กลไกการบีบอัดภาพ JPEG ทำงานอย่างไร

คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมโทรศัพท์หรือกล้องของคุณถึงถ่ายรูปแล้วภายในไม่กี่วินาที รูปนั้นก็ถูกบันทึกเป็นไฟล์ JPEG ที่มีขนาดเล็กลง โหลดไวขึ้น แต่ยังคมชัดอยู่ได้? เบื้องหลังมีขั้นตอนประมวลผลที่ซับซ้อน คอยย่อไฟล์รูปภาพขนาดใหญ่มหาศาลให้เล็กลงเหลือเพียงส่วนหนึ่งของขนาดเดิมโดยยังรักษาคุณภาพที่ดีไว้ แต่จริงๆ แล้ว มันทำงานอย่างไร? วันนี้เราจะมาดูกันแบบละเอียดทุกมุมของ การบีบอัด JPEGการบีบอัด JPEG โดยอธิบายแต่ละขั้นตอนแบบเข้าใจง่าย เพื่อให้คุณเห็นภาพขั้นตอนการบีบอัดรูปแบบนี้อย่างครบถ้วน

JPEG คืออะไร

JPEG (ตัวย่อมาจาก Joint Photographic Experts Group) เป็นหนึ่งในรูปแบบไฟล์รูปภาพที่ใช้กันมากที่สุด และเป็น ตัวเลือกหลักสำหรับการเก็บรูปถ่ายดิจิทัล จุดเด่นของ JPEG คือความสามารถในการบีบอัดไฟล์รูปภาพ ให้มีขนาดเล็กลงอย่างมากโดยที่คุณภาพแทบไม่แตกต่างให้เห็นได้ชัด

ยกตัวอย่างเช่น ไฟล์รูปภาพคุณภาพสูงแบบไม่บีบอัดอาจมีขนาดใหญ่ถึง 46MB แต่หลังจากบีบอัดเป็น JPEG แล้ว ไฟล์เดียวกันอาจเล็กลงเหลือเพียง 4.1MB เท่านั้น แล้วมันทำอย่างไรให้ภาพยังคมชัดอยู่ได้?

คำตอบอยู่ที่ compression process, กระบวนการบีบอัด

JPEG ทำอะไรบ้าง?

โดยสรุปแล้ว JPEG จะวิเคราะห์รูปภาพและลบองค์ประกอบที่สายตามนุษย์มองเห็นได้ยากออกไป เมื่อคุณ บีบอัดรูปภาพด้วย JPEG คุณสามารถควบคุมระดับการบีบอัดได้ โดยปรับการตั้งค่า "คุณภาพ" เพื่อเลือกได้ว่าต้องการประหยัดพื้นที่เก็บข้อมูลมากแค่ไหน เมื่อคุณภาพลดลงจาก 100% เหลือ 0% ขนาดไฟล์ก็จะลดลง ตามไปด้วย

เมื่อบีบอัดมากขึ้น ความละเอียดของรูปยังเท่าเดิม แต่คุณอาจเริ่มเห็นข้อบกพร่องหรือ "อาร์ติแฟกต์" ปรากฏขึ้น ข้อบกพร่องเหล่านี้จะมีลักษณะเป็นสี่เหลี่ยมเล็กๆ ซึ่งมักจะมองเห็นยากหากไม่ซูมเข้าไป JPEG มีเป้าหมาย เพื่อทำให้ไฟล์เล็กที่สุดเท่าที่จะทำได้โดยไม่ทำให้รูปภาพดูแย่ในสายตามนุษย์

ขั้นตอนของการบีบอัด JPEG

การบีบอัด JPEG การบีบอัด JPEG ไม่ได้เป็นกลยุทธ์เดียว แต่เป็นชุดของขั้นตอนอัจฉริยะหลายข้อที่ออกแบบมาเพื่อลดขนาดรูปภาพ มาดู 5 ขั้นตอนสำคัญที่ทำให้ JPEG มีประสิทธิภาพกัน

ขั้นตอนที่ 1: การแปลงค่าสี (Color Space Conversion)

รูปภาพประกอบด้วยพิกเซลจำนวนมาก และแต่ละพิกเซลจะมีองค์ประกอบสีแดง เขียว และน้ำเงิน (RGB) ที่ผสมกันเพื่อสร้างสีต่างๆ JPEG จะเริ่มจากการแปลงค่า RGB เหล่านี้ ไปเป็นระบบสีแบบอื่นคือ

