SSIMULACRA2で実際の削減効果を測定する

画像を小さくするのは簡単です。難しいのは、それがまだ良く見えるかどうかを、規模を問わず、ライブラリ全体にわたって、ファイルごとに目を細めて確認することなく知ることです。それこそが知覚的な画質指標が埋めるギャップであり、現時点で静止画向けに利用できる最良の指標が<b>SSIMULACRA2</b>です。

ファイルサイズだけでは嘘をつく理由

90%小さいファイルと聞けば素晴らしく思えますが、ブロックノイズの空や滲んだテキストに気づくまでの話です。サイズはコストを測るものであって結果を測るものではありません — つまりサイズだけを最適化すると、静かに目に見えて劣化した画像へと向かっていくことになります。<i>画質</i>を測る2つ目の数値が必要です。そうすれば、ファイルが小さく<b>かつ</b>まだきちんと見えるスイートスポットを見つけられます。

PSNRとSSIMだけでは不十分

従来の指標では不十分です。<b>PSNR</b>はピクセル誤差を測るだけで、人間が実際に見るものをほとんど反映しません。<b>SSIM</b>は一歩前進でしたが、簡単に騙されてしまい、高画質域では飽和してしまいます。どちらも、一方が明らかに劣って見えるのに2枚の画像を「同等」と評価することがあります — これでは圧縮設定を選ぶための指針としては心もとないものです。

SSIMULACRA2が測定するもの

SSIMULACRA2は、人間による大規模な画質評価データベースに基づいて調整されたモダンな指標です。知覚の仕組みに沿って画像をモデル化します — 複数のスケールで、かつ目の反応特性に重み付けされた色空間で処理するため、そのスコアは人々が<i>実際に</i>気づくものと一致します。2枚の画像が同じに見えると言われれば、たいていその通りです。

スコアの読み方

スコアは最大100まであり、以下の帯域は信頼できる目安です。ほとんどのウェブ写真では<b>約80〜90</b>を目指すことで、視覚的にロスレスでありながら意味のあるサイズ削減が得られます。70を下回るとグラデーション、肌、テキストに劣化が見え始めます。

実践での使い方

品質の数値を勘で決める代わりに、頭の中で<b>品質の下限</b>を決め、SSIMULACRA2のような知覚的指標を使ってその設定が下限をクリアしているか確認しましょう。代表的な画像をいくつかスコアリングし、目標帯域に収まる品質を見つけたら、それをバッチ全体に適用します — そうすればライブラリ全体が一貫した信頼できる品質に落ち着きます。「クオリティ90」で安全策を取るのをやめ、これまで見逃していた節約分を活かせるようになります。

# 知覚的な目標をクリアする品質を見つけ、バッチ処理する
imageforge photo.jpg --convert avif --quality 88
imageforge ./batch/*.jpg --convert webp --quality 85 --json