Инженеры из компании Intel представили формат изображений Spectral JPEG XL, оптимизированный для эффективного сжатия изображений, охватывающих области спектра за границей диапазона видимого излучения. Предложенный формат предоставляет возможности, аналогичные спектральной редакции формата OpenEXR, но в отличие от последнего обеспечивает кодирование с потерями, что позволяет добиться сокращения размера файлов в 10-60 раз по сравнению со сжатием без потерь.

Спектральные изображения содержат не только информацию об интенсивности света в трех основных цветовых каналах (RGB), но охватывают часть ультрафиолетового и инфракрасного диапазонов. Подобные изображения используются в таких областях, как высококачественный рендеринг, анализ материалов и визуализация научных данных. Например, спектральные изображения могут использоваться для точного моделирования реальных оптических эффектов при рендеринге, для оценки того, как выглядит краска при различном освещении, и для идентификации материалов по их световым сигнатурам.

Съёмка с захватом диапазонов вне видимого спектра даёт возможность более точно моделировать взаимодействие света с материалами, но приводит к значительному увеличению информации, хранимой для каждого пикселя. Спектральные изображения могут включать десятки каналов, охватывающих различные диапазоны длин волн, и использовать для каждого канала 16- или 32-разрядные числа с плавающей запятой, что позволяет охватить более широкий диапазон значений яркости, чем на обычных фотографиях. Ценой подобной возможности становится существенное увеличение размера по сравнению с традиционными изображениями. В качестве примера упомянуто изображение с 81 дополнительным спектральным каналом, занимающее в формате OpenEXR 300 МБ. При помощи Spectral JPEG XL данное изображение удалось сжать до 3.9 МБ без потери спектральных характеристик.

Для сокращения размера Spectral JPEG XL использует разделение данных о яркости и форме спектра, и применяет дискретное косинусное преобразование, позволяющее сохранить основные спектральные характеристики, но отбросить несущественные высокочастотные спектральные детали. Суть метода в преобразовании плавного изменения волновых характеристик в набор волновых коэффициентов (коэффициентов частоты), при совмещении воссоздающих исходную спектральную информацию.

Более высокочастотные спектральные коэффициенты затем нормируются по отношению к общей яркости, что позволяет агрессивнее сжимать менее значимые данные. Идея в том, что с точки зрения восприятия наиболее важна средняя яркость и она сохраняется с наиболее высоким качеством, а коэффициенты высоких частот не столь важны и к ним применяется более высокий уровень сжатия и опционально более низкие разрешения. После этого информацию обрабатывает кодек, реализованный на базе существующего движка сжатия, разработанного для формата JPEG XL.