Настройки программы
Параметры изображения
Общие термины
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Качество изображения | 1 ~ 100 | Чем ниже значение, тем ниже качество |
| Качество Alpha | 0 ~ 100 | Для изображений с Alpha-каналами (например PNG или некоторые форматы PSD) настройка верности Alpha-плоскости означает контроль степени потери информации Alpha-канала при сжатии. Более высокая верность сохраняет больше деталей, но размер файла будет относительно больше; более низкая верность жертвует деталями ради меньшего файла. Чем ниже значение, тем ниже качество |
| Битовая глубина | 1 ~ 16 | Битовая глубина (Bit Depth) в обработке изображений — число бит на пиксель, которое определяет, сколько цветов может представить изображение. Более высокая глубина означает более богатые цвета и более плавные переходы. Например, 8-битная глубина даёт 256 цветов, а 16-битная — 65536. Более низкие значения уменьшают размер файла, но и качество цвета. Рекомендуется корректировать умеренно или не менять |
| Режим субдискретизации (субдискретизация цветности) | ON/OFF/AUTO | В кодировании изображений и видео субдискретизация цветности снижает объём данных, уменьшая разрешение информации о цветности (цвете). Глаз человека чувствительнее к изменениям яркости, чем к изменениям цветности. |
| Сохранять метаданные | Сохранять / Не сохранять | Метаданные — данные о данных; они могут давать подробную информацию о файлах, включая, в частности: - дату и время создания - дату и время изменения - сведения об устройстве (модель камеры, сведения об объективе) - параметры изображения (разрешение, цветовое пространство, настройки экспозиции) - географическое положение (координаты GPS) - сведения об авторском праве - описательные теги или ключевые слова В некоторых случаях для защиты конфиденциальности, уменьшения размера файла или упрощения управления данными нужно сохранить часть или все метаданные либо полностью удалить отдельные типы. Этот параметр обычно есть в меню настроек ПО для обработки медиа или устройств. |
| Сжатие без потерь | - | Сжатие без потерь — метод, при котором исходные данные можно полностью восстановить: данные до и после сжатия полностью идентичны, без потери информации. Его часто используют, когда нужна целостность данных: текстовые файлы, программный код, некоторые типы изображений (профессиональная фотография или научная съёмка) и аудиофайлы. При включённом сжатии без потерь программа или устройство алгоритмами ищет повторяющиеся шаблоны или избыточную информацию и хранит её эффективнее, уменьшая размер без жертвы качеством или целостностью. При необходимости эти данные можно распаковать в исходное состояние без каких-либо изменений. Сжатие без потерь сохраняет исходные данные. Для меньшего файла этот параметр не включайте. |
| Прогрессивное изображение | Boolean | В традиционном baseline JPEG изображения декодируются и отображаются построчно сверху вниз. Пока изображение не загружено полностью, видна только верхняя часть, нижняя остаётся пустой. В progressive JPEG изображение сначала показывается с очень низким разрешением, то есть очень размытой версией. По мере загрузки данных чёткость постепенно растёт, пока изображение не станет полностью ясным. Преимущество в том, что даже при медленном соединении пользователь быстро видит общее содержание изображения, что улучшает опыт. |
| Дизеринг | 0~1 |
WebP
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Умная субдискретизация цветности | Boolean | Интеллектуально подстраивает субдискретизацию цветности |
| Умный минимальный размер | Boolean | Оптимизировать до минимального размера файла |
| Смешанное кодирование | Boolean | При кодировании изображений или видео разные области или кадры могут иметь разные свойства: статичный фон и динамичный передний план, богатые текстурой зоны и плавные градиенты. Стратегии смешанного кодирования могут интеллектуально выбирать наиболее подходящий метод по содержанию: сжатие без потерь для статичных частей и с потерями для динамичных, либо комбинировать несколько наборов параметров сжатия с потерями для лучшего общего коэффициента сжатия |
