von ELO-Punkten nach dem Vorbild von Schach-Ranglisten lassen sich die Ergebnisse zwischen Codecs und Einstellungen leichter vergleichen
• Höhere ELO-Werte stehen in der Bewertungsstudie für eine bessere Gesamtleistung. Jpegli erhielt bei 2.8 BPP eine höhere ELO-Bewertung als libjpeg-turbo bei 3.7 BPP, was 32 % über der Bitrate von Jpegli liegt

Ergebnisse

• Jpegli zeigt, dass sich hochwertige Bilder gegenüber bestehenden JPEG-Codecs um 35 % stärker komprimieren lassen
• Jpegli ist eine vielversprechende neue Technologie, die das Internet schneller und schöner machen kann

Meinung von GN⁺

• Jpegli wirkt wie eine innovative Technologie, die die Ladegeschwindigkeit von Webseiten verbessern und die User Experience steigern kann. Da Bildkompression ein wichtiger Faktor bei der Web-Performance-Optimierung ist, dürfte diese Bibliothek für Webentwickler sehr hilfreich sein.
• Damit sich diese Technologie in der Praxis breit durchsetzen kann, werden Kompatibilität und Integration mit der bestehenden Web-Infrastruktur eine wichtige Herausforderung sein. Insbesondere die Kompatibilität mit bestehenden Bildverarbeitungssystemen wird ein entscheidender Faktor sein.
• Die von Jpegli gebotene Kodierung mit 10+ Bit pro Komponente kann feinere Details in Farbübergängen von Bildern liefern, dafür ist jedoch eine breitere Verfügbarkeit unterstützender Hardware und Software nötig.
• Fortschritte in der Bildkompression können auch ökologische Vorteile bringen, indem sie den Datenverbrauch und den Speicherbedarf senken. Das dürfte sich besonders bei Diensten mit vielen großen Bildern bemerkbar machen.
• Aus kritischer Sicht hängt der Erfolg von Jpegli nicht nur von technischer Überlegenheit ab, sondern auch von der Akzeptanz im Markt und vom Wettbewerb im Standardisierungsprozess. Da bereits viele JPEG-Kompressionsbibliotheken und Standards existieren, muss Jpegli klare Vorteile aufzeigen, um sich am Markt abzuheben.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Das JPEGLI-Projekt

  • JPEGLI verwendet das Suffix „-li“ aus einem schweizerdeutschen Dialekt und bedeutet ein kleines JPEG-Bild. Dieses Suffix wird an Wörter angehängt, um Kleinheit und Vertrautheit auszudrücken.
  • Es scheint bei Google Zürich entstanden zu sein.
  • Weitere bemerkenswerte Google-Projekte mit schweizerdeutschen Namen:
    • Gipfeli: ein Projekt für schnelle Kompression, bedeutet Croissant.
    • Guetzli: ein perzeptueller JPEG-Encoder, bedeutet Keks.
    • Weggli: ein Tool für semantische Suche, bedeutet Brötchen.
    • Brotli: ein Projekt für verlustfreie Kompression, bedeutet kleines Brot.

• Die potenziellen Auswirkungen von JPEGLI

  • Die Behauptungen zu JPEGLI lassen es so erscheinen, als würde WebP für verlustbehaftete Kompression nicht mehr gebraucht.
  • Es werden im Vergleich zu JPEG Kompressionswerte auf dem Niveau von WebP genannt.
  • Auch der Nutzen von AVIF wird infrage gestellt. AVIF hat zwar höhere Kompressionsraten, ist aber ein eingeschränktes Bildformat, das nur für grundlegende Anwendungsfälle geeignet ist; außerdem sind Kodierung und Dekodierung sehr langsam, und ohne Streaming-Decoder muss die gesamte AVIF-Datei heruntergeladen werden, bevor das Dekodieren beginnen kann.
  • JPEG XL bleibt weiterhin wertvoll, da es einen deutlich größeren Bereich abdeckt als JPEG/JPEGLI, einschließlich eines für das Internet geeigneten Streaming-Decoders und Unterstützung für progressives Dekodieren in Mobilfunknetzen.

