Kompression

Die Bildkomprimierung reduziert den Speicherplatz und die Bandbreite, die zum Speichern und Übertragen von Bildern erforderlich sind. Ohne Komprimierung würde ein 24-Megabyte-apixel-RGB-imRGB etwa 72 Megabyte belegen. Komprimierungsalgorithmen identifizieren Muster, Redundanzen und nicht wahrnehmbare Details, die effizienter codiert oder vollständig verworfen werden können. Der Kompromiss zwischen Dateigröße und Bildqualität ist der zentrale Gesichtspunkt bei der Auswahl der Komprimierungseinstellungen für jede Anwendung.\n\nWebentwickler wägen Komprimierung und Seitenladegeschwindigkeit ab. Eine E-Commerce-Website mit Hunderten von Produktbildern muss die Gesamtseitengröße überschaubar halten, um ein schnelles Laden zu ermöglichen, insbesondere bei mobilen Verbindungen. Jedes Bild wird auf die kleinste Dateigröße komprimiert, die eine akzeptable visuelle Qualität gewährleistet. Moderne Formate wie WebP und AVIWebPerreichen bessere AVIFQualitäts-zu-Größen-Verhältnisse als ältere JPEG-Formate und ermöglichen es Websites, Bilder in höherer Qualität bei gleichen Bandbreitenkosten zu JPEGe.\n\nKomprimierungsartefakte werden sichtbar, wenn Bilder zu stark komprimiert werden. Die JPEG-Komprimierung bei sehr niedrigen qJPEGty-Einstellungen erzeugt charakteristische blockartige Artefakte (8×8-Pixel-Rastermuster), Farbstreifen in Farbverläufen und Moskitorauschen an kontrastreichen Kanten. Diese Artefakte sind besonders in Bereichen mit subtilen Farbübergängen wie blauem Himmel und Hauttönen sichtbar. Sobald Komprimierungsartefakte in ein Bild eingebrannt sind, können sie nicht vollständig entfernt werden, obwohl die KI-Verbesserung ihre Sichtbarkeit verringern kann. TranspJPEGt-Hintergrundexporte verwenden verlustfreies PNG oder WebP, um die Kantenqualität beizubehalten. Standardbearbeitungen verwenden eine ausgewogene cPNGResion, die die visuelle Qualität bei angemessenen Dateigrößen gewährleistet. Die KI-Verbesserungspipeline mildert auch Komprimierungsartefakte in hochgeladenen AI enhancement. Wenn Benutzer stark komprimierte Bilder aus Messaging-Apps oder Social-Media-Downloads hochladen, identifiziert und reduziert die KI sichtbare JPEG-Blocking-, Farbstreifen- und Edge-Ringing-Artefakte, wodurch die Qualität teilweise wiederhergestellt wird, die während früherer Komprimierungszyklen verloren gegangen ist, und eine sauberere Ausgabe als die verschlechterte Eingabequelle erzeugt wird.