Технологическая цепочка производства графики для веб-

страниц обычно включает три этапа: создание графических элементов в векторном редакторе, экспорт в полноцветный растровый формат и, наконец, оптимизацию полученной графики с одновременным переводом ее в формат с огра­ниченной цветностью (GIF) или в формат, реализующий сжатие с потерями (JPEG). Иногда между вторым и третьим этапами на изображение накладываются какие-то специфи­чески растровые эффекты (например, тени или размывки); в других случаях, наоборот, второй этап может отсутствовать вообще, если векторная программа способна экспортировать графику сразу в GIF или JPEG и предоставляет при этом достаточные для профессионала возможности настройки этого процесса.

Когда проект завершен, в архиве безусловно должны остаться векторные оригиналы и конечный результат работы — оптимизированная графика в GIF или JPEG. Промежуточные же растровые файлы (для которых чаще всего используется формат TIFF) вполне можно стереть, если только к ним не применялось никакой специфической пост-векторной обработки.

Итак, оптимизация графики — т. е. поиск компромисса между ее качеством и объемом файла — сводится к вы­бору, во-первых, одного из двух форматов, а во-вторых, параметров сжатия в выбранном формате. Кроме практи­ческого опыта, большую помощь при этом может оказать знание свойств основных видов текстур и умение опозна­вать их в изображениях: как я уже упоминал (стр. 61), граница между владениями GIF и JPEG почти совпадает с разделительной линией между плоскоцветными и фото­графическими текстурами.

JPEG

Сжатие графики в формате JPEG определяет­ся одним-единственным параметром, называемым уровнем качества (quality) и измеряемым в относительных едини­цах — чаще всего от 0 (максимальное сжатие) до 100 (максимальное качество). Большинство JPEG-файлов со­храняются с уровнем качества в диапазоне от 50 до 100. Как правило, чем плавнее и размытее цветовые переходы в изображении, тем меньшим может быть этот параметр и тем большего сжатия удается достичь. Наоборот, чет­кие и контрастные цветовые границы требуют повышения уровня качества, иначе возле них появляется неряшливая «рябь».

253

Простота настройки этого формата (и относительная ред­кость в дизайне фотографических текстур по сравнению с плоским цветом) позволяют сформулировать первый шаг алгоритма оптимизации так: если принадлежность изобра­жения к владениям одного из форматов не очевидна для вас с первого взгляда, попробуйте сначала сохранить его в формате JPEG, повышая степень сжатия до тех пор, пока качество не перестанет вас удовлетворять. Даже если получившийся файл будет несоразмерно велик и вы решите переехать в GIF, у вас, во всяком случае, будет цифра, с которой можно будет сравнить результаты. В большинстве практических случаев, однако, можно сразу же выбрать либо JPEG (для настоящих фотографий и композиций, в которых они доминируют), либо GIF (для плоскоцвет­ных логотипов, надписей, заголовков и т. п.). Сродство JPEG'a с фотографическими текстурами столь велико, что размер файла в этом формате (при заданном уровне каче­ства) вполне можно использовать как объективную «меру фотографичности» изображения.

Возвращаясь к теме малоразмерной графики, нужно отметить, что для изображений, размер которых меньше приблизительно ста пикселов по одному из измерений, единственным разумным выбором остается формат GIF. Как л только что писал, сложные текстуры на таких маленьких пло­щадях чувствуют себя неуютно, — а если даже вам и нужен крохотный фрагмент фотографии, GIF справится с его воспроизведением ничуть не хуже, чем JPEG. Последний формат попросту не приспособлен для мало­размерной графики — достаточно сравнить объемы изображения размером в один пиксел (стр. 237): 43 байта в GIF и свыше полутора килобайт в JPEG.

GIF. Взамен единственного и довольно-таки абстрактного «уровня качества» степень сжатия в GIF регулируется рядом параметров, самым важным из которых является количество цветов, или размер палитры. Другие форматы, как правило, имеют лишь стандартные градации цветовой глубины: 2 цвета, 16 цветов, а потом сразу 256, 2¹⁵ (high color) и 2²⁴ (true color, стр. 61). GIF же может иметь любое количество цветов от 2 до 256, и если в изображении используется, скажем, 64 цвета (2⁶), то для хранения каждого пиксела будет взято ровно по шесть бит и ни битом больше. (Втиснув то же изображение в 60 или 40 цветов, вы получите лишь незначительный выигрыш в размере; следующий скачок оптимизации произойдет только при переходе через 32 цвета, когда размер каждого пиксела сократится еще на один бит.)

Если не применяется безопасная палитра, графическая программа са­ма решает, какие именно цвета останутся при редукции полноцветного

254

изображения в ограниченную палитру. Общее правило таково: чем больше какого-то цвета в оригинале, тем выше вероятность того, что он в неиз­менном виде войдет в редуцированную палитру; менее популярные цвета, наоборот, будут «округлены» к ближайшим цветам палитры либо переданы смесью пикселов близких цветов (если включена диффузия). Как видите, принцип этот сформулирован достаточно общо, так что конкретные алго­ритмы редуцирования палитры могут отличаться довольно сильно — что и наблюдается в многочисленных программах-оптимизаторах, предназна­ченных единственно для сохранения графики в формате GIF.