• ลูมินานซ์ (ความสว่าง): แสดงระดับความสว่างหรือความเข้มของพิกเซล ซึ่งมีความสำคัญต่อคอนทราสต์โดยรวมของภาพ
• โครมินานซ์ (สี): แสดงข้อมูลสี รวมทั้งเฉดสีและความอิ่มตัวของสี

การแปลงนี้อาศัยหลักการที่ว่าสายตามนุษย์ไวต่อความสว่าง (ลูมินานซ์) มากกว่า สี (โครมินานซ์) เมื่อแยกความสว่างออกจากสีแล้ว JPEG จะสามารถลดข้อมูลเฉพาะส่วนได้ในขั้นตอนถัดไป โดยยังรักษารายละเอียดที่สำคัญต่อการมองเห็นไว้

แม้ว่าขั้นตอนนี้ยังไม่มีข้อมูลสูญหาย แต่เป็นการเตรียมพื้นฐานเพื่อการบีบอัดที่มีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนที่ 2: การลดความละเอียดโครมินานซ์/Chroma Subsampling

Chroma Subsampling เป็น เป็นเทคนิคที่ใช้หลังจากแปลงค่าสีแล้ว จำได้ไหมว่าเราบอกว่าสายตามนุษย์มองเห็น สี (โครมินานซ์) ได้ไม่ดีเท่าความสว่าง (ลูมินานซ์)?

JPEG จึงใช้ประโยชน์จากจุดนี้ด้วยการลดปริมาณข้อมูลสี โดยย่อข้อมูลสีฟ้าและสีแดง (โครมินานซ์) ด้วยการเฉลี่ยค่าเป็นบล็อกละ 4 พิกเซล ทำให้ข้อมูลสีมีขนาดเล็กลงมากในขณะที่ ข้อมูลลูมินานซ์ (ความสว่าง) ยังคงเดิม ณ จุดนี้รูปภาพถูกบีบอัดไปได้ประมาณครึ่งหนึ่งแล้ว

ขั้นตอนที่ 3: การแปลงโคไซน์แบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete Cosine Transform - DCT)

Discrete Cosine Transform (DCT) เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้แปลงข้อมูลรูปภาพ จากโดเมนเชิงพื้นที่ (ที่รูปภาพถูกแทนค่าเป็นตารางของพิกเซล) ไปเป็นโดเมนความถี่ กระบวนการนี้ ช่วยระบุว่าส่วนใดของรูปมีข้อมูลที่สำคัญต่อการมองเห็น และส่วนใดที่สามารถตัดทิ้งได้ ถูกตัดทิ้ง

DCT จะแยกภาพออกเป็นบล็อกขนาด 8x8 และแปลงแต่ละบล็อกให้เป็นชุดของค่าความถี่ ความถี่ ที่สูงขึ้นซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของค่าแต่ละพิกเซลที่รวดเร็ว เช่น ขอบภาพหรือสัญญาณรบกวน มักจะสังเกตเห็นได้ น้อยกว่าด้วยสายตามนุษย์และสามารถทำให้ง่ายลงหรือลบออกได้

ขั้นตอนที่ 4: การควอนไทซ์ (Quantization)

เมื่อมีการใช้ DCT แล้ว ข้อมูลความถี่ที่ได้จะผ่านกระบวนการ ควอนไทซ์ (quantization)ในขั้นตอนนี้ ช่วงของค่าความถี่จะถูกลดลงโดยการหารด้วยชุดค่าคงที่ที่เรียกว่าตารางควอนไทซ์ (quantization table) ซึ่งจะทำให้ ค่าความถี่ถูกปัดเศษให้เรียบง่ายขึ้น

ค่าความถี่ที่สูงกว่าจะถูกควอนไทซ์มากกว่า หมายความว่าความละเอียดของข้อมูลส่วนนี้จะหายไปมากกว่า เพราะมีความสำคัญ ต่อคุณภาพภาพรวมของภาพน้อยกว่า ขั้นตอนที่สี่นี้ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องใช้ในการแทนภาพ ทำให้ ขนาดไฟล์เล็กลง อย่างไรก็ตาม หากควอนไทซ์มากเกินไปอาจทำให้เกิดสิ่งผิดเพี้ยนที่มองเห็นได้ เช่น ภาพเป็นบล็อกหรือเบลอ โดยเฉพาะ เมื่อใช้ระดับการบีบอัดที่สูง

