Ubah AVIFs menjadi JPGs

AVIF (AV1 Image File Format) adalah format file gambar modern yang memanfaatkan codec video AV1 untuk memberikan efisiensi kompresi yang unggul dibandingkan dengan format lama seperti JPEG, PNG, dan WebP. Dikembangkan oleh Alliance for Open Media (AOMedia), AVIF bertujuan untuk memberikan gambar berkualitas tinggi dengan ukuran file yang lebih kecil, menjadikannya pilihan yang menarik bagi pengembang web dan pembuat konten yang ingin mengoptimalkan situs web dan aplikasi mereka.

Inti dari AVIF adalah codec video AV1, yang dirancang sebagai alternatif bebas royalti untuk codec berpemilik seperti H.264 dan HEVC. AV1 menggunakan teknik kompresi canggih, seperti prediksi intra-frame dan inter-frame, pengkodean transformasi, dan pengkodean entropi, untuk mencapai penghematan bitrate yang signifikan sambil mempertahankan kualitas visual. Dengan memanfaatkan kemampuan pengkodean intra-frame AV1, AVIF dapat mengompresi gambar diam lebih efisien daripada format tradisional.

Salah satu fitur utama AVIF adalah dukungannya untuk kompresi lossy dan lossless. Kompresi lossy memungkinkan rasio kompresi yang lebih tinggi dengan mengorbankan beberapa kualitas gambar, sementara kompresi lossless mempertahankan data gambar asli tanpa kehilangan informasi apa pun. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk memilih mode kompresi yang sesuai berdasarkan kebutuhan spesifik mereka, menyeimbangkan ukuran file dan fidelitas gambar.

AVIF juga mendukung berbagai ruang warna dan kedalaman bit, membuatnya cocok untuk berbagai jenis gambar dan kasus penggunaan. Ini dapat menangani ruang warna RGB dan YUV, dengan kedalaman bit mulai dari 8 hingga 12 bit per saluran. Selain itu, AVIF mendukung pencitraan rentang dinamis tinggi (HDR), yang memungkinkan representasi nilai luminansi yang lebih luas dan warna yang lebih hidup. Kemampuan ini sangat bermanfaat untuk tampilan dan konten HDR.

Keuntungan signifikan lainnya dari AVIF adalah kemampuannya untuk mengodekan gambar dengan saluran alfa, yang memungkinkan transparansi. Fitur ini sangat penting untuk grafik dan logo yang memerlukan integrasi yang mulus dengan warna atau pola latar belakang yang berbeda. Dukungan saluran alfa AVIF lebih efisien dibandingkan dengan PNG, karena dapat mengompresi informasi transparansi bersama dengan data gambar.

Untuk membuat gambar AVIF, data gambar sumber pertama-tama dibagi menjadi kotak unit pengkodean, biasanya dengan ukuran 64x64 piksel. Setiap unit pengkodean kemudian dibagi lagi menjadi blok yang lebih kecil, yang diproses secara independen oleh encoder AV1. Encoder menerapkan urutan teknik kompresi, seperti prediksi, pengkodean transformasi, kuantisasi, dan pengkodean entropi, untuk mengurangi ukuran data sambil mempertahankan kualitas gambar.

Selama tahap prediksi, encoder menggunakan prediksi intra-frame untuk memperkirakan nilai piksel dalam sebuah blok berdasarkan piksel di sekitarnya. Proses ini mengeksploitasi redundansi spasial dan membantu mengurangi jumlah data yang perlu dikodekan. Prediksi inter-frame, yang digunakan dalam kompresi video, tidak berlaku untuk gambar diam seperti AVIF.

Setelah prediksi, data residual (perbedaan antara nilai piksel yang diprediksi dan aktual) mengalami pengkodean transformasi. Codec AV1 menggunakan satu set fungsi transformasi kosinus diskrit (DCT) dan transformasi sinus diskrit asimetris (ADST) untuk mengubah data domain spasial menjadi domain frekuensi. Langkah ini membantu memusatkan energi sinyal residual ke dalam koefisien yang lebih sedikit, sehingga lebih mudah dikompresi.