JPEG
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Использовать предопределённую таблицу квантования с заданным индексом | 0 ~ 8 | Разные таблицы квантования дают разную степень сжатия и соответствующую потерю качества. Предопределённые таблицы — заранее спроектированные, оптимизированные наборы квантовальных матриц под конкретные сценарии и требования к качеству. По указанному индексу выбирается подходящая таблица, чтобы достичь ожидаемого баланса сжатия и качества изображения. 0 — таблица квантования из JPEG Appendix K (по умолчанию у vips и libjpeg) 1 — плоская таблица квантования 2 — таблица, оптимизированная по метрике MSSIM на наборе изображений Kodak 3 — таблица, спроектированная N. Robidoux для ImageMagick (сейчас по умолчанию у mozjpeg) 4 — таблица, оптимизированная по метрике PSNR-HVS-M на наборе изображений Kodak 5 — таблица из статьи “Correlation Between Human Visual Perception and JPEG-DCT Compression” (1992) 6 — таблица из статьи “DCTune: Perceptual Optimization of Compressed Dental X-rays” (1997) 7 — таблица из статьи “Application of a Visual Detection Model to DCT Coefficient Quantization” (1993) 8 — таблица из статьи “An Improved Visual Detection Model for DCT Coefficient Quantization” (1993) У каждой таблицы свои свойства; они оптимизированы под разное качество изображения и эффективность сжатия. |
| Добавлять маркеры перезапуска после заданного числа MCU | 0 - 2147483647 | В стандартах сжатия изображений вроде JPEG MCU — наименьшая единица кодирования и декодирования, обычно содержит один блок яркости и два блока цветности; размер зависит от режима субдискретизации цветности. Маркеры перезапуска — особые маркеры формата JPEG, вставляемые в поток данных изображения как контрольные точки при кодировании. Они помогают декодеру ресинхронизироваться с ближайшего маркера при ошибках (повреждение данных или прерывание передачи), а не декодировать всё изображение с начала. Это повышает устойчивость декодирования и отказоустойчивость, особенно при нестабильной сети или носителях. Указав, через сколько MCU добавлять маркер перезапуска, можно найти баланс между качеством изображения и устойчивостью декодирования. Увеличение числа маркеров повышает устойчивость, но может слегка увеличить размер файла, так как каждый маркер занимает некоторое число байт. |
| Оптимальная таблица кодирования Хаффмана | Boolean | На основе фактических статистических свойств данных изображения вычислить таблицу Хаффмана, максимизирующую коэффициент сжатия. Обычно это выполняется на этапе кодирования: анализ данных, подсчёт частоты каждого DCT-коэффициента, построение дерева Хаффмана и генерация таблицы. При декодировании декодер использует ту же таблицу, чтобы восстановить исходные данные и завершить распаковку без потерь. |
| Применять решётчатое квантование к каждому блоку 8x8 | Boolean | Чтобы повысить эффективность кодирования и качество изображения, к каждому блоку 8x8 пикселей применяется оптимизированная стратегия квантования — решётчатое квантование (trellis quantization). Техника повышает общую эффективность, принимая тонкие решения на каждом шаге квантования для оптимального соотношения скорость–искажение. |
| Применять выброс к выборкам с экстремальными значениями | Boolean | При обработке сигналов или изображений намеренно усиливают эффект выброса (overshoot) для точек с особенно большими или малыми значениями, чтобы подчеркнуть локальные признаки; степень выброса нужно контролировать, чтобы не ухудшить качество. |
| Разделять спектр DCT-коэффициентов на отдельные сканы | Boolean | В сжатии JPEG спектр коэффициентов дискретного косинусного преобразования (DCT) разделяют на несколько независимых процессов сканирования. При кодировании JPEG изображение сначала делят на блоки 8x8 пикселей; после DCT каждого блока получают ряд DCT-коэффициентов. Они содержат частотную информацию изображения и особенно важны в progressive JPEG: изображение постепенно проясняется при загрузке — сначала низкочастотная информация (общий контур), затем больше деталей. Пользователь быстрее видит общее содержание, особенно при медленной сети. |
