近日，谷歌公布全新Guetzli编码器，是一款可以用作数字图像和网络图形的JPEG编码器，这款全新的编码器能将高质量图片的大小增大35%，这就使网站管理员可以用于较少的数据更慢地读取网页，此外，它能相容现有的浏览器、图像处理应用于和JPEG标准。 从构建的角度来说Guetzli与Zopfli算法类似于，并不需要引进新的格式就能分解更加小的PNG和gzip文件。与前段时间谷歌发售的基于循环神经网络（RNN）的图像压缩方法RAISR和WebP有所不同，它并不需要对客户端和系统环境展开改动。
JPEG图像的质量与多级传输过程必要涉及：色彩空间切换，线性余弦转换以及分析过程。 在这一阶段，为了获得更加小的图片，图像质量也不会随之减少。
Guetzli通过引进搜索算法来增大JPEG和Guetzli在视觉模型上的差异，企图在大于的质量损失和文件大小之间寻找均衡。Guetzli视觉模型用一种更加全面和精细的方式来已完成色彩感官和视觉遮挡，以此来替换非常简单的色彩切换和线性余弦转换。但Guetzli分解更加小文件的代价在于，这种搜索算法所必须的时间相比之下精于现有的传输方法。
图一 16x16像素的制备示例：一根以蓝天为背景的电话线，传统的JPEG压缩算法不会产生加工的痕迹。左图为未压缩的原图。
比起于中图（libjpeg），右图（Guetzli）文件的大小更加小，也较少经常出现振铃现象。 Guetzli在不壮烈牺牲质量的条件下分解了更加小的图像文件。
谷歌研究院在试验过程中找到，如果把压缩文件大小另设为一个定值，比起于libjpeg图像，人类受试者依然更加偏向于Guetzli分解的图像，即使libjpeg文件大小与Guetzli相近或额大一点。图二 20x24像素的猫眼图片。左图为未压缩的原图。
比起于左图（libjpeg），右图（Guetzli）呈现出要强的振铃效应，并且文件大小也更加小。 Guetzli的目标用户是网站管理员和图形设计者。在多图网站中，Guetzli需要给用户获取更加流畅的体验，并且增加移动用户的读取时间和比特率消耗。
此外，谷歌还期望这种新的尝试可以鼓舞大家在图像和视频压缩领域的研究。
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