Kuantisasi kemudian diterapkan pada koefisien yang ditransformasikan untuk mengurangi presisi data. Dengan membuang informasi yang kurang signifikan, kuantisasi memungkinkan rasio kompresi yang lebih tinggi dengan mengorbankan beberapa kehilangan kualitas gambar. Parameter kuantisasi dapat disesuaikan untuk mengontrol pertukaran antara ukuran file dan fidelitas gambar.

Terakhir, teknik pengkodean entropi, seperti pengkodean aritmatika atau pengkodean panjang variabel, digunakan untuk mengompresi koefisien terkuantisasi lebih lanjut. Teknik ini memberikan kode yang lebih pendek untuk simbol yang lebih sering muncul, menghasilkan representasi data gambar yang lebih ringkas.

Setelah proses pengkodean selesai, data gambar terkompresi dikemas ke dalam format wadah AVIF, yang mencakup metadata seperti dimensi gambar, ruang warna, dan kedalaman bit. File AVIF yang dihasilkan kemudian dapat disimpan atau dikirim secara efisien, memakan lebih sedikit ruang penyimpanan atau bandwidth dibandingkan dengan format gambar lainnya.

Untuk mendekode gambar AVIF, proses sebaliknya diikuti. Decoder mengekstrak data gambar terkompresi dari wadah AVIF dan menerapkan dekode entropi untuk merekonstruksi koefisien terkuantisasi. Kuantisasi terbalik dan pengkodean transformasi terbalik kemudian dilakukan untuk mendapatkan data residual. Nilai piksel yang diprediksi, yang diturunkan dari prediksi intra-frame, ditambahkan ke data residual untuk merekonstruksi gambar akhir.

Salah satu tantangan dalam mengadopsi AVIF adalah pengenalannya yang relatif baru dan dukungan browser yang terbatas dibandingkan dengan format mapan seperti JPEG dan PNG. Namun, karena semakin banyak browser dan alat pemrosesan gambar yang mulai mendukung AVIF secara native, adopsi diharapkan akan tumbuh, didorong oleh meningkatnya permintaan untuk kompresi gambar yang efisien.

Untuk mengatasi masalah kompatibilitas, situs web dan aplikasi dapat menggunakan mekanisme fallback, menyajikan gambar AVIF ke klien yang kompatibel sambil menyediakan format alternatif seperti JPEG atau WebP untuk browser lama. Pendekatan ini memastikan bahwa pengguna dapat mengakses konten terlepas dari dukungan browser mereka untuk AVIF.

Sebagai kesimpulan, AVIF adalah format file gambar yang menjanjikan yang memanfaatkan kekuatan codec video AV1 untuk memberikan efisiensi kompresi yang unggul. Dengan dukungannya untuk kompresi lossy dan lossless, berbagai ruang warna dan kedalaman bit, pencitraan HDR, dan transparansi saluran alfa, AVIF menawarkan solusi serbaguna untuk mengoptimalkan gambar di web. Karena dukungan browser terus berkembang dan lebih banyak alat yang menggunakan AVIF, AVIF berpotensi menjadi pilihan yang disukai bagi pengembang dan pembuat konten yang ingin mengurangi ukuran file gambar tanpa mengorbankan kualitas visual.

Format gambar JPEG (Joint Photographic Experts Group), yang umumnya dikenal sebagai JPG, adalah metode kompresi lossy yang banyak digunakan untuk gambar digital, khususnya untuk gambar yang dihasilkan oleh fotografi digital. Tingkat kompresi dapat disesuaikan, sehingga memungkinkan pertukaran yang dapat dipilih antara ukuran penyimpanan dan kualitas gambar. JPEG biasanya mencapai kompresi 10:1 dengan sedikit kehilangan kualitas gambar yang terlihat.

