WebP 中的无损和透明度编码

摘要

我们将 WebP 编码器和解码器在 PNG 和无损模式下的资源用量进行比较。我们使用 12000 张从网络中随机选择的半透明 PNG 图像集合，并采用更简单的测量方式来显示性能变化。我们重新压缩了语料库中的 PNG，以将 WebP 图片与大小优化的 PNG 进行比较。我们的结果表明，对于文件大小和处理速度，WebP 可以很好地替代 Web 上用的 PNG。

简介

WebP 支持无损且半透明的图片，这使得它成为 PNG 格式的替代方案。PNG 压缩中使用的许多基本技术（如字典编码、霍夫曼编码和颜色索引转换）在 WebP 中也受支持，在最糟糕的情况下，这会导致类似的速度和压缩密度。同时，许多新功能（例如不同颜色通道的单独熵代码、反向参考距离的 2D 局部性以及最近使用的颜色的颜色缓存）可以提高大多数图片的压缩密度。

在这项工作中，我们比较了 WebP 与使用 pngcrush 和 ZopfliPNG 经过高度压缩的 PNG 的性能。我们使用最佳实践重新压缩了网络图片参考资料库，并将无损和有损 WebP 压缩与此资料库进行比较。除了参考资料库之外，我们还针对速度和内存使用基准化分析，选择了两张较大的图片（一张是照片，另一张是图片）。

事实证明，解码速度比 PNG 更快，并且压缩效果比目前的 PNG 格式要压缩 23%。我们得出结论，WebP 可以更有效替代当前的 PNG 图片格式。此外，支持无损 Alpha 值的有损图片压缩在提升网站速度方面提供了更多可能。

方法

命令行工具

我们使用以下命令行工具来衡量性能：

1. cwebp 和 dwebp。这些工具是 libwebp 库的一部分（从头编译）。
2. 转化。这是 ImageMagick 软件的命令行工具 (6.7.7-10 2017-07-21)。
3. pngcrush 1.8.12（2017 年 7 月 30 日）
4. ZopfliPNG（2017 年 7 月 17 日）

我们使用命令行工具及其各自的控制标志。例如，如果我们引用 cwebp -q 1 -m 0，则意味着已使用 -q 1 和 -m 0 标记调用 cwebp 工具。

图片分类

已选择三个语料库：

1. 单张照片（图 1），
2. 一张半透明的图形图片（图 2），以及
3. 网络语料库：从互联网随机挑选的 12000 张随机生成的 PNG 图片（半透明或半透明）。这些 PNG 图片通过转化、pngcrush、ZopfliPNG 进行优化，且在研究中会考虑每张图片的最小版本。

图 1. 摄影图片，1024 x 752 像素。火焰呼吸 “Jaipur Maharaja Brass Band”作者：Chassepierre 比利时公司，作者：Luc Viatour，图片已获知识共享许可 - 署名 - 相同方式共享 3.0 未移植许可。作者网站请点击此处。

图 2. 图形图片，1024 x 752 像素。来自 Google 图表工具的拼贴图片

为了衡量现有格式 PNG 的全部功能，我们使用几种方法重新压缩了所有原始 PNG 图片：

1. 每个组件固定到 8 位：转换 input.png -depth 8 位输出.png
2. 不带预测器的 ImageMagick(1)：conversion input.png -quality 90 output-candidate.png
3. 使用自适应预测器的 ImageMagick：conversion input.png -quality 95 output-candidate.png
4. Pngcrush(2)：pngcrush -brute -rem tEXt -rem tIME -rem iTXt -rem zTXt -rem gAMA -rem cHRM -rem iCCP -rem sRGB -rem alla -rem text input.png input-png
5. ZopfliPNG(3): zopflipng --lossy_transparency input.pngoutput-candidate.png
6. 包含所有过滤条件的 ZopfliPNG：zopflipng --迭代 s=500 --filters=01234mepb --lossy_8bit --lossy_transparency input.pngoutput-candidate.png

