在 Java 中可以进行极端的图像优化吗？

Posted 2023-03-07

【中文标题】在 Java 中可以进行极端的图像优化吗？

【英文标题】：Is Extreme Image Optimization Possible in Java?

【发布时间】：2016-01-15 22:40:44

【问题描述】：

我正在尝试用 Java 编写图像优化软件。第一步也是最明显的一步是剥离 EXIF 元数据，我已经成功地做到了。我还尝试使用 ImageIO 和压缩质量参数来压缩图像，如下所示：

filepath=chosen.getCanonicalPath()+"-temp.jpg";
file=new File(filepath);
Iterator<ImageWriter> writers = ImageIO.getImageWritersByFormatName("jpg");
if (!writers.hasNext())
    throw new IllegalStateException("No writers found");

OutputStream os = new FileOutputStream(file);
ImageWriter writer = (ImageWriter) writers.next();
ImageOutputStream ios = ImageIO.createImageOutputStream(os);
writer.setOutput(ios);

ImageWriteParam param = writer.getDefaultWriteParam();
param.setCompressionMode(ImageWriteParam.MODE_EXPLICIT);
param.setCompressionQuality(0.9f);
writer.write(null, new IIOImage(optimized, null, null), param);

但是，这确实不是那么好。当源图像是不同的格式（即不是 jpeg）时，它可以正常工作，但是当从 jpeg 压缩到 jpeg 时，它有时甚至会使文件大小更大。

像 www.tinyjpg.com 这样的网站声称（并且确实）将 jpeg 图像的文件大小减少了 40%-60%，没有质量损失。他们到底是如何做到这一点的（程序上和程序上）？他们要删除哪些类型的数据，如何在不损失质量的情况下删除这些数据？这是我可以用 Java 实现的吗？

非常感谢您能给我的任何指导和/或资源！

【问题讨论】：

想必tinyjpg有自己的压缩算法。我怀疑你会在标准库中找到它。可能会看看色度二次采样 ed.

当然他们有自己的算法。我的问题是真的，你知道它可以做什么（程序上）吗？可以安全丢弃哪些类型的数据？您如何找出对于特定 jpeg 可以丢弃哪些数据？

“像 www.tinyjpg.com 这样的网站声称（并且确实）将 jpeg 图像的文件大小减少了 40%-60%，没有质量损失。” 我非常怀疑。您可能看不到质量损失，这很好，但声称不存在只是......好吧，让我们在一般情况下极不可能。

如果没有，那么在 tinyjpg.com 上 非常非常 最小的质量损失，这真的是任何人都需要的，因为人眼可以只能看到这么多分辨率

【参考方案1】：

有一个开源库可以实现无损 JPEG 优化。它叫做 SlimJPG，你可以在这里找到更多信息：https://github.com/Fewlaps/slim-jpg

要使用它，只需像这样调用它：

SlimJpg.file(yourImage).optimize();

yourImage 可以是 byte[]、InputStream 或 File。

免责声明：我是委员会成员之一... :·)

【参考方案2】：

来自Wikipedia - JPG - Lossless further compression 我猜Tiny JPG 一直在使用在大多数标准工具创建之后开发的改进算法。改进后的算法在PackJPG 中实现，开源方便。似乎没有 Java 实现。

附带说明：PackJPG 声称提高了 20%，而 Tiny JPG 声称提高了 70%。这可能言过其实，但无论如何您可能都想测试这两种说法。

【讨论】：

PackJPG 是什么语言的？是否可以与Java程序结合使用？

它是一个命令行应用程序，从外观上看是用 C++ 编写的。您可以从 java 调用命令行应用程序。 ***.com/questions/9346077/…

有没有办法让我的程序检查本地机器上是否安装了 PackJPG，如果没有安装它？

听起来很复杂。只需将其捆绑为安装 java 程序的安装程序的一部分。不过你必须自己做。

【参考方案3】：

在 JPEG 中有三个可优化的步骤：

组件的相对采样。人们以低于 Y 分量的速率对 Cb 或 Cr 分量进行采样。您可以平滑 Cb 和 Cr 值，以便 1、2、4、8 或 16 个像素共享相同的 Cb 或 Cr 值（正式地，JPEG 也支持小数采样率，但大多数解码器不支持它们）。如果您使用 4:1:1 的采样率，那么要压缩的数据量就会减少一半。

（最大也是最难做的）选择优化的量化表。

生成优化的霍夫曼表（很容易做到，但许多编码器不这样做）。