Применяет ли Lightroom повторное сжатие при экспорте JPEG в JPEG?

Изображение будет повторно сжато. Два сценария, которые вы описываете, на самом деле фактически одинаковы, потому что часть сжатия JPEG с потерями отбрасывает информацию, которая остается утерянной при распаковке изображения. (Следовательно, с потерями.) Это означает, что повторное применение с точно такими же параметрами не должно иметь большого значения ни с точки зрения дополнительной экономии места, ни с точки зрения дополнительных артефактов. Различия сводятся к точности и ошибкам округления. (Это то же самое в Lightroom, что и в любой другой программе.)

Таким образом, если вы выполняете повторное сжатие с точно такими же параметрами и выравниваете кадрирование по блокам 8×8, деградация должна быть минимальной. Однако, если вы используете высокий уровень сжатия (думаю, подходит 80%), вы можете увидеть разницу, потому что артефакты , появившиеся при начальном сжатии, являются постоянными изменениями в изображении и также будут повторно сжаты, что может привести к большему количеству ошибок. артефакты.

Установка на 100 будет более безопасной, так как новые добавленные артефакты будет трудно заметить. Картинка от этого не улучшится , но и не сильно ухудшится. Однако это внесет изменения во все изображение, тогда как повторное сохранение в основном сосредоточит изменения там, где артефакты уже заметны. Это, к сожалению, означает, что ваш пробег будет меняться.

Если вы изменяете размер или совершаете значительные манипуляции, все ставки сняты.

См. этот ответ для получения подробной информации о том, насколько серьезной может быть эта деградация (и как ее минимизировать).

Итак, как это работает в теории?
Во-первых, когда вы нажимаете кнопку «Сохранить», происходит преобразование цветовой системы RGB в YCrCb. Если вы реализуете это плохо, вот ваш первый шаг к потере данных. Есть практические причины, почему это преобразование необходимо, но здесь это не критично. После этого преобразования из каждого значения пикселя вычитается значение 128 для создания изображения с нулевым средним значением.
После завершения преобразования RGB в YCrCb изображение делится на блоки размером 8x8 пикселей, которые называются блоками или MCU (минимальная кодированная единица). После того, как ваше изображение разделено на блоки 8x8, для каждого блока 8x8 выполняется прямое дискретное косинусное преобразование. Формула FDCT приведена ниже:

где M и N — размеры блока 8x8, в нашем примере M=N=8, а C(u), C(v) — константы, представленные на рисунке ниже
:

F(u,v) является результатом FDCT, который также является матрицей/блоком 8x8 пикселей, а элементы F(u,v) называются коэффициентами FDCT и являются частотным представлением изображения. Первый элемент F(0,0) называется коэффициентом постоянного тока, а остальные называются элементами переменного тока. Первый элемент наиболее важен, потому что он содержит большую часть данных блока 8x8. Если мы проведем некоторые математические расчеты, то сможем получить, что первый элемент F(0,0) является средним значением всех остальных узлов, умноженным на 8, что описано в формулах ниже.
и вы получаете

Хватит математики :).
Если вы следите за мной, то видите, что до сих пор мы не теряли так много данных (мы все еще можем запустить IDCT (I-inverse), и мы получим наше начальное изображение с некоторыми потерями). Так где же процесс, что меняется, когда вы устанавливаете размер качества Photoshop/Lightroom при сохранении изображения .jpeg? Давай продолжим.

Допустим, у нас есть изображение размером 16x16 пикселей. Когда мы делим наше изображение на блоки 8x8, мы получаем два блока 8x8. После преобразования цвета мы получаем FDCT. Мы запускаем FDCT на первом блоке 8x8, и в результате получаем новый блок 8x8, который является продуктом FDCT. Затем мы запускаем FDCT на втором блоке 8x8 исходного изображения, и в результате получаем еще один блок 8x8 FDCT. Итак, в целом результатом FDCT для нашего изображения/матрицы 16x16 является новая матрица 16x16, и давайте назовем ее F - матрицей.

Теперь матрица F разделена на блоки 8x8, и она разделена таблицей квантования, которая представляет собой матрицу 8x8 пикселей. Значения таблицы квантования - это константы/числа, полученные в результате экспериментов на человеческом глазу. Классическая таблица квантования приведена ниже.

Эта матрица, называемая Q-матрицей, делится на нашу F-матрицу, на первый блок 8x8 F-матрицы, затем на второй блок 8x8 F-матрицы и так далее. Почему? Чтобы получить меньшие числа, для которых нам нужно меньше битов, чтобы представить их в цифровом файле. Если у вас есть значение 105, вам нужно 8 бит для цифрового представления. Но если разделить 105 на 52, то получится 1,90. Вы берете только целую часть, которая равна 1,00. Для представления десятичного числа 1 вам нужен только один бит, поэтому вы сэкономили 7 бит. А теперь представьте себе экономию на картинке с разрешением 4000х4000 пикселей :).

Этот процесс разделения таблицы F на таблицу Q является местом, где происходит потеря jpeg. Чем больше Q элементов, тем больше потеря, и наоборот. Поэтому, когда вы меняете счетчик Photoshop с плохого на отличное качество, на самом деле вы меняете значения таблицы Q.

Кроме того, вы видите, что первый элемент матрицы Q, Q (0,0), является наименьшим. Это потому, что этот элемент будет разделен на два с элементом F(0,0), который является элементом DC (элементом, который содержит большую часть данных), и если мы разделим его на большое число, вы увидите блоки 8x8 на вашем изображении, как вы можете увидеть это на фотографиях, опубликованных @mattdm.

Ваш ответ - да :)

Надеюсь, я помог вам :)

Как сказал Mattdm, JPEG — это формат изображения, который будет терять свое качество после каждого повторного сохранения. Это цена, которую мы платим за полученный небольшой размер файла изображения.

Но JPEG также допускает некоторые операции без потерь, включая вращение (90, 180, 270 градусов), отражение (горизонтальное или вертикальное) и обрезку. Не уверен, позволяет ли LR сохранять изображения JPEG без потерь, но есть некоторые сторонние инструменты, которые это позволяют, например: FastStone Image и BetterJpeg.

Небольшой недостаток: при кадрировании без потерь изображения, размеры которых не кратны блоку JPEG (16×16 пикселей для цветных изображений, 8×8 пикселей для изображений в градациях серого), приходится обрезать до границы блока, что в большинстве случаев не точно там, где вы выбрали.