PJPEG ตัวลบพื้นหลัง
ลากและวาง หรือ คลิก เพื่อเลือก
ส่วนตัวและปลอดภัย
ทุกอย่างเกิดขึ้นในเบราว์เซอร์ของคุณ ไฟล์ของคุณไม่เคยสัมผัสเซิร์ฟเวอร์ของเรา
เร็วสุดขีด
ไม่มีการอัปโหลด ไม่ต้องรอ แปลงทันทีที่คุณวางไฟล์
ฟรีจริงๆ
ไม่ต้องใช้บัญชี ไม่มีค่าใช้จ่ายแอบแฝง ไม่มีลูกเล่นขนาด ไฟล์
การลบพื้นหลัง แยกวัตถุออกจากสภาพแวดล้อมเพื่อให้คุณสามารถวางไว้บน ความโปร่งใส, สลับฉาก, หรือประกอบเข้ากับการออกแบบใหม่. ภายใต้กระโปรงคุณกำลังประเมิน อัลฟ่าแมท—ความทึบต่อพิกเซลจาก 0 ถึง 1—แล้ว การประกอบอัลฟ่า โฟร์กราวด์ поверх สิ่งอื่น. นี่คือคณิตศาสตร์จาก Porter–Duff และสาเหตุของข้อผิดพลาดที่คุ้นเคยเช่น “ขอบ” และ อัลฟ่าตรงกับอัลฟ่าที่คูณไว้ล่วงหน้า. สำหรับคำแนะนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการคูณล่วงหน้าและสีเชิงเส้น, ดู บันทึก Win2D ของ Microsoft, Søren Sandmann, และ บทความของ Lomont เกี่ยวกับการผสมเชิงเส้น.
วิธีหลักที่คนใช้ลบพื้นหลัง
1) คีย์โครมา (“หน้าจอเขียว/น้ำเงิน”)
หากคุณสามารถควบคุมการจับภาพได้, ทาสีพื้นหลังเป็นสีทึบ (ส่วนใหญ่มักเป็นสีเขียว) และ คีย์ สีนั้นออกไป. มันรวดเร็ว, ผ่านการทดสอบการต่อสู้ในภาพยนตร์และการออกอากาศ, และเหมาะสำหรับวิดีโอ. ข้อแลกเปลี่ยนคือแสงและตู้เสื้อผ้า: แสงสีจะรั่วไหลไปยังขอบ (โดยเฉพาะเส้นผม), ดังนั้นคุณจะใช้เครื่องมือ despill เพื่อทำให้การปนเปื้อนเป็นกลาง. ไพรเมอร์ที่ดี ได้แก่ เอกสารของ Nuke, Mixing Light, และการสาธิต Fusion แบบลงมือปฏิบัติ.
2) การแบ่งส่วนแบบโต้ตอบ (CV แบบคลาสสิก)
สำหรับภาพเดี่ยวที่มีพื้นหลังรก, อัลกอริทึม แบบโต้ตอบ ต้องการคำใบ้จากผู้ใช้เล็กน้อย—เช่น, สี่เหลี่ยมผืนผ้าหลวมๆ หรือลายเส้นขยุกขยิก—และมาบรรจบกันเป็นหน้ากากที่คมชัด. วิธีการที่เป็นที่ยอมรับคือ GrabCut (บทในหนังสือ), ซึ่งเรียนรู้แบบจำลองสีสำหรับโฟร์กราวด์/พื้นหลัง และใช้การตัดกราฟซ้ำๆ เพื่อแยกพวกมัน. คุณจะเห็นแนวคิดที่คล้ายกันใน การเลือกโฟร์กราวด์ของ GIMP โดยใช้ SIOX (ปลั๊กอิน ImageJ).