ขั้นตอนที่ 5: การเข้ารหัสแบบ Run Length และ Huffman

หลังจากการควอนไทซ์แล้ว ข้อมูลยังคงไม่ถูกอัดให้กะทัดรัดพอสำหรับการจัดเก็บอย่างมีประสิทธิภาพ ตรงนี้เองที่ Run Length Encoding (RLE) และ Huffman Encoding ถูกนำมาใช้

ขั้นแรก RLE จะถูกใช้เพื่อทำให้ช่วงของข้อมูลที่ซ้ำติดต่อกันยาวๆ (เช่น ค่า 0) ง่ายขึ้น โดยเก็บเพียงจำนวนครั้งที่ซ้ำ แทนที่จะเก็บค่าทุกค่าทีละตัว จากนั้นจึงใช้ Huffman Encoding ซึ่งเป็นเทคนิคที่แทนค่าที่เกิดขึ้นบ่อย ด้วยรหัสบิตที่สั้นกว่า ทำให้ไฟล์มีขนาดเล็กลงไปอีก

These two วิธีการเข้ารหัสเหล่านี้ ทำงานร่วมกันเพื่อลดขนาดไฟล์ลงอย่างมากโดยไม่สูญเสีย คุณภาพของภาพไปมากนัก

บันทึกเพิ่มเติม

แม้ว่า JPEG จะเป็นฟอร์แมตที่มีประสิทธิภาพสูง แต่ก็ยังมีบางประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณา:

• ระดับการบีบอัด: JPEG อนุญาตให้ผู้ใช้เลือกระดับการบีบอัดได้ แต่การบีบอัดที่สูงขึ้นจะทำให้ขนาดไฟล์เล็กลงและอาจทำให้เกิดสิ่งผิดเพี้ยนที่มองเห็นได้ เช่น ขอบเบลอหรือภาพแตกเป็นพิกเซล ซึ่งเป็นผลมาจากค่าของตารางควอนไทซ์ที่สูงเกินไป ทำให้มีการเติมค่า 0 มากขึ้น ไฟล์จึงเล็กลงแต่แลกมาด้วยคุณภาพของภาพที่ลดลง
• การสูญเสียข้อมูลความถี่สูง: การควอนไทซ์จะลดความละเอียดของข้อมูลความถี่สูง (รายละเอียดอย่างขอบคม) จึงทำให้ JPEG เหมาะกับพื้นผิวที่เรียบ แต่จัดการกับเส้นคมและกราฟิกเวกเตอร์ได้ไม่ดีนัก
• ไม่เหมาะกับกราฟิกเวกเตอร์: JPEG ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีในการบีบอัดกราฟิกเวกเตอร์ เพราะอาจทำให้เห็นสิ่งผิดเพี้ยนชัดเจนบริเวณขอบของรูปทรงหรือเส้น

แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ JPEG ก็ยังเป็นฟอร์แมตภาพที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ส่วนหนึ่งเพราะมีมานาน เข้าใจได้ไม่ยาก และไม่ติดลิขสิทธิ์ อย่างไรก็ตาม ฟอร์แมตใหม่อย่าง WebP หรือ HEIF ให้การบีบอัดที่ดีกว่าโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในบางกรณี

สรุป

อัลกอริทึมการบีบอัด JPEG เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญด้านการจัดการข้อมูลภาพ โดยการแบ่งภาพออกเป็นบล็อกขนาดเล็ก ใช้การแปลงทางคณิตศาสตร์หลายรูปแบบ และใช้เทคนิคการเข้ารหัสที่มีประสิทธิภาพอย่าง Run Length และ Huffman Encoding ทำให้เราสามารถเก็บภาพคุณภาพสูงในไฟล์ที่มีขนาดเล็กลงได้มาก

แม้ว่า JPEG จะมีข้อจำกัดอยู่บ้าง โดยเฉพาะเมื่อบีบอัดในระดับสูงหรือใช้กับกราฟิกเวกเตอร์ แต่การใช้งานที่แพร่หลายและความสามารถในการให้ผลลัพธ์ที่ดีสำหรับภาพถ่ายทำให้ JPEG ยังคงเป็นมาตรฐานที่ใช้ต่อเนื่องมาจนถึงปัจจุบัน