Hintergrundentfernung trennt ein Motiv von seiner Umgebung, sodass Sie es auf Transparenz platzieren, die Szene austauschen oder es in ein neues Design komponieren können. Unter der Haube schätzen Sie eine Alpha-Matte – eine pro-Pixel-Deckkraft von 0 bis 1 – und dann den Vordergrund mittels Alpha-Compositing über etwas anderem legen. Dies ist die Mathematik von Porter–Duff und die Ursache für typische Fallstricke wie „Ränder“ und gerades vs. vormultipliziertes Alpha. Praktische Anleitungen zur Vormultiplikation und linearen Farbe finden Sie in Microsofts Win2D-Notizen, Søren Sandmann und Lomonts Beitrag zum linearen Blending.
Wenn Sie die Aufnahme steuern können, malen Sie den Hintergrund in einer Volltonfarbe (oft grün) und keyen Sie diesen Farbton aus. Es ist schnell, in Film und Fernsehen bewährt und ideal für Videos. Die Kompromisse sind Beleuchtung und Garderobe: farbiges Licht schwappt auf die Ränder (besonders Haare), daher verwenden Sie Despill-Werkzeuge, um die Kontamination zu neutralisieren. Gute Einführungen umfassen Nukes Dokumentation, Mixing Light und eine praktische Fusion-Demo.
Bei Einzelbildern mit unordentlichen Hintergründen benötigen interaktive Algorithmen einige Benutzerhinweise – z. B. ein lockeres Rechteck oder Kritzeleien – und erzeugen eine scharfe Maske. Die kanonische Methode ist GrabCut (Buchkapitel), das Farbmodelle für Vordergrund/Hintergrund lernt und Graphenschnitte iterativ verwendet, um sie zu trennen. Ähnliche Ideen finden Sie in GIMPs Vordergrundauswahl basierend auf SIOX (ImageJ-Plugin).
Matting löst die fraktionierte Transparenz an feinen Grenzen (Haare, Fell, Rauch, Glas). Klassisches Closed-Form-Matting nimmt eine Trimap (eindeutig-Vordergrund/eindeutig-Hintergrund/unbekannt) und löst ein lineares System für Alpha mit starker Kantentreue. Modernes Deep Image Matting trainiert neuronale Netze auf dem Adobe Composition-1K-Datensatz (MMEditing-Dokumentation) und wird mit Metriken wie SAD, MSE, Gradient und Konnektivität bewertet (Benchmark-Erklärung).
Verwandte Segmentierungsarbeiten sind ebenfalls nützlich: DeepLabv3+ verfeinert Grenzen mit einem Encoder-Decoder und atrousen Faltungen (PDF); Mask R-CNN liefert instanzspezifische Masken (PDF); und SAM (Segment Anything) ist ein durch Prompts steuerbares Grundlagenmodell, das Zero-Shot-Masken auf unbekannten Bildern erzeugt.
Akademische Arbeiten berichten über SAD-, MSE-, Gradienten- und Konnektivitäts-Fehler auf Composition-1K. Wenn Sie ein Modell auswählen, suchen Sie nach diesen Metriken (Metrikdefinitionen; Metrikabschnitt von Background Matting). Für Porträts/Videos sind MODNet und Background Matting V2 leistungsstark; für allgemeine „saliente Objekt“-Bilder ist U2-Net eine solide Grundlage; für schwierige Transparenz kann FBA sauberer sein.
Das JPS-Bildformat, kurz für JPEG Stereo, ist ein Dateiformat, das zum Speichern stereoskopischer Fotos verwendet wird, die von Digitalkameras aufgenommen oder von 3D-Rendering-Software erstellt wurden. Es handelt sich im Wesentlichen um eine Side-by-Side-Anordnung von zwei JPEG-Bildern in einer einzigen Datei, die bei Betrachtung mit geeigneter Software oder Hardware einen 3D-Effekt bietet. Dieses Format ist besonders nützlich, um eine Illusion von Tiefe in Bildern zu erzeugen, was das Seherlebnis für Benutzer mit kompatiblen Anzeigesystemen oder 3D-Brillen verbessert.
