Jpegli - la nouvelle bibliothèque de codage JPEG créée par Google

• Une nouvelle bibliothèque de codage JPEG qui offre, tout en conservant un très haut niveau de compatibilité, des fonctionnalités améliorées et un gain de 35 % sur le taux de compression aux réglages de compression de haute qualité
• Conçue pour fournir des images plus rapides, plus efficaces et visuellement plus satisfaisantes que le JPEG existant, en atteignant ces objectifs grâce à de nouvelles techniques
• Fournit un encodeur et un décodeur entièrement interopérables, conformes au standard JPEG d’origine et au format 8 bits le plus courant, avec une compatibilité API/ABI avec libjpeg-turbo et MozJPEG

Comment fonctionne Jpegli

• Jpegli utilise de nouvelles techniques issues de l’implémentation de référence de JPEG XL, comme des heuristiques de quantification adaptative, une sélection améliorée des matrices de quantification, des calculs intermédiaires précis et la possibilité d’utiliser des espaces colorimétriques plus avancés, afin de réduire le bruit et d’améliorer la qualité d’image
• Grâce à la quantification adaptative, il améliore la qualité d’image et réduit la taille des fichiers en modulant spatialement les zones mortes de la quantification sur la base d’une modélisation psychovisuelle
• L’utilisation de l’espace colorimétrique XYB de JPEG XL peut encore améliorer la qualité et la densité

Tests de Jpegli

• Pour quantifier les améliorations de qualité d’image de Jpegli, l’aide d’évaluateurs recrutés par crowdsourcing a été sollicitée afin de comparer des paires d’images encodées avec trois codecs — Jpegli, libjpeg-turbo et MozJPEG — sur le Cloudinary Image Dataset '22
• Dans cette comparaison, seul l’encodage est comparé, et le décodage est toujours effectué avec libjpeg-turbo. Un score ELO, inspiré du classement des échecs, permet de comparer plus facilement les résultats entre codecs et réglages
• Un score ELO plus élevé indique de meilleures performances globales dans l’étude auprès des évaluateurs. Jpegli a obtenu un classement ELO supérieur à 2,8 BPP par rapport à libjpeg-turbo à 3,7 BPP, soit un débit binaire 32 % plus élevé que celui de Jpegli

Résultats

• Jpegli montre qu’il peut compresser des images de haute qualité 35 % de plus que les codecs JPEG existants
• Jpegli est une nouvelle technologie prometteuse qui peut rendre Internet plus rapide et plus agréable visuellement

L’avis de GN⁺

• Jpegli semble être une technologie innovante capable d’améliorer la vitesse de chargement des pages web et l’expérience utilisateur. La compression d’image étant un élément important de l’optimisation des performances web, cette bibliothèque pourrait être d’une grande aide pour les développeurs web.
• Pour que cette technologie soit réellement adoptée à grande échelle, sa compatibilité et son intégration avec l’infrastructure web existante seront des enjeux majeurs. La compatibilité avec les systèmes de traitement d’images existants sera notamment un facteur important.
• L’encodage à plus de 10 bits par composant proposé par Jpegli peut offrir des détails plus fins dans les dégradés de couleur des images, mais cela nécessite une diffusion plus large du matériel et des logiciels qui le prennent en charge.
• Les progrès des technologies de compression d’image peuvent aussi offrir des bénéfices environnementaux en réduisant l’usage des données et l’espace de stockage. Cela sera particulièrement visible dans les services qui utilisent beaucoup d’images volumineuses.
• D’un point de vue critique, le succès de Jpegli dépendra non seulement de sa supériorité technique, mais aussi de son adoption sur le marché et de la concurrence dans les processus de standardisation. Comme il existe déjà de nombreuses bibliothèques et normes de compression JPEG, Jpegli devra démontrer des avantages clairs pour se démarquer sur le marché.

[GN⁺]

Avis sur Hacker News

• Projet JPEGLI

  • JPEGLI utilise le suffixe « -li » employé dans les dialectes suisses alémaniques pour désigner un petit JPEG. Ce suffixe, ajouté à un mot, exprime l’idée de petitesse et une connotation familière.
  • Le projet semble avoir vu le jour chez Google Zurich.
  • Autres projets Google notables utilisant le suisse allemand :
    • Gipfeli : projet de compression rapide, signifiant « croissant ».
    • Guetzli : encodeur JPEG perceptuel, signifiant « biscuit ».
    • Weggli : outil de recherche sémantique, signifiant « petit pain ».
    • Brotli : projet de compression sans perte, signifiant « petit pain ».