3) การทำแมทภาพ (อัลฟ่าแบบละเอียด)
การทำแมท แก้ปัญหาความโปร่งใสแบบเศษส่วนที่ขอบเขตที่บอบบาง (ผม, ขน, ควัน, แก้ว). การทำแมทแบบปิดคลาสสิก ใช้ trimap (แน่นอน-หน้า/แน่นอน-หลัง/ไม่ทราบ) และแก้ปัญหาระบบเชิงเส้นสำหรับอัลฟ่าที่มีความเที่ยงตรงของขอบสูง. การทำแมทภาพแบบลึกสมัยใหม่ ฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมบนชุดข้อมูล Adobe Composition-1K (เอกสาร MMEditing), และได้รับการประเมินด้วยเมตริกเช่น SAD, MSE, Gradient, และ Connectivity (คำอธิบายเกณฑ์มาตรฐาน).
4) การตัดภาพด้วยการเรียนรู้เชิงลึก (ไม่มี trimap)
- U2-Net (การตรวจจับวัตถุเด่น) เป็นเครื่องมือ “ลบพื้นหลัง” ทั่วไปที่แข็งแกร่ง (repo).
- MODNet มุ่งเป้าไปที่การทำแมทภาพบุคคลแบบเรียลไทม์ (PDF).
- F, B, Alpha (FBA) Matting ร่วมกันทำนาย передний план, พื้นหลัง, และอัลฟ่าเพื่อลดรัศมีสี (repo).
- Background Matting V2 สมมติว่ามีแผ่นพื้นหลังและให้ผลลัพธ์เป็นแมทระดับเส้นผมแบบเรียลไทม์ที่ความละเอียดสูงสุด 4K/30fps (หน้าโครงการ, repo).
งานแบ่งส่วนที่เกี่ยวข้องก็มีประโยชน์เช่นกัน: DeepLabv3+ ปรับปรุงขอบเขตด้วยตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสและคอนโวลูชัน atrous (PDF); Mask R-CNN ให้หน้ากากต่ออินสแตนซ์ (PDF); และ SAM (Segment Anything) เป็น โมเดลพื้นฐาน ที่สามารถแจ้งได้ ที่สร้างหน้ากากแบบ zero-shot บนภาพที่ไม่คุ้นเคย.
เครื่องมือยอดนิยมทำอะไรได้บ้าง
- Photoshop: การดำเนินการด่วน ลบพื้นหลัง ทำงาน “เลือกวัตถุ → หน้ากากเลเยอร์” ภายใต้กระโปรง (ยืนยันที่นี่; บทช่วยสอน).
- GIMP: การเลือก передний план (SIOX).
- Canva: 1-คลิก ตัวลบพื้นหลัง สำหรับภาพและวิดีโอสั้น.
- remove.bg: เว็บแอป + API สำหรับระบบอัตโนมัติ.
- อุปกรณ์ Apple: “ยกวัตถุ” ระดับระบบใน Photos/Safari/Quick Look (การตัดภาพบน iOS).
เคล็ดลับเวิร์กโฟลว์สำหรับการตัดภาพที่สะอาดขึ้น
- ถ่ายภาพอย่างชาญฉลาด. แสงที่ดีและความคมชัดของวัตถุ-พื้นหลังที่แข็งแกร่งช่วยได้ทุกวิธี. ด้วยหน้าจอเขียว/น้ำเงิน, วางแผนสำหรับ despill (คู่มือ).
- เริ่มกว้าง, ปรับแต่งให้แคบ. เรียกใช้การเลือกอัตโนมัติ (เลือกวัตถุ, U2-Net, SAM), จากนั้นปรับแต่งขอบด้วยพู่กันหรือการทำแมท (เช่น, แบบปิด).
- ใส่ใจกับความโปร่งแสง. แก้ว, ผ้าคลุมหน้า, การเบลอจากการเค ลื่อนไหว, ผมที่ปลิวไสวต้องการอัลฟ่าที่แท้จริง (ไม่ใช่แค่หน้ากากแข็ง). วิธีการที่กู้คืน F/B/α ยังช่วยลดรัศมี.
- รู้จักอัลฟ่าของคุณ. ตรงกับที่คูณไว้ล่วงหน้า สร้างพฤติกรรมขอบที่แตกต่างกัน; ส่งออก/ประกอบอย่างสม่ำเสมอ (ดู ภาพรวม, Hargreaves).
