揭秘能让图片体积减小35%的Google编码器Guetzli
这段时间头条被一条关于Google开源JPEG编码器『Guetzli』的信息刷屏，『质量不变，体积减小35%…』,看着都让人激动，如果属实这应该是图片压缩技术上的一次重大突破，带着好奇心我仔细查阅了相关文档并做了一次全面测试，得到的结论是：基本属实，但也不用『辣么鸡冻』，为什么我下面会告诉你
真相一
与WebP和WebM等其他压缩技术不一样的是，Guetzli是全新的JPEG算法，完全兼容所有支持JPEG图片的设备和JPEG标准
真相二
Guetzli是一个有损压缩算法，整体压缩效果上 Guetzli 比 Libjpe 优，压缩率提高了12%~35%，在高质量系数下Guetzli表现更优
压缩率
肉眼质量
Guetzli与其他算法不同的是它在压缩分层阶段有一定的优势，它尝试在分层阶段减少大量难以压缩的无序数据，将其变为有序数据进行压缩。Guetzli是基于图片视觉差异评价工具Butteraugli，该工具在以下三个方面有其独特性：
- 人眼对强黄色光附近蓝光变化是不敏感的，因此黄光区域附近的蓝光可以用更少的bit来编码
- 人眼对蓝光有着较低的空间分辨率，视网膜中用于分辨高清细节的区域没有蓝色光的受体，故高频区域的蓝色光部分可以用更粗的粒度编码。
- 将图像中的噪声区域分辨出来进行粗粒度的编码。
基于此Guetzli其实是将人眼不敏感的部分颜色做了取舍，下面是Google实验室工程师的解释
Guetzli 在轻微失真和更小的文件尺寸上取得了更好的平衡，其借助了搜索算法来尝试克服 JPEG 格式中物理建模的差别，色准和视觉掩蔽效果更佳详尽通透。
真相三
如果你对图片压缩时效性要求比较高的话，Guetzli将会令你失望
Guetzli总的处理流程是尝试多种量化表及DCT系数两个方面的可能性，然后分别将尝试的结果放到Butteraugli评测工具中评分，最后选择一张它认为最好的结果返回给用户。所以它的处理时延特别长。用verbose参数打开Guetzli的log可以发现，平均一张图大概它将尝试接近30次的迭代。
压缩延时
Guetzli算法的压缩延时远远高于libjpg和webp，前者到分钟，后者不到秒。也就是说业务用Guetzli算法，单个节目或者专辑的图片转五档图，不算任务排队时间，转码就需要1分钟。而且压缩图片耗时跟图片大小程离散相关，图片越大，耗时越久。
很显然Guetzil很难适应我们大部分的在线实时压缩要求，好在Guetzli完全符合JPEG标准，解压性能上面与libjpe和webp相当，有些地方甚至要优于两者
真相四
Guetzli处理类型局限性，并不能应对全部类型的图片。只能处理YUV颜色编码的图片
至此，我想大对家Guetzli应该有了一个更加清晰和理性的认识了吧