英特尔发明Spectral JPEG XL图像格式 百倍压缩光谱数据破解科研难题

Meise

想象一下：相机能捕捉肉眼看不见的紫外线灼伤轨迹，红外线显现的密写文字，甚至记录植物光合作用的专属光波。科学家们每天都在处理这类特殊图像，却长期陷于海量数据的泥潭——每张图动辄包含上百个光谱通道，文件体积轻松突破数十GB。

英特尔研究员阿尔班·菲谢与克里斯托夫·彼得斯近期在《计算机图形技术期刊》发布的论文，带来了破局方案。他们基于JPEG XL标准开发的Spectral JPEG XL格式，将光谱图像压缩效率提升10-60倍，让这类特殊图像首次具备实用价值。

传统RGB图像仅记录红绿蓝三原色，而光谱图像需要捕捉可见光、近红外、近紫外的连续光谱。以汽车涂料研发为例，工程师需存储81个光谱通道数据，才能精准模拟车漆在不同光照下的显色效果。现有OpenEXR格式即使用无损压缩，处理这类多维数据仍显吃力。

新格式的秘诀在于离散余弦变换（DCT）技术。如同MP3提取音频关键频率，该算法将连续光谱分解为波形组合。通过智能加权处理，在保留材料光学特性的前提下，大幅削减冗余数据。测试显示，31通道光谱图像经压缩后，体积已与普通高清照片相当。

这项技术突破对多个领域产生深远影响：

文物保护者能用多光谱成像复原古籍隐藏信息

天文学家可高效存储天体光谱用于化学成分分析

工业设计实现跨照明环境的材料光学模拟

医疗影像能完整保留特殊波段的诊断信息

尽管存在有损压缩的特性，但研究团队通过优化算法，将失真控制在人类难以察觉的高频光谱区域。对于需要绝对数据保真的应用场景，建议仍采用无损存储方案。

目前该格式已兼容OpenEXR的元数据与HDR特性，后续发展取决于JPEG XL生态的完善程度。随着自动驾驶、环境监测等领域对光谱数据的需求激增，这项技术或将成为破解科研数据瓶颈的关键钥匙。