- เลือกเอาต์พุตที่เหมาะสม. สำหรับ “ไม่มีพื้นหลัง” ให้ส่งแรสเตอร์ที่มีอัลฟ่าที่สะอาด (เช่น, PNG/WebP) หรือเก็บไฟล์เลเยอร์ที่มีหน้ากากไว้หากคาดว่าจะมีการแก้ไขเพิ่มเติม. กุญแจสำคัญคือ คุณภาพของอัลฟ่า ที่คุณคำนวณ—มีรากฐานมาจาก Porter–Duff.
คุณภาพและการประเมินผล
งานวิชาการรายงานข้อผิดพลาด SAD, MSE, Gradient, และ Connectivity บน Composition-1K. หากคุณกำลังเลือกโมเดล, ให้มองหาเมตริกเหล่านั้น (คำจำกัดความของเมตริก; ส่วนเมตริกของ Background Matting). สำหรับภาพบุคคล/วิดีโอ, MODNet และ Background Matting V2 แข็งแกร่ง; สำหรับภาพ “วัตถุเด่น” ทั่วไป, U2-Net เป็นพื้นฐานที่มั่นคง; สำหรับความโปร่งใสที่ยาก, FBA อาจสะอาดกว่า.
กรณีขอบทั่วไป (และวิธีแก้ไข)
- ผมและขน: ชอบการทำแมท (trimap หรือการทำแมทภาพบุคคลเช่น MODNet) และตรวจสอบบนกระดานหมากรุก.
- โครงสร้างละเอียด (ซี่ล้อจักรยาน, สายเบ็ด): ใช้อินพุตความละเอีย ดสูงและตัวแบ่งส่วนที่รับรู้ขอบเขตเช่น DeepLabv3+ เป็นขั้นตอนก่อนการทำแมท.
- สิ่งที่มองทะลุได้ (ควัน, แก้ว): คุณต้องใช้อัลฟ่าแบบเศษส่วนและมักจะต้องมีการประมาณสี передний план (FBA).
- การประชุมทางวิดีโอ: หากคุณสามารถจับภาพแผ่นที่สะอาดได้, Background Matting V2 ดูเป็นธรรมชาติมากกว่าการสลับ “พื้นหลังเสมือน” แบบง่ายๆ.
สิ่งนี้ปรากฏในโลกแห่งความเป็นจริงที่ไหน
- อีคอมเมิร์ซ: ตลาด (เช่น, Amazon) มักต้องการพื้นหลังภาพหลัก สีขาวบริสุทธิ์; ดู คู่มือภาพผลิตภัณฑ์ (RGB 255,255,255).
- เครื่องมือออกแบบ: ตัวลบพื้นหลัง ของ Canva และ ลบพื้นหลัง ของ Photoshop ทำให้การตัดภาพทำได้ง่ายขึ้น.
- ความสะดวกสบายบนอุปกรณ์: “ยกวัตถุ” ของ iOS/macOS เหมาะสำหรับการแชร์แบบสบายๆ.
ทำไมการตัดภาพบางครั้งดูปลอม (และวิธีแก้ไข)
- การรั่วไหลของสี: แสงสีเขียว/น้ำเงินล้อมรอบวัตถุ—ใช้ การควบคุม despill หรือการเปลี่ยนสีเป้าหมาย.
- รัศมี/ขอบ: โดยปกติแล้วเป็นการตีความอัลฟ่าที่ไม่ตรงกัน (ตรงกับที่คูณไว้ล่วงหน้า) หรือพิกเซลขอบที่ปนเปื้อนจากพื้นหลังเก่า; แปลง/ตีความให้ถูกต้อง (ภาพรวม, รายละเอียด).
- การเบลอ/เกรนที่ไม่ถูกต้อง: วางวัตถุท ี่คมกริบลงบนพื้นหลังที่นุ่มนวลแล้วมันจะโดดเด่น; จับคู่การเบลอของเลนส์และเกรนหลังการประกอบ (ดู พื้นฐาน Porter–Duff).
คู่มือ TL;DR
- หากคุณควบคุมการจับภาพ: ใช้คีย์โครมา; ให้แสงสว่างสม่ำเสมอ; วางแผน despill.
