La organización busca mejorar la compresión de los archivos JPEG.
Mozilla anunció un proyecto llamado mozjpeg,
que busca crear un codificador JPEG de calidad que mejore las tasas de
compresión, y que sea compatible con “la amplia mayoría” de los
decodificadores más usados.
La idea es reducir el tamaño de las imágenes para que carguen más rápido en la web,
y al mismo tiempo, consuman menos datos, algo muy importante si estás
navegando en móviles con restricción de ancho de banda y descarga.
Mozilla señala que las fotos “fácilmente pueden ser la mayor parte del tráfico de red al momento de cargar una página”. JPEG
se usa desde 1992 y sigue siendo el formato favorito para comprimir sin
perder mucha calidad en la web, y se ha vuelto universalmente
compatible en navegadores y software de fotografía. Ante esta situación,
Mozilla opina que vale la pena intentar optimizarlo, aun cuando otros
están buscando directamente un sucesor.
Los codificadores JPEG no han mejorado en
cuanto a eficiencia en compresión, de modo que la discusión para
reemplazar este formato ha surgido varias veces. El problema es que requeriría adaptar todos los sistemas para que sean compatibles con el nuevo formato, lo que tomaría tiempo.
“Aun cuando una transición comience en serio, JPEG seguirá siendo usado ampliamente”, indica Mozilla.
La versión 1.0 de mozjpeg es un fork del proyecto libjpeg-turbo, que agrega una función conocida como ‘jpgcrush‘.
Esta función corresponde a un script de Perl escrito por Loren Merrit,
que según Mozilla estaba siendo usado en varios foros en la web para
reducir el tamaño de los archivos JPEG. “Reduce el tamaño de los
archivos sin pérdida, típicamente entre 2% y 6% para PNGs codificados a
JPG, y 10% en promedio para una muestra de 1.500 archivos JPEG de
Wikimedia”, señala la organización.
“Por lo que sabemos, ningún codificador en
producción tiene esta funcionalidad integrada, así que lo sumamos como
la primera característica de ‘mozjpeg’”, afirman.
La compañía seguirá trabajando para mejorar la codificación, y la información al respecto está siendo compartida vía Github.
FUENTE: FayerWayer
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