Image optimization

PDF開発におけるImage optimizationとは、PDFドキュメント内で許容可能な視覚品質を維持しながら、画像ファイルサイズを削減し、レンダリングパフォーマンスを向上させるプロセスを指します。PDF仕様 ( 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 ) は、開発者がファイルサイズ、品質、アクセシビリティ要件のバランスを取ることを可能にする、様々な画像圧縮技術とカラースペース設定をサポートしています。適切なImage optimizationは、高速に読み込まれ、ストレージ消費が少なく、異なるデバイスや支援技術間でアクセス可能なPDFを作成するために不可欠です。

Image optimizationは、PDFファイル内に画像を効率的にエンコードおよび保存するために使用される一連の技術を包含します。これには、適切な圧縮アルゴリズムの選択（写真にはJPEG、線画にはFLATE、モノクロ画像にはJBIG2など）、意図する出力デバイスに合わせた画像解像度の削減、データ要件を最小化するためのカラースペース変換、不要なメタデータの削除が含まれます。Web文脈で使用される単純な画像圧縮とは異なり、PDFのImage optimizationは、印刷、アーカイブ、 ( 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 ) などの規格で概説されているアクセシビリティ要件を含む、ドキュメントのライフサイクル全体を考慮する必要があります。最適化プロセスは、PDFレンダリングエンジンの固有の要件を特に対象とし、代替テキスト記述や支援技術のための適切なタグ付けを含むドキュメント構造を保持する必要があるという点で、一般的な画像編集とは異なります。

開発者にとって、Image optimizationは、ドキュメントの読み込み時間の短縮、帯域幅消費の削減、ストレージコストの低減を通じて、ユーザーエクスペリエンスに直接影響を与えます。大きく最適化されていない画像は、ユーザーをイライラさせ、サーバーリソースに負担をかける肥大化したPDFファイルの主な原因の1つです。Webサービス、Javaライブラリ、コンテンツ管理システムを通じてPDFを生成または操作するアプリケーションを構築する際、適切なImage optimization戦略を実装することで、知覚できる品質低下なしにファイルサイズを50〜90%削減できます。さらに、適切な構造と代替テキストを維持する最適化された画像は、アクセシビリティ規格 ( 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 ) への準拠を保証し、法的問題を防ぎ、すべてのユーザーにコンテンツが届くことを確実にします。不適切な最適化は、モバイルデバイスや低帯域幅環境でのレンダリング問題を引き起こす可能性もあり、Image optimizationを本番環境のPDFワークフローにおける重要な考慮事項にしています。

PDF開発におけるImage optimizationは、複数のレベルで動作します。第一に、開発者は表示解像度に合わせて画像をダウンサンプリングできます。150 DPI画面向けの300 DPI画像は、品質損失なく安全に削減できます。第二に、 ( 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 ) で指定された圧縮アルゴリズムにより、異なるエンコード方法が可能になります：連続階調画像にはDCT（JPEG）圧縮、鮮明なエッジやテキストを含む画像にはFLATE（ZIP）圧縮、白黒スキャンにはCCITTまたはJBIG2です。第三に、カラースペース変換は、色が不要な場合にRGB画像をグレースケールに変換したり、デバイス非依存のカラースペースを効率的に使用したりすることで、データ要件を削減します。第四に、XObject参照を通じたPDF内の画像再利用により、同じ画像の重複保存を防ぎます。最新のPDFライブラリは、これらの最適化のためのAPIを公開しており、開発者がプログラム的に圧縮レベル、解像度しきい値、品質目標を指定できるようにします。Tagged PDF ( Citation: PDF Association, 2023 PDF Association(2023). Retrieved from https://pdfa.org/resource/tagged-pdf-best-practice-guide-syntax/ ) を扱う場合、最適化はドキュメントの論理構造を保持し、スクリーンリーダーの互換性のために最適化された画像に関連付けられた代替テキストが残ることを保証する必要があります。

• Image XObject – ドキュメント内で再利用可能なオブジェクトとして画像データとプロパティをカプセル化するPDF構造
• Compression filters – PDFストリーム内の画像データをエンコードするFlateDecode、DCTDecode、JBIG2Decodeなどのアルゴリズム
• Color space – 画像内の色値がどのように解釈されるかを定義するモデル（DeviceRGB、DeviceGray、ICCBasedなど）
• Alternative text（代替テキスト） – 最適化中に維持する必要があるPDFアクセシビリティに必要な画像のテキスト記述
• Content stream – ページ上で画像やその他のコンテンツがどのようにレンダリングされるかを定義するPDF演算子のシーケンス