- หากเป็นภาพถ่ายครั้งเดียว: ลองใช้ ลบพื้นหลัง ของ Photoshop, ตัวลบ ของ Canva, หรือ remove.bg; ปรับแต่งด้วยพู่กัน/การทำแมทสำหรับผม.
- หากคุณต้องการขอบระดับโปร덕ชั่น: ใช้การทำแมท ( แบบปิด หรือแบบลึก) และตรวจสอบอัลฟ่าบนความโปร่งใส; ระวัง การตีความอัลฟ่า.
- สำหรับภาพบุคคล/วิดีโอ: พิจารณา MODNet หรือ Background Matting V2; สำหรับการแบ่งส่วนที่แนะนำด้วยการคลิก, SAM เป็นส่วนหน้าที่ทรงพลัง.
รูปแบบ PJPEG คืออะไร?
รูปแบบ JFIF ของกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านภาพถ่ายร่วม
รูปแบบ Progressive JPEG (PJPEG) เป็นส่วนขยายของรูปแบบภาพ JPEG ทั่วไป ซึ่งเป็นที่รู้จักในเรื่องประสิทธิภาพในการบีบอัดภาพดิจิทัลและภาพถ่าย ซึ่งแตกต่างจาก JPEG มาตรฐานที่โหลดภาพจากบนลงล่างในครั้งเดียว PJPEG จะโหลดภาพในหลายๆ ครั้ง โดยเพิ่มคุณภาพขึ้นเรื่อยๆ เทคนิคนี้ให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญในการออกแบบเว็บและการนำเสนอภาพออนไลน์ ซึ่งความเร็วในการโหลดภาพและการมีส่วนร่วมของผู้ชมมีความสำคัญ การทำความเข้าใจความซับซ้อนทางเทคนิคของ PJPEG อาจเป็นประโยชน์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเว็บและการปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้
PJPEG ใช้เทคนิค Discrete Cosine Transform (DCT) ซึ่งคล้ายกับ JPEG มาตรฐาน DCT ทำงานโดยการแบ่งภาพออกเป็นส่วนต่างๆ ที่มีความถี่ต่างกัน จากนั้นจึงแปลงสัญญาณเหล่านี้เพื่อลดขนาดไฟล์ สิ่งที่ทำให้ PJPEG แตกต่างจาก JPEG มาตรฐานในกระบวนการนี้คือวิธีการจัดระเบียบและใช้ค่าสัมประสิทธิ์ DCT เหล่านี้ PJPEG จัดเก็บค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ในลักษณะที่ช่วยให้สามารถสร้างคุณภาพของภาพได้อย่างต่อเนื่อง ในตอนแรกจะแสดงตัวอย่างคร่าวๆ ของภาพทั้งหมดโดยใช้เฉพาะค่าสัมประสิทธิ์ที่สำคัญที่สุด โดยการผ่านครั้งต่อๆ ไปจะเพิ่มรายละเอียดที่ละเอียดขึ้น
แง่มุมที่สำคัญของรูปแบบ PJPEG คือกระบวนการบีบอัด ซ ึ่งแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนหลัก ได้แก่ การสูญเสียและไม่สูญเสีย ขั้นตอนการสูญเสียเกี่ยวข้องกับการแปลงสัญญาณค่าสัมประสิทธิ์ DCT ซึ่งจะลดความแม่นยำของรายละเอียดภาพ แต่จะลดขนาดไฟล์ลงอย่างมาก ในระหว่างขั้นตอนนี้ ค่าสัมประสิทธิ์จะถูกจัดเรียงใหม่เพื่อจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่สำคัญที่สุดในด้านภาพ ขั้นตอนที่ไม่สูญเสียเกี่ยวข้องกับกระบวนการเข้ารหัส Huffman ซึ่งจะบีบอัดภาพเพิ่มเติมโดยไม่สูญเสียคุณภาพเพิ่มเติม การบีบอัดแบบสองขั้นตอนนี้ช่วยให้ภาพ PJPEG โหลดได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ลดทอนคุณภาพของภาพขั้นสุดท้าย