Das JPS-Format nutzt die bewährte JPEG-Komprimierungstechnik (Joint Photographic Experts Group), um die beiden Bilder zu speichern. JPEG ist eine verlustbehaftete Komprimierungsmethode, was bedeutet, dass sie die Dateigröße reduziert, indem sie selektiv weniger wichtige Informationen verwirft, oft ohne eine merkliche Verringerung der Bildqualität für das menschliche Auge. Dies macht JPS-Dateien relativ klein und überschaubar, obwohl sie zwei Bilder statt eines enthalten.
Eine JPS-Datei ist im Wesentlichen eine JPEG-Datei mit einer bestimmten Struktur. Sie enthält zwei JPEG-komprimierte Bilder nebeneinander in einem einzigen Frame. Diese Bilder werden als Bilder für das linke und rechte Auge bezeichnet und stellen leicht unterschiedliche Perspektiven derselben Szene dar, die den geringen Unterschied zwischen dem, was jedes unserer Augen sieht, nachahmen. Dieser Unterschied ermöglicht die Wahrnehmung von Tiefe, wenn die Bilder korrekt betrachtet werden.
Die Standardauflösung für ein JPS-Bild ist typischerweise doppelt so breit wie ein Standard-JPEG-Bild, um sowohl das linke als auch das rechte Bild unterzubringen. Wenn beispielsweise ein Standard-JPEG-Bild eine Auflösung von 1920 x 1080 Pixel hat, hätte ein JPS-Bild eine Auflösung von 3840 x 1080 Pixel, wobei jedes Side-by-Side-Bild die Hälfte der Gesamtbreite einnimmt. Die Auflösung kann jedoch je nach Bildquelle und Verwendungszweck variieren.
Um ein JPS-Bild in 3D anzuzeigen, muss ein Betrachter ein kompatibles Anzeigegerät oder eine Software verwenden, die die Side-by-Side-Bilder interpretieren und sie jedem Auge separat präsentieren kann. Dies kann durch verschiedene Methoden erreicht werden, wie z. B. Anaglyphen-3D, bei dem die Bilder nach Farbe gefiltert und mit farbigen Brillen betrachtet werden; polarisiertes 3D, bei dem die Bilder durch polarisierte Filter projiziert und mit polarisierten Brillen betrachtet werden; oder Active-Shutter-3D, bei dem die Bilder abwechselnd angezeigt und mit Shutterbrillen synchronisiert werden, die sich schnell öffnen und schließen, um jedem Auge das richtige Bild zu zeigen.
Die Dateistruktur eines JPS-Bildes ähnelt der einer Standard-JPEG-Datei. Sie enthält einen Header, der den SOI-Marker (Start of Image) enthält, gefolgt von einer Reihe von Segmenten, die verschiedene Metadaten und die Bilddaten selbst enthalten. Zu den Segmenten gehören die APP-Marker (Application), die Informationen wie die Exif-Metadaten enthalten können, und das DQT-Segment (Define Quantization Table), das die Quantisierungstabellen definiert, die zum Komprimieren der Bilddaten verwendet werden.
Eines der wichtigsten Segmente in einer JPS-Datei ist das JFIF-Segment (JPEG File Interchange Format), das angibt, dass die Datei dem JFIF-Standard entspricht. Dieses Segment ist wichtig, um die Kompatibilität mit einer Vielzahl von Software und Hardware zu gewährleisten. Es enthält auch Informationen wie das Seitenverhältnis und die Auflösung des Miniaturbildes, die für eine schnelle Vorschau verwendet werden können.
Die eigentlichen Bilddaten in einer JPS-Datei werden im SOS-Segment (Start of Scan) gespeichert, das auf die Header- und Metadaten-Segmente folgt. Dieses Segment enthält die komprimierten Bilddaten sowohl für das linke als auch für das rechte Bild. Die Daten werden mit dem JPEG-Komprimierungsalgorithmus kodiert, der eine Reihe von Schritten umfasst, darunter Farbraumkonvertierung, Subsampling, diskrete Kosinustransformation (DCT), Quantisierung und Entropiekodierung.