• Die Methode zur Bewertung der Bildqualität von JPEGLI

  • Um die Verbesserungen der Bildqualität durch JPEGLI zu quantifizieren, wurden mithilfe von Crowdworkern Bildpaare verglichen, die im Cloudinary Image Dataset '22 mit drei Codecs — JPEGLI, libjpeg-turbo und MozJPEG — bei verschiedenen Bitraten kodiert wurden.
  • Es gibt Kritik an der Methode zur Bewertung der Bildqualität. Menschen könnten dazu neigen, stärker gesättigte Farben zu bevorzugen, obwohl diese eine Verzerrung des Originalbilds darstellen.
  • Für eine fairere Bewertung sollte man auf Basis des Originalbilds auswählen lassen, welches Bild es besser wiedergibt, und als Antworten „A“, „B“ und „nicht sicher“ zulassen.
  • Das Elo-Rangsystem ist möglicherweise nicht geeignet, und es braucht eine Analyse dazu, welche Bilder am stärksten beeinflussen, welcher Ansatz als besser gilt, und warum.

• Die Leistung von JPEGLI

  • Bei niedrigen Bitraten scheint es weniger konkurrenzfähig zu sein.
  • In einem Projekt, das Bilder mit MozJPEG Qualität 60 kodiert, ergab ein Umstieg auf JPEGLI durchgehend schlechtere Ergebnisse, obwohl es so abgestimmt wurde, dass ähnliche Dateigrößen entstehen.

• Die Verwendung des Elo-Bewertungssystems

  • Es wäre hilfreich, wenn die Autoren erklären würden, wie sie das Elo-Bewertungssystem zur Beurteilung der Bildqualität eingesetzt haben.
  • Vermutet wird, dass es als „Sieg“ gilt, wenn ein Bild als besser als ein anderes bewertet wird.
  • Statt „ELO“ sollte man korrekt „Elo“ schreiben, da es sich nicht um ein Akronym, sondern um einen Personennamen handelt.

• Technische Details zu JPEGLI

  • JPEGLI kann mit Komponenten von mehr als 10 Bit kodiert werden.
  • Es gibt Fragen dazu, wie die zusätzlichen Bits kodiert werden, ob es sich dabei um das JPEG_R/„Ultra HDR“-Format handelt oder ob Google eine neue Metadatenlösung entwickelt hat.

• Die Qualität der Ergebnisse von JPEGLI

  • Bei der Kompression oder Dekompression mit JPEGLI werden präzisere und psychovisuell wirksamere Berechnungen durchgeführt, wodurch Bilder schärfer wirken und weniger sichtbare Artefakte aufweisen.
  • Es wird gefragt, ob es einen Link zu Beispielbildern gibt, die diese Verbesserung zeigen.

• Die Praxistauglichkeit von JPEGLI

  • Es gibt die Frage, ob bei Verwendung von JPEGLI statt libjpeg-turbo bei gleichem Eingabe-Bitmap und gleicher Qualitätseinstellung die von JPEGLI erzeugte Ausgabe kleiner oder schöner oder beides sein wird.
  • Es besteht der Wunsch zu verstehen, ob die Platzeinsparung daher rührt, dass der JPEGLI-Encoder bei niedrigeren Qualitätseinstellungen ähnliche oder bessere Bilder erzeugen kann.

• Die zukünftige Anwendung von JPEGLI

  • Es wird erwartet, dass JPEGLI bald in ImageOptim verfügbar sein wird.

• Meinungen zu Googles Strategie

  • Es wirkt, als würde Google alles tun, um AVIF statt JPEG XL in Chrome durchzusetzen.
  • Zugleich besteht die Einschätzung, dass JPEG weiterhin wertvoll ist, weil es noch jahrzehntelang Nutzer geben wird, die nur JPEG konsumieren, auch wenn Google ein großes Unternehmen ist und diese Strategie entsprechend wahrgenommen wird.