กระบวนการเข้ารหัสภาพเป็นรูปแบบ PJPEG เกี่ยวข้องกับการสร้างการสแกนภาพหลายครั้ง โดยแต่ละครั้งจะมีรายละเอียดมากขึ้น การสแกนครั้งแรกจะแนะนำโครงร่างพื้นฐาน แสดงสีและรูปร่างหลัก การสแกนต่อๆ ไปจะเพิ่มเลเยอร์ของรายล ะเอียด ช่วยให้ผู้ชมเข้าใจสาระสำคัญของภาพได้อย่างรวดเร็วแม้ว่าจะยังโหลดไม่เสร็จสมบูรณ์ก็ตาม แง่มุมนี้ของ PJPEG เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับภาพที่ดูผ่านการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ช้า ซึ่งจำเป็นต้องส่งเนื้อหาอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ลดทอนคุณภาพของภาพ
การดูภาพที่เข้ารหัสในรูปแบบ PJPEG ต้องใช้เว็บเบราว์เซอร์หรือโปรแกรมดูภาพที่รองรับการแสดงผลแบบต่อเนื่อง ขณะที่ดาวน์โหลดข้อมูลภาพ ซอฟต์แวร์จะตีความการสแกนตามลำดับ โดยอัปเดตการแสดงผลด้วยการแสดงภาพที่มีความเที่ยงตรงสูงขึ้นเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติมพร้อมใช้งาน สิ่งนี้สร้างประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ภาพดูเหมือนโหลดเร็วขึ้น เนื่องจากภาพเวอร์ชันคุณภาพต่ำกว่าจะปรากฏขึ้นก่อน ตามด้วยการปรับปรุงรายละเอียดและความคมชัดทีละน้อย
ข้อได้เปรียบอีกประการหนึ่งของ PJPEG เหนือกว่า JPEG มาตรฐานคือขนาดไฟล์ แม้ว่าการจัดเก็บการสแกนภาพเดียวกันหลายครั้งอาจส่งผลให้ไฟล์มีขนาดใหญ่ขึ้น แต่เทคนิคการบีบอัดที่มีประสิทธิภาพที่ใช้ใน PJPEG มักจะให้ขนาดไฟล์ที่เล็กลงสำหรับคุณภาพภาพเดียวกัน เนื่องจากการสแกนครั้งแรกต้องการค่าสัมประสิทธิ์ DCT ค่อนข้างน้อยเพื่อแสดงภาพ และรายละเอียดเพิ่มเติมจะถูกเพิ่มเข้ามาในลักษณะที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างมาก ประสิทธิภาพนี้ทำให้ PJPEG เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาในการโหลดเว็บไซต์และการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของเว็บ
ในแง่ของข้อเสีย ความท้าทายประการหนึ่งของ PJPEG คือความจำเป็นของซอฟต์แวร์เฉพาะหรือการสนับสนุนเบราว์เซอร์เพื่อให้ได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากคุณสมบัติการโหลดแบบต่อเนื่อง แม้ว่าเว็บเบราว์เซอร์สมัยใหม่ส่วนใหญ่จะรองรับ PJPEG แต่ซอฟต์แวร์แก้ไขภาพบางตัวอาจจัดการรูปแบบนี้ไม่ถูกต้อง ซึ่งนำไปสู่ปัญหาในการแก้ไขไฟล์ PJPEG นอกจากนี้ คุณสมบัติการโหลดแบบต่อเนื่องอาจสังเกตเห็นได้น้อยลงในเครือข่ายที่เร็วมาก ซึ่งภาพอาจโหลดได้เกือบจะในทันที ทำให้การปรับปรุงแบบต่อเนื่องเป็นโมฆะ
จากมุมมองของนักพัฒนา การใช้ PJPEG บนเว็บไซต์ต้องพิจารณาการตั้งค่าคุณภาพของภาพอย่างรอบคอบในระหว่างกระบวนการเข้ารหัส ความสมดุลระหว่างขนาดไฟล์และคุณภาพของภาพมีความสำคัญ เนื่องจากภาพที่บีบอัดมากเกินไปอาจโหลดได้อย่างรวดเร็ว แต่ทำให้ผู้ใช้ผิดหวังกับคุณภาพที่แย่ ในทางกลับกัน การบีบอัดน้อยเกินไปอาจส่งผลให้เวลาในการโหลดนานขึ้น ซึ่งอาจเป็นอันตรายต่อการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ นักพัฒนายังต้องตระหนักถึงความสามารถในการรองรับและแสดงผลของเบราว์เซอร์และอุปกรณ์ที่ผู้ชมใช้ เพื่อให ้แน่ใจว่ามีประสบการณ์ที่สอดคล้องกัน