PNG
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Коэффициент сжатия | 0~9 | Чем ниже значение, тем ниже качество |
| Флаги строковых фильтров libspng | none, sub, up, avg, paeth, all | В сжатии PNG предварительная фильтрация — важный шаг для повышения эффективности. Ниже описаны типы фильтров, поддерживаемые стандартом PNG: NONE: не использовать фильтр, то есть без предобработки, сжимать сырые данные напрямую. SUB: предсказание по разнице с левым соседним пикселем. Каждое значение пикселя вычитает значение левого, чтобы снизить избыточность. UP: предсказание по разнице с пикселем сверху. Каждое значение вычитает значение пикселя прямо сверху, также чтобы снизить корреляцию. AVG: предсказание по среднему левого соседа и пикселя сверху. Каждое значение вычитает среднее двух пикселей слева сверху, сочетая горизонтальную и вертикальную информацию. PAETH: предсказатель Paeth автоматически выбирает лучший соседний пиксель. Более сложный алгоритм, который выбирает наиболее подходящее предсказание по окружающим пикселям для лучшего сжатия. ALL: адаптивный выбор фильтра. При кодировании PNG пробует все пять фильтров и для каждой строки выбирает тип с лучшим эффектом сжатия. Обычно даёт наивысший коэффициент, но вычислительная стоимость относительно выше. Роль этих фильтров — снизить корреляцию соседних пикселей до кодирования, чтобы последующее энтропийное кодирование (например DEFLATE) сжимало данные эффективнее и повышало коэффициент. |
| Использовать квантование палитры 8bpp | false | Квантовать изображение в палитровый цветовой режим 8 бит на пиксель (bpp). Цвета всего изображения будут ограничены палитрой не более чем из 256 цветов. Метод очень подходит для изображений с ограниченным числом цветов, не требующих высокой цветовой верности: простая графика, значки или некоторые мультфильмы. Палитра 8bpp в PNG даёт эффективное сжатие без потерь при хорошем визуальном качестве, особенно на изображениях с ограниченными цветами. |
GIF
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Максимальная межкадровая ошибка | 0~32 | «Максимальная межкадровая ошибка прозрачности» — максимально допустимая разница в изменениях прозрачности от одного кадра к следующему в многокадровой анимации. Это важно при сжатии, потому что GIF-анимации обычно состоят из серии отдельных кадров, у каждого из которых могут быть свои прозрачные области. Чтобы уменьшить размер файла, похожие части соседних кадров кодируются эффективно, сохраняются только изменившиеся пиксели. На практике создателям нужно подстраивать этот параметр под конкретные нужды, чтобы достичь лучшего баланса сжатия и качества. |
| Максимальная ошибка между палитрами | 0~256 | При повторном использовании палитры алгоритм сжатия анимации сравнивает цветовые потребности текущего кадра с палитрой предыдущего (или других доступных кадров), чтобы определить степень совпадения. Её можно количественно выразить «ошибкой» между двумя палитрами, где ошибка обычно — сумма цветовых различий. Если разница достаточно мала и визуально почти неразличима, предыдущую палитру можно использовать повторно и сэкономить место. |
| Повторно использовать палитру | true | Помогает уменьшить размер файла, избегая повторного хранения похожих палитр. При обработке двух и более последовательных кадров, если они разделяют много одинаковых цветов, повторное использование палитры предыдущего кадра существенно экономит место. |
TIFF/JP2K
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Ширина тайла (в пикселях) | 1- 32768 | В формате TIFF ширина тайла — горизонтальный размер тайлов, из которых состоит изображение, то есть число пикселей тайла по горизонтали. Тайлы — прямоугольные области, на которые изображение делится для блочного хранения и чтения, что упрощает обработку больших изображений. |
| Высота тайла (в пикселях) | 1-32768 | Высота тайла — число пикселей тайла по вертикали. Вместе с шириной эти параметры задают размер одного тайла. |
