Google ha creato Guetzli, un nuovo algoritmo open source che “crea immagini JPEG ad alta qualità con dimensioni il 35% inferiori rispetto ai metodi attualmente disponibili”.
L’obiettivo di Google è favorire la creazione di pagine Internet che si carichino più rapidamente e che usino meno dati. Guetzli, che vuole dire biscotto in svizzero-tedesco, è un encoder JPEG che oltre a produrre file JPEG più piccoli conserva la compatibilità con i browser e i software esistenti.
“Da un punto di vista pratico è molto simile al nostro algoritmo Zopfli, che produce file gzip e PNG più piccoli senza bisogno d’introdurre un nuovo formato”, spiega Google. “È differente rispetto alle tecniche usate nella compressione RNN, RAISR e WebP, che richiedono cambiamenti nell’ecosistema”.
Da un punto di vista tecnico Guetzli interviene nel processo di quantizzazione dell’immagine, nel quale più è alta la perdita di qualità visiva introdotta, più piccolo è file che si ottiene.
Guetzli ottiene un bilanciamento tra la perdita di qualità e la dimensione del file impiegando un algoritmo di ricerca che prova a superare la differenza tra “la modellazione psicovisuale del formato JPEG, e il modello psicovisuale di Guetzli, che approssima la percezione del colore e il mascheramento visivo in maniera più approfondita e dettagliata rispetto a ciò che è realizzabile tramite trasformazioni del colore più semplici e la trasformata discreta del coseno”, spiega Google.
“Tuttavia, mentre Guetzli crea file immagine di minori dimensioni, il compromesso è che questi algoritmi di ricerca richiedono molto più tempo per creare immagini compresse rispetto ai metodi attualmente disponibili”, aggiunge Google, affermando però che la compressione più lenta è qualcosa che si può sopportare davanti alle migliori caratteristiche di Guetzli.
“La nostra speranza è che webmaster e grafici trovino Guetzli utile e lo applichino ai loro contenuti fotografici, rendendo l’esperienza degli utenti più agevole su siti web con immagini pesanti, oltre a ridurre i tempi di caricamento e i costi di banda per gli utenti mobile. Inoltre, ci auguriamo che il nuovo approccio ispiri ulteriore ricerca nella compressione di immagini e video“.
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