AVIF

AVIF（AV1 Image File Format）は、AV1ビデオコーデックのイントラフレームエンコーディング技術をベースとした、ロイヤリティフリーの最新画像フォーマットです。JPEGやPNGなどの従来のWeb画像フォーマットと比較して優れた圧縮効率を提供し、PDFから派生したコンテンツのWeb配信において特に有用です。AVIF自体は ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で規定されているPDF文書に直接埋め込まれる形式ではありませんが、PDFコンテンツをオンライン表示や配信のためにWeb最適化フォーマットに変換する開発者にとって、ますます重要性を増しています。

AVIFは、AV1イントラフレーム（キーフレーム）圧縮を使用して静止画像をエンコードする画像コンテナフォーマットです。Alliance for Open Mediaによって開発されたAVIFは、非可逆圧縮と可逆圧縮の両方をサポートし、高ビット深度（最大12ビット）、広色域（HDRを含む）、およびアルファチャンネルによる透明度に対応しています。1990年代初頭に設計されたJPEGとは異なり、AVIFは最新のビデオ圧縮技術を活用することで、同等の視覚品質を維持しながらファイルサイズを50%以上削減することができます。AVIFは、（VP8ベースの）WebPやJPEG XLとは圧縮アルゴリズムが異なり、低ビットレートでのより高い効率性と、詳細なテクスチャやグラデーションの優れた処理を提供します。このフォーマットは画像をHEIF（High Efficiency Image File Format）コンテナ構造に格納し、メタデータのサポートや画像シーケンスを可能にしています。

PDFコンテンツ配信に携わる開発者にとって、AVIFは文書をWeb表示用に変換する際の重要な最適化の機会を提供します。ファイルサイズの縮小は、ページの読み込み速度の向上、帯域幅コストの削減、ユーザーエクスペリエンスの改善につながります。これらは、Webビューアーやモバイルアプリを通じてPDFを提供するアプリケーションにとって重要な要素です。PDFから画像を抽出してWeb表示する際、AVIFへの変換により、文書の可読性に必要な視覚的忠実度を犠牲にすることなく、データ量を劇的に削減できます。これは特にアクセシビリティ強化された文書において重要です。ファイルサイズの縮小は、低速接続や支援技術を使用するユーザーのパフォーマンスを向上させるからです。さらに、AVIFの透明度と広色域のサポートにより、複雑なPDFグラフィックス、チャート、図表が変換プロセス中も視覚的整合性を維持し、 ( Citation: N.A., 2014 (N.A.). (2014). Document management applications — Electronic document file format enhancement for accessibility — Part 1: Use of ISO 32000-1 (PDF/UA-1) .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/64599.html ) などのアクセシビリティ規格で強調されている文書の伝達価値を保持します。

AVIFエンコーディングは、AV1イントラフレーム圧縮アルゴリズムを静止画像に適用することで機能します。エンコーダーは画像をコーディングブロックに分割し、予測技術（イントラ予測）を適用して隣接ブロックに基づいてピクセル値を推定し、生のピクセルデータではなく差分（残差）のみを保存します。これらの残差は変換（通常は離散コサイン変換の変種を使用）、精度を削減する量子化、最終的な圧縮を達成するためのエントロピーコーディングを経ます。非可逆圧縮の場合、開発者は品質パラメータ（通常0〜100スケール）を調整してファイルサイズと視覚的忠実度のバランスを取ることができ、80〜85程度の値で優れた品質と大幅なサイズ削減を実現できることが多いです。このフォーマットは、色チャンネル圧縮をさらに最適化するためのクロマサブサンプリング（4:4:4、4:2:2、4:2:0）をサポートしています。PDF画像をAVIFに変換する際、開発者は通常、PDF処理ライブラリを使用してラスターコンテンツを抽出し、libavif、Sharp（Node.js）、Pillow（Python）などのツールを使用してエンコードします。ブラウザサポートにはフォールバック戦略が必要です。<picture>要素と複数の<source>タグを使用して、互換性のあるブラウザにはAVIFを提供しながら、JPEGやWebPの代替案を提供することで、すべてのユーザーエージェントでアクセス可能な文書構造が機能し続けることを保証します。

• WebP – Googleの画像フォーマットで、JPEG/PNGよりも優れた圧縮を提供するが、一般的にAVIFほど効率的ではない
• JPEG 2000 – ウェーブレットベースの圧縮を使用した高度な画像フォーマットで、PDFでネイティブサポートされているがWebブラウザでの採用は限定的
• Image XObject – PDF仕様で定義されている、文書内にラスター画像を埋め込むためのPDF構造
• Raster Image Extraction – 変換やWeb配信のためにPDF文書からビットマップ画像を抽出するプロセス
• Progressive Enhancement – 古いブラウザ向けのフォールバックを備えたAVIFなどの最新フォーマットを提供するWeb開発戦略