แง่มุมทางเทคนิคของการสร้างไฟล์ PJPEG เกี่ยวข้องกับเครื่องมือซอฟต์แวร์เฉพาะที่สามารถจัดการการเข้ารหัส JPEG ด้วยการตั้งค่าตัวเลือกแบบต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น Adobe Photoshop มีตัวเลือกในการบันทึกภาพในรูปแบบ PJPEG ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับจำนวนการสแกนและระดับการบีบอัด สำหรับการพัฒนาเว็บ มีเครื่องมือและไลบรารีออนไลน์ต่างๆ ที่ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการแปลงภาพ JPEG มาตรฐานเป็น PJPEG ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพสินทรัพย์บนเว็บได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
จากมุมมองทางประวัติศาสตร์ รูปแบบ JPEG รวมถึงรูปแบบต่อเนื่อง ได้รับการพัฒนาโดย Joint Photographic Experts Group ในช่วงต้นทศวรรษ 1990 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของมาตรฐานการถ่ายภาพและการสื่อสารแบบดิจิทัลในทางการแพทย์ (DICOM) ด้วยการระเบิดของอินเทอร์เน็ตและการถ่ายภาพดิจิทัล JPEG จึงกลายเป็นหนึ่งในรูปแบบภาพที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดเนื่องจากการบีบอัดที่มีประสิทธิภาพซึ่งทำให้การแชร์และแสดงภาพออนไลน์เป็นไปได้ การเปิดตัว PJPEG ช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้โดยการแก้ไขข้อจำกัดของแบนด์วิดท์และความเร็วในการเชื่อมต่อที่แพร่หลายในเวลานั้น
การใช้ PJPEG ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ภาพบนเว็บเท่านั้น ยังพบการใช้งานในด้านอื่นๆ ที่การโหลดภาพและการแสดงผลแบบต่อเนื่องที่มีประสิทธิภาพสามารถเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ได้ ตัวอย่างเช่น ในเกมออนไลน์ PJPEG สามารถใช้สำหรับโหลดพื้นผิวเกมเพื่อให้ผู้เล่นได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่นแม้ในขณะที่แบนด์วิดท์มีข้อจำกัด ในทำนองเดียวกัน ในอีคอมเมิร์ซ ภาพแบบต่อเนื่องสามารถช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมขณะเรียกดูแกลเลอรีผลิตภัณฑ์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสในการแปลง
ยิ่งไปกว่านั้น การแพร่หลายของจอแสดงผลความละเอียดสูงและอุปกรณ์พกพามีอิทธิพลต่อการใช้ PJPEG บนหน้าจอความละเอียดสูง การโหลดภาพคุณภาพสูงอาจใช้แบนด์วิดท์มาก PJPEG ช่วยให้สามารถประนีประนอมได้โดยอนุญาตให้แสดงภาพที่คุณภาพต่ำกว่าในตอนแรก จากนั้นจึงปรับปรุงคุณภาพอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการโหลดที่รับรู้ได้ แนวทางนี้ได้เปรียบเป็นพิเศษในสภาพแวดล้อมบนมือถือ ซึ่งการใช้ข้อมูลและความเร็วอาจเป็นปัจจัยจำกัด
ข้อควรพิจารณาทางด้านสิ่งแวดล้อมยังมีบทบาทในการนำ PJPEG มาใช้ โดยการลดขนาดไฟ