• Impact potentiel de JPEGLI

  • Les promesses de JPEGLI donnent l’impression qu’il pourrait rendre inutile la compression avec perte de WebP.
  • Des estimations de compression comparables à WebP par rapport à JPEG sont avancées.
  • Cela amène aussi à s’interroger sur l’intérêt d’AVIF. AVIF offre un taux de compression plus élevé, mais reste un format d’image limité, adapté surtout aux usages basiques ; son encodage et son décodage sont très lents, et l’absence de décodeur en streaming impose de télécharger l’intégralité du fichier AVIF avant de pouvoir commencer le décodage.
  • JPEG XL conserve néanmoins son intérêt, car il couvre bien davantage de cas d’usage que JPEG/JPEGLI, notamment avec un décodeur en streaming adapté à Internet et la prise en charge du décodage progressif pour les réseaux mobiles.

• Méthode d’évaluation de la qualité d’image de JPEGLI

  • Pour quantifier l’amélioration de qualité d’image apportée par JPEGLI, les auteurs ont fait appel à des évaluateurs via crowdsourcing afin de comparer des paires d’images encodées à plusieurs débits avec trois codecs : JPEGLI, libjpeg-turbo et MozJPEG, à partir du dataset Cloudinary Image Dataset '22.
  • La méthode d’évaluation de la qualité d’image fait l’objet de critiques. Les humains peuvent avoir tendance à préférer des couleurs plus saturées, même lorsqu’elles constituent une déformation de l’image d’origine.
  • Pour une évaluation plus équitable, il faudrait demander quelle image représente le mieux l’original, en autorisant les réponses « A », « B » et « pas sûr ».
  • Le système de classement Elo n’est peut-être pas approprié, et une analyse serait nécessaire pour déterminer quelles images influencent le plus le jugement sur la supériorité d’une approche et pourquoi.

• Performances de JPEGLI

  • Il semble moins compétitif à faible débit.
  • Lors d’une tentative de migration vers JPEGLI dans un projet encodant des images avec MozJPEG qualité 60, les résultats produits par JPEGLI se sont révélés systématiquement moins bons, même après ajustement pour obtenir une taille de fichier comparable.

• Utilisation du système d’évaluation Elo

  • Il serait utile que les auteurs expliquent comment ils ont utilisé le système Elo pour évaluer la qualité d’image.
  • On suppose qu’une image est considérée comme « gagnante » lorsqu’elle est jugée meilleure qu’une autre.
  • Il est plus correct d’écrire « Elo » que « ELO », car il s’agit d’un nom de personne et non d’un acronyme.

• Détails techniques de JPEGLI

  • JPEGLI peut encoder des composants de plus de 10 bits.
  • Des questions subsistent sur la manière dont ces bits supplémentaires sont encodés, et sur le fait de savoir s’il s’agit du format JPEG_R/"Ultra HDR" ou si Google a développé une nouvelle solution de métadonnées.

• Qualité des résultats de JPEGLI

  • Lors de la compression ou de la décompression avec JPEGLI, des calculs plus précis et plus efficaces sur le plan psychovisuel sont effectués, ce qui rend l’image plus nette et réduit les artefacts observables.
  • Quelqu’un demande s’il existe un lien vers des images d’exemple montrant cette amélioration.

• Aspects pratiques de JPEGLI

  • Une question est posée : en utilisant JPEGLI à la place de libjpeg-turbo, avec la même image bitmap d’entrée et le même réglage de qualité, la sortie produite par JPEGLI sera-t-elle plus petite, plus belle, ou les deux ?
  • Il y a aussi une volonté de comprendre si le gain d’espace vient du fait que l’encodeur JPEGLI peut produire des images similaires ou meilleures avec un réglage de qualité plus faible.

• Applications futures de JPEGLI

  • Certains espèrent que JPEGLI sera bientôt disponible dans ImageOptim.

• Opinion sur la stratégie de Google

  • Certains estiment que Google semble prêt à tout pour éviter d’implémenter AVIF dans Chrome à la place de JPEG XL.
  • Tout en reconnaissant que le format reste pertinent, car des utilisateurs ne consommant que du JPEG existeront encore pendant des décennies, cette opinion reflète une certaine perception de la stratégie de Google malgré la taille de l’entreprise.