Kompresi JPEG digunakan dalam sejumlah format file gambar. JPEG/Exif adalah format gambar paling umum yang digunakan oleh kamera digital dan perangkat pengambilan gambar fotografi lainnya; bersama dengan JPEG/JFIF, ini adalah format paling umum untuk menyimpan dan mengirimkan gambar fotografi di World Wide Web. Variasi format ini sering kali tidak dibedakan, dan hanya disebut JPEG.

Format JPEG mencakup berbagai standar, termasuk JPEG/Exif, JPEG/JFIF, dan JPEG 2000, yang merupakan standar baru yang menawarkan efisiensi kompresi yang lebih baik dengan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi. Standar JPEG rumit, dengan berbagai bagian dan profil, tetapi standar JPEG yang paling umum digunakan adalah JPEG dasar, yang merupakan yang dimaksud kebanyakan orang ketika mereka menyebutkan gambar 'JPEG'.

Algoritma kompresi JPEG pada intinya adalah teknik kompresi berbasis transformasi kosinus diskrit (DCT). DCT adalah transformasi terkait Fourier yang mirip dengan transformasi Fourier diskrit (DFT), tetapi hanya menggunakan fungsi kosinus. DCT digunakan karena memiliki sifat memusatkan sebagian besar sinyal di wilayah frekuensi rendah spektrum, yang berkorelasi baik dengan sifat gambar alami.

Proses kompresi JPEG melibatkan beberapa langkah. Awalnya, gambar diubah dari ruang warna aslinya (biasanya RGB) ke ruang warna berbeda yang dikenal sebagai YCbCr. Ruang warna YCbCr memisahkan gambar menjadi komponen luminansi (Y), yang mewakili tingkat kecerahan, dan dua komponen krominansi (Cb dan Cr), yang mewakili informasi warna. Pemisahan ini bermanfaat karena mata manusia lebih sensitif terhadap variasi kecerahan daripada warna, sehingga memungkinkan kompresi komponen krominansi yang lebih agresif tanpa mempengaruhi kualitas gambar yang dirasakan secara signifikan.

Setelah konversi ruang warna, gambar dibagi menjadi beberapa blok, biasanya berukuran 8x8 piksel. Setiap blok kemudian diproses secara terpisah. Untuk setiap blok, DCT diterapkan, yang mengubah data domain spasial menjadi data domain frekuensi. Langkah ini sangat penting karena membuat data gambar lebih mudah dikompresi, karena gambar alami cenderung memiliki komponen frekuensi rendah yang lebih signifikan daripada komponen frekuensi tinggi.

Setelah DCT diterapkan, koefisien yang dihasilkan dikuantisasi. Kuantisasi adalah proses memetakan sekumpulan besar nilai input ke sekumpulan yang lebih kecil, yang secara efektif mengurangi jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpannya. Ini adalah sumber utama kerugian dalam kompresi JPEG. Langkah kuantisasi dikendalikan oleh tabel kuantisasi, yang menentukan seberapa banyak kompresi yang diterapkan pada setiap koefisien DCT. Dengan menyesuaikan tabel kuantisasi, pengguna dapat memperdagangkan antara kualitas gambar dan ukuran file.

Setelah kuantisasi, koefisien dilinearisasi dengan pemindaian zig-zag, yang mengurutkannya dengan meningkatkan frekuensi. Langkah ini penting karena mengelompokkan bersama koefisien frekuensi rendah yang lebih mungkin signifikan, dan koefisien frekuensi tinggi yang lebih mungkin menjadi nol atau mendekati nol setelah kuantisasi. Pengurutan ini memfasilitasi langkah berikutnya, yaitu pengkodean entropi.