Die Farbraumkonvertierung ist der Prozess der Konvertierung der Bilddaten vom RGB-Farbraum, der häufig in Digitalkameras und Computerbildschirmen verwendet wird, in den YCbCr-Farbraum, der in der JPEG-Komprimierung verwendet wird. Diese Konvertierung trennt das Bild in eine Luminanzkomponente (Y), die die Helligkeitsstufen darstellt, und zwei Chrominanzkomponenten (Cb und Cr), die die Farbinformationen darstellen. Dies ist für die Komprimierung von Vorteil, da das menschliche Auge empfindlicher auf Helligkeitsänderungen als auf Farben reagiert, was eine aggressivere Komprimierung der Chrominanzkomponenten ermöglicht, ohne die wahrgenommene Bildqualität wesentlich zu beeinträchtigen.
Subsampling ist ein Prozess, der die geringere Empfindlichkeit des menschlichen Auges für Farbdetails ausnutzt, indem die Auflösung der Chrominanzkomponenten im Verhältnis zur Luminanzkomponente reduziert wird. Zu den gängigen Subsampling-Verhältnissen gehören 4:4:4 (kein Subsampling), 4:2:2 (Reduzierung der horizontalen Auflösung der Chrominanz um die Hälfte) und 4:2:0 (Reduzierung der horizontalen und vertikalen Auflösung der Chrominanz um die Hälfte). Die Wahl des Subsampling-Verhältnisses kann das Gleichgewicht zwischen Bildqualität und Dateigröße beeinflussen.
Die diskrete Kosinustransformation (DCT) wird auf kleine Blöcke des Bildes (typischerweise 8 x 8 Pixel) angewendet, um die Daten aus dem Ortsbereich in den Frequenzbereich zu konvertieren. Dieser Schritt ist für die JPEG-Komprimierung entscheidend, da er die Trennung von Bilddetails in Komponenten unterschiedlicher Bedeutung ermöglicht, wobei höherfrequente Komponenten für das menschliche Auge oft weniger wahrnehmbar sind. Diese Komponenten können dann quantisiert oder in ihrer Präzision reduziert werden, um eine Komprimierung zu erreichen.
Quantisierung ist der Prozess der Zuordnung eines Wertebereichs zu einem einzelnen Quantenwert, wodurch die Präzision der DCT-Koeffizienten effektiv reduziert wird. Hier kommt die verlustbehaftete Natur der JPEG-Komprimierung ins Spiel, da einige Bildinformationen verworfen werden. Der Grad der Quantisierung wird durch die im DQT-Segment angegebenen Quantisierungstabellen bestimmt und kann angepasst werden, um die Bildqualität gegen die Dateigröße abzuwägen.
Der letzte Schritt im JPEG-Komprimierungsprozess ist die Entropiekodierung, eine Form der verlustlosen Komprimierung. Die in JPEG am häufigsten verwendete Methode ist die Huffman-Kodierung, die häufigeren Werten kürzere Codes und weniger häufigen Werten längere Codes zuweist. Dies reduziert die Gesamtgröße der Bilddaten ohne weiteren Informationsverlust.
Zusätzlich zu den Standard-JPEG-Komprimierungstechniken kann das JPS-Format auch spezifische Metadaten enthalten, die sich auf die stereoskopische Natur der Bilder beziehen. Diese Metadaten können Informationen über die Parallaxeneinstellungen, Konvergenzpunkte und alle anderen Daten enthalten, die für die korrekte Darstellung des 3D-Effekts erforderlich sein können. Diese Metadaten werden typischerweise in den APP-Segmenten der Datei gespeichert.
Das JPS-Format wird von einer Vielzahl von Softwareanwendungen und Geräten unterstützt, darunter 3D-Fernseher, VR-Headsets und spezielle Fotobetrachter. