同サイズの libjpeg-turbo や MozJPEG よりも Jpegli が利用者に好まれる

核心概念

Jpegli は、同等の画質でありながら libjpeg-turbo や MozJPEG よりも低いビットレートで生成されるJPEG画像が利用者に好まれる。

要約

本研究では、3つのJPEGエンコーダ(Jpegli、libjpeg-turbo、MozJPEG)を比較評価しています。
まず、CID22データセットの49枚の画像を使って、各エンコーダで品質パラメータとクロマサブサンプリングを変えて圧縮を行いました。その結果、同等の画質レベルでJpegli は libjpeg-turbo や MozJPEGよりも低いビットレートで圧縮できることがわかりました。
次に、18人のレーターによる主観評価実験を行いました。レーターには、元の画像と圧縮画像を比較してどちらが好ましいかを判断してもらいました。その結果、ビットレートが1ビット/ピクセル以上の場合、Jpegli の圧縮画像が libjpeg-turbo や MozJPEGよりも好まれることが示されました。
具体的には、Web Almanac 2022によると、インターネット上の画像の75%がビットレート1ビット/ピクセル以上であり、その中央値が2.1ビット/ピクセルです。この条件下では、Jpegli は libjpeg-turboと同等の品質を1.5ビット/ピクセルで実現できるため、約28%の圧縮率向上が期待できます。
以上より、Jpegli は同等以上の画質を低ビットレートで実現できる優れたJPEGエンコーダであると結論付けられます。

統計

Jpegli(品質95、YUV420)は2.41ビット/ピクセルで、Elo score 2481.99を得た
libjpeg-turbo(品質95、YUV444)は3.77ビット/ピクセルで、Elo score 2608.02を得た
MozJPEG(品質95、YUV444)は3.50ビット/ピクセルで、Elo score 2608.61を得た

引用

"Jpegli produces JPEGs preferred by human raters at a lower bitrate using a library that is both API- and ABI-compatible with libjpeg-turbo and MozJPEG."
"According to the HTTP Archive's Web Almanac 2022, the median bitrate for JPEG images is 2.1 bits per pixel. According to our interpolation libjpeg-turbo at 2.1 bits per pixel corresponds to an Elo of approximately 2238, while Jpegli at Elo 2238 corresponds to a bitrate of approximately 1.5 bits per pixel, or a reduction of about 28%."

抽出されたキーインサイト

Users prefer Jpegli over same-sized libjpeg-turbo or MozJPEG

by Martin Bruse... 場所 arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18589.pdf

深掘り質問

Jpegli の圧縮アルゴリズムの詳細はどのようなものか、さらなる改善の余地はないか

Jpegliの圧縮アルゴリズムは、適応型のデッドゾーン量子化技術と、ButteraugliとSSIMULACRAメトリクスに調整された量子化行列を使用しています。このアルゴリズムは、libjpeg-turboやMozJPEGとAPIおよびABI互換性があります。さらなる改善の余地としては、より効率的な量子化手法や画像の特性に応じた最適化が考えられます。また、新たな画像処理技術や機械学習アプローチを組み込むことで、さらなる性能向上が期待されます。

libjpeg-turbo や MozJPEG との比較以外に、他の画像圧縮技術との比較はどのような結果になるか

Jpegliはlibjpeg-turboやMozJPEGと比較して、同等のビットレートで人間の評価者によって好まれる傾向があることが示されています。他の画像圧縮技術との比較においても、Jpegliが同様の優位性を維持する可能性があります。例えば、WebPやBPGなどの他の画像フォーマットとの比較では、Jpegliの効率性や品質がどのように位置付けられるかが興味深い結果をもたらすでしょう。

Jpegli の性能向上が、画像の種類や内容によってどのように変化するか、詳細な分析は行われているか

Jpegliの性能向上が画像の種類や内容によってどのように変化するかについて、詳細な分析が行われています。実験では、人間の評価者によるペア比較が行われ、異なる品質パラメータやクロマサブサンプリング設定におけるJpegliの優位性が評価されました。さらに、異なる画像カテゴリや特性におけるJpegliの性能を評価するために、幅広いコンテンツを持つ画像セットが使用されました。これにより、Jpegliの性能向上が画像の種類や内容によってどのように変化するかが詳細に分析されました。