脸书最近正式宣布开源发布跨平台图片转码函数库Spectrum，现在已经在GitHub平台上提供Spectrum 1.0.0版本，随着智能手机相机硬件的快速进展，手机存储越来越多文件，这些庞大的数据文件会占据手机的存储空间，访问数据的速度也会变得相当缓慢，为了让发送图片的过程变得更有效率，脸书为Android和iOS系统，开发了图片转码函数库Spectrum，让移动设备的开发人员处理图片的工作，变得更简单、有效率。
第一步骤是在图片上传之前，通过转换编码格式来降低文件大小，虽然听起来简单，但是需要深入了解不同的图片处理步骤和图片格式，才能在不影响图片品质的情况下，降低文件的大小，利用平台提供的图片处理API，是一种解法，不过，多种移动平台和API，可能会产生多种不同输出结果，为了能够符合各种平台开发隐藏的细节和参数，脸书认为应该要能够优化输出结果。
现代的智能手机能够拍下高画质的图片，也因此，图片的文件通常很大，发送完整分辨率的照片通常是浪费，因为内容传递网络（content delivery network ）也会为接收照片端重新调整大小，若能在发送端就先调整图像大小，就能减少发送照片的带宽，而挑战在于如何维持图片分辨率，又能降低图像大小。
在一般的图片处理任务中，像是直译可交换图像文件格式（EXIF）原数据，可能会导致重复性程序代码，让维护和全面性改善工作变得难以实行，而若使用最新的压缩函数库，像是MozJpeg，则需要撰写C语言或是C++语言，脸书想要打造的是，不需要写定制化或是难以维护的解决方案，让开发人员在维护图片品质的同时，能够简单地发送一个较小的文件。
图片转码函数库Spectrum的API，能够使开发人员聚焦于输出结果的属性，而不是每一个独立的步骤，且Spectrum能够选出实现转码请求的最佳方法，举例来说，若是可行，Spectrum会为选择裁切或是旋转JPEG图片，来完成图片失真率最低的操作，另外，Spectrum也会通过优化解码样本和完美像素（pixel-perfect）相互关系，来改变文件大小。
Spectrum针对不同的图片，提供图片转码的最佳配方（Recipes），协助开发人员，针对每个独立的请求，选择最佳的执行图片转码的方法步骤，Spectrum收到每个请求时，会反复执行配方的清单，迭代直到找到第一个最佳、最有效率且图片失真率最低的配方，也有可以处理任何转码请求的通用的配方，除此之外，脸书也将一些原本的压缩函数库集成至Spectrum，像是MozJpeg、Libpng和Libwebp，提升Spectrum对一般平台API编码参数的控制，这些组件能够为图片格式和额外的配方提供协助。
图片转码函数库Spectrum的核心是用C++语言所撰写，让Spectrum能够在Android和iOS系统的App中共享，使得输出的结果更加一致，为了使开发更容易，脸书也提供支持Java和Objective-C的API，除此之外，用C++写的核心也让Spectrum的配置更容易掌控，面对计算密集度较高的操作，也能展现较高的执行速度。
脸书期望借由开源发布图片转码函数库Spectrum，能够帮助开发人员创造出提供更好使用体验的图片产品，在脸书自家的App中，Spectrum函数库改善了图片传输的品质和可靠性。