| Горизонтальное разрешение (пикселей/мм) | 0.001 ~ 1e+06 | Горизонтальное разрешение — число пикселей изображения на миллиметр горизонтального расстояния. Это мера плотности деталей. Более высокое горизонтальное разрешение означает больше пикселей в том же физическом пространстве и более богатые детали. |
| Вертикальное разрешение (пикселей/мм) | 0.001 ~ 1e+06 | Вертикальное разрешение аналогично измеряет число пикселей на миллиметр вертикального расстояния. Оно отражает степень детализации по вертикали и вместе с горизонтальным разрешением определяет общую чёткость и выразительность деталей. |
| Записывать пирамидальный TIFF | Boolean | Многоуровневый формат хранения изображений, содержащий несколько копий с разным разрешением — от полного до более низких. Подходит для сценариев быстрого предпросмотра или масштабирования, так как позволяет быстро обращаться к разным уровням детализации. |
| Записывать тайловый TIFF | Boolean | Тайловый TIFF делит изображение на несколько тайлов или блоков, каждый из которых можно независимо сжимать и хранить. Это повышает эффективность чтения и записи больших изображений, особенно для произвольного доступа и сетевой передачи. |
| Использовать 0 для белого в 1-битных изображениях | Boolean | В 1-битных изображениях (двоичных) каждый пиксель представлен одним битом, обычно 0 — один цвет, 1 — другой. Традиционно 0 означает чёрный, а 1 — белый. Однако в некоторых случаях, как указано, 0 можно настроить как белый — это настраиваемое соглашение в обработке и кодировании изображений. Настройка влияет на то, как данные декодируются для корректного отображения. |
HEIF
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| Формат сжатия | hevc, avc, jpeg, av1 | В сжатии HEIF (High Efficiency Image File Format) выше перечислены несколько вариантов алгоритмов сжатия: HEVC: сжатие по стандарту HEVC (High Efficiency Video Coding, также H.265). HEVC — эффективный формат сжатия изображений и видео с более высокой эффективностью, чем предыдущие стандарты. x265 — открытая библиотека для кодирования HEVC. AVC: сжатие по стандарту AVC (Advanced Video Coding, также H.264). AVC — широко используемый стандарт сжатия видео, балансирующий эффективность сжатия и вычислительные ресурсы. x264 — популярный кодировщик AVC. JPEG: сжатие по стандарту JPEG. JPEG — формат сжатия с потерями, широко используемый для статичных изображений, известный сохранением хорошего качества при меньшем размере файла. Здесь используется стандартный кодировщик JPEG. AV1: сжатие по стандарту AV1 (AOMedia Video 1). AV1 — видеокодек следующего поколения, разработанный Alliance for Open Media, рассчитанный на более высокую эффективность сжатия, чем HEVC, при открытой лицензии. aom — библиотека под руководством Google для кодирования AV1. |
| Кодировщик | auto, aom, rav1e, svt, x265 | В сжатии HEIF (High Efficiency Image File Format) выше перечислены разные варианты кодировщиков для сжатия данных изображения в форматы, поддерживаемые HEIF. Пояснения: AUTO: автоматический выбор кодировщика. В этом режиме система или программа автоматически выбирает наиболее подходящий кодировщик исходя из обстоятельств и доступных ресурсов. AOM: кодировщик, разработанный AOMedia (AOM), в основном для видеокодирования AV1. AOMedia — альянс под руководством Google; его кодировщик AV1 рассчитан на эффективное сжатие. RAV1E: RAV1E — открытый кодировщик AV1, известный высокой производительностью и качественным сжатием видео. Сообщественный проект, ориентированный на эффективные решения кодирования AV1. SVT: SVT-AV1 — ещё один кодировщик AV1, совместно разработанный Socionext Inc. и Amazon Lab126. Рассчитан на эффективное сжатие видео для различных сценариев. X265: x265 — эффективный видеокодировщик HEVC (H.265), широко используемый для сжатия HD- и UHD-видео. Известен отличным коэффициентом сжатия и качеством изображения. Выбор разных кодировщиков в HEIF влияет на итоговый размер файла, скорость кодирования, совместимость декодирования и качество изображения. Пользователь может выбрать наиболее подходящий кодировщик исходя из потребностей и возможностей устройства. |
AVIF
| Имя | Диапазон значений | Факторы влияния |
|---|---|---|
| - | - | - |
Обновлено