成效

我们计算了网络库中每张图片的压缩密度（相对于优化了三种效果的 PNG 图片大小）：

1. WebP 无损（默认设置）
2. 尺寸最小的无损 WebP (-m 6 -q 100)
3. 最佳的 WebP 无损和 WebP 有损与 alpha（默认设置）。

我们对这些压缩系数进行排序，并将其绘制在图 3 中。

图 3. PNG 压缩密度用作参考，1.0。无损和有损方法均压缩了相同的图像。对于每张图片，系统会计算与压缩 PNG 的大小之比，并对大小比进行排序和显示无损压缩和有损压缩。对于有损压缩曲线，在生成较小的 WebP 图片的情况下，选择无损压缩。

对于 libpng，最高质量 (convert) 以及 ZopfliPNG（表 1）的 WebP 已超出 PNG 压缩密度，而编码（表 2）和解码（表 3）的速度与 PNG 大致相当。

表 1. 使用不同压缩方法时的三个语料库的平均每像素位数。

图片集	转化质量 95	ZopfliPNG	WebP 无损 -q 0 -m 1	WebP 无损（默认设置）	WebP 无损 -m 6 -q 100	WebP 有损与 alpha
相册	12.3	12.2	10.5	10.1	9.83	0.81
血腥 : 露骨	1.36	1.05	0.88	0.71	0.70	0.51
web	6.85 欧元	5.05	4.42 美元	4.04	3.96 欧元	1.92 欧元

表 2. 压缩语料库和不同压缩方法的平均编码时间。

图片集	转化质量 95	ZopfliPNG	WebP 无损 -q 0 -m 1	WebP 无损（默认设置）	WebP 无损 -m 6 -q 100	WebP 有损与 alpha
相册	0.500 秒	8.7 秒	0.293 秒	0.780 秒	8.440 秒	0.111 秒
血腥 : 露骨	0.179 秒	14.0 秒	0.065 秒	0.140 秒	3.510 秒	0.184 秒
web	0.040 秒	1.55 秒	0.017 秒	0.072 秒	2.454 秒	0.020 秒

表 3. 使用不同方法和设置压缩的图片文件的三个语料库的平均解码时间。

图片集	转化质量 95	ZopfliPNG	WebP 无损 -q 0 -m 1	WebP 无损（默认设置）	WebP 无损 -m 6 -q 100	WebP 有损与 alpha
相册	0.027 秒	0.026 秒	0.027 秒	0.026 秒	0.027	0.012 秒
平面设计	0.049 秒	0.015 秒	0.005 秒	0.005 秒	0.003	0.010 秒
web	0.007 秒	0.005 秒	0.003 秒	0.003 秒	0.003	0.003 秒

内存性能分析

对于内存性能分析，我们记录了 /usr/bin/time -v 报告的最大居住集大小。

对于网络语料库，最大的图片本身就决定了最大内存使用量。为了更好地定义内存测量，我们使用单张照片（图 1）来概述内存使用情况。而相应的图形图片也会显示类似的结果。

我们分别在 -q 0 -m 1 和 -q 95（默认值为 -m）下测量了 libpng 和 ZopfliPNG 的 10 到 19 MiB，以及 WebP 无损编码的 25 MiB 和 32 MiB。

在解码实验中，convert -resize 1x1 对 libpng 和 ZopfliPNG 生成的 PNG 文件使用 10 MiB。使用 cwebp 时，WebP 无损解码使用 7 MiB，而有损解码使用 3 MiB。

总结

研究表明，编码和解码速度与 PNG 相同。编码阶段内存使用量的增加，但解码阶段显示健康的下降情况，至少是比较 cwebp 和 ImageMagick 的转化行为时。

压缩率更适合超过 99% 的网页图片，这表明用户可以相对轻松地将图片从 PNG 更改为 WebP。

使用默认设置运行 WebP 时，其压缩率比 libpng 高 42%，比 ZopfliPNG 好 23%。这表明 WebP 承诺可加快处理包含大量图片的网站。

参考编号

1. ImageMagick
2. Pngcrush
3. ZopfliPNG