Pengkodean entropi adalah metode kompresi lossless yang diterapkan pada koefisien DCT yang dikuantisasi. Bentuk pengkodean entropi yang paling umum digunakan dalam JPEG adalah pengkodean Huffman, meskipun pengkodean aritmatika juga didukung oleh standar. Pengkodean Huffman bekerja dengan menetapkan kode yang lebih pendek ke elemen yang lebih sering dan kode yang lebih panjang ke elemen yang lebih jarang. Karena gambar alami cenderung memiliki banyak koefisien nol atau mendekati nol setelah kuantisasi, terutama di wilayah frekuensi tinggi, pengkodean Huffman dapat secara signifikan mengurangi ukuran data terkompresi.

Langkah terakhir dalam proses kompresi JPEG adalah menyimpan data terkompresi dalam format file. Format yang paling umum adalah JPEG File Interchange Format (JFIF), yang mendefinisikan cara merepresentasikan data terkompresi dan metadata terkait, seperti tabel kuantisasi dan tabel kode Huffman, dalam file yang dapat didekode oleh berbagai perangkat lunak. Format umum lainnya adalah format file gambar yang dapat ditukar (Exif), yang digunakan oleh kamera digital dan menyertakan metadata seperti pengaturan kamera dan informasi pemandangan.

File JPEG juga menyertakan penanda, yang merupakan urutan kode yang menentukan parameter atau tindakan tertentu dalam file. Penanda ini dapat menunjukkan awal gambar, akhir gambar, menentukan tabel kuantisasi, menentukan tabel kode Huffman, dan banyak lagi. Penanda sangat penting untuk pengodean gambar JPEG yang tepat, karena menyediakan informasi yang diperlukan untuk merekonstruksi gambar dari data terkompresi.

Salah satu fitur utama JPEG adalah dukungannya untuk pengkodean progresif. Dalam JPEG progresif, gambar dikodekan dalam beberapa lintasan, masing-masing meningkatkan kualitas gambar. Hal ini memungkinkan versi gambar berkualitas rendah untuk ditampilkan saat file masih diunduh, yang dapat sangat berguna untuk gambar web. File JPEG progresif umumnya lebih besar dari file JPEG dasar, tetapi perbedaan kualitas selama pemuatan dapat meningkatkan pengalaman pengguna.

Meskipun banyak digunakan, JPEG memiliki beberapa keterbatasan. Sifat lossy dari kompresi dapat menyebabkan artefak seperti pemblokiran, di mana gambar mungkin menunjukkan kotak yang terlihat, dan 'dering', di mana tepi mungkin disertai dengan osilasi palsu. Artefak ini lebih terlihat pada tingkat kompresi yang lebih tinggi. Selain itu, JPEG tidak cocok untuk gambar dengan tepi tajam atau teks kontras tinggi, karena algoritma kompresi dapat mengaburkan tepi dan mengurangi keterbacaan.

Untuk mengatasi beberapa keterbatasan standar JPEG asli, JPEG 2000 dikembangkan. JPEG 2000 menawarkan beberapa peningkatan dibandingkan JPEG dasar, termasuk efisiensi kompresi yang lebih baik, dukungan untuk kompresi lossless, dan kemampuan untuk menangani berbagai jenis gambar secara efektif. Namun, JPEG 2000 belum banyak diadopsi dibandingkan dengan standar JPEG asli, sebagian besar karena meningkatnya kompleksitas komputasi dan kurangnya dukungan di beberapa perangkat lunak dan browser web.

Sebagai kesimpulan, format gambar JPEG adalah metode yang kompleks namun efisien untuk mengompresi gambar fotografi. Adopsi yang meluas disebabkan oleh fleksibilitasnya dalam menyeimbangkan kualitas gambar dengan ukuran file, sehingga cocok untuk berbagai aplikasi, dari grafik web hingga fotografi profesional. Meskipun memiliki kekurangan, seperti kerentanan terhadap artefak kompresi, kemudahan penggunaan dan dukungannya di berbagai perangkat dan perangkat lunak menjadikannya salah satu format gambar paling populer yang digunakan saat ini.