Сколько же цветов нужно для вашего изображения? Хотя опыт определения цветовых потребностей графики «на глазок» приобретается довольно быстро, во многих случаях приходится поэкспериментировать. Так, одноцветному тек­сту на одноцветном фоне должно хватить палитры из 8, а в небольших размерах даже и 4 цветов — два из них станут «основными», а остальные отойдут промежуточным тонам для анти-алиасинга. С другой стороны, 256 (а иногда и 128) цветов с диффузией обычно вполне достаточно для полно­ценной передачи фотографического изображения средних размеров (хотя с этой задачей, скорее всего, лучше справит­ся JPEG). Основная часть веб-графики располагается где-то в промежутке между этими крайностями.

Сжатие без потерь и ограниченность палитры 256 цветами, собственно говоря, никак не связаны друг с другом, хотя веб-дизайнеры, пользующиеся форматом GIF, привыкли к одновременному действию этих факторов. Разработан­ный сравнительно недавно формат PNG (Portable Network Graphics) реализует более эффективное, чем GIF, сжатие без потерь, но при этом может хранить не только графику с фиксированной палитрой, но и полноцветные изобра­жения с тремя байтами на пиксел. Этот формат имеет и множество других преимуществ, благодаря которым он, вероятно, вытеснит GIF сразу же, как только его поддержка появится в распространенных графических броузерах.

Взболтать и настоять

На величину палитры сильно влияет наличие или отсутствие диффузии — метода, под­меняющего смешение цветов внутри пиксела смешением пикселов разных цветов. Основанная на псевдослучайном (стр. 87) распределении пикселов, диффузия обнаруживает свое несомненное сродство с фотографическими текстура­ми: хотя на первый взгляд диффузная зернистость совсем не похожа на фотографическую плавность и размытость, для глаза сочетание этих двух аморфных (стр. 100) текстур гораздо естественнее, чем диффузия изображений с плоским цветом и четкими границами объектов.

Если «сыпь» пикселов на плоскоцветных участках можно в конце концов вылечить увеличением размера палитры (занимающие определенную площадь цвета рано или позд­но получат свои собственные клеточки в цветовой таблице и тем самым избавятся от диффузии), то на резких цветовых границах с анти-алиасингом диффузия приводит к появле­нию принципиально неустранимых «зубчиков» (рис. 57). Человеческий взгляд все равно бы не смог заметить фальшь в отдельных граничных пикселах — но программа, увы, об этом не подозревает и добросовестно старается «аппрок­симировать» края объектов диффузией, для которой там попросту нет места.

Главный смысл использования диффузии — в том, что изображение при этом становится гораздо терпимее к раз­меру палитры. Например, если без применения диффузии картинка не выдерживает редукции даже до 128 цветов, то с диффузией ее можно обкорнать до 64 или даже 32 цветов без особой потери качества. С другой стороны, случайная диффузия, как и любая нерегулярность («шум») в данных, резко ухудшает сжимаемость графики. Вот по­чему иногда, снизив цветность картинки, скажем, с 256 до 128 цветов, из-за этого противоположно направленного эффекта вы вместо уменьшения размера файла получите увеличение.

К сожалению, даже диффузия подчас неспособна «вытя­нуть» такие сугубо фотографические элементы изображения, как размывки и градиенты. На рис. 54 хорошо заметно, как при воспроизведении в ограниченной палитре градиент распадается на сильно портящие впечатление поперечные полосы (впрочем, надо отдать справедливость диффузии, — без нее эти полосы были бы несоизмеримо заметнее). Мно­гочисленные программы-оптимизаторы с разной степенью успеха пытаются избавиться от этой «полосатости» (англ. banding), но до конца это не удается пока что никому. Как и у программ-архиваторов, степень сжатия графической информации в GIF сильно зависит от уровня ее повторяемости и предсказуемости, а иногда еще и от ориентации картинки. Поскольку GIF сканирует изо­бражение по строкам, то, к примеру, градиент, направленный сверху вниз, сожмется куда лучше, чем тех же размеров градиент, ориентированный слева направо, а этот последний — лучше, чем градиент по диагонали. Диффузия, хотя и сильно ослабляет эффект зависимости степени сжатия от ориентации, все же не отменяет его.

Чудное мгновенье

Особый жанр искусства оптими­зации — редукция палитры кадров анимированных GIF-файлов. Не только более жесткие требования к объему

файлов, но и физиологические особенности восприятия движущихся изображений позволяют обходиться для кадров «мультиков» гораздо более скромной палитрой и во многих случаях отказываться от таких предметов роскоши, как диффузия или анти-алиасинг.

Быстро мелькающие изображения не только не позво­ляют зрителю заметить безжалостность оптимизации, но и (если у следующих друг за другом кадров есть хоть что-то общее) компенсируют недостатки друг друга, на­капливая визуальное впечатление предсказуемо движуще­гося или изменяющегося объекта и нейтрализуя случайно расположенные дефекты. То же самое можно наблюдать в кинематографе, где субъективное качество движущейся картинки всегда заметно выше, чем качество любого отдель­ного кадра. Очевидно, что требования к качеству каждого GIF-кадра должны быть тем выше, чем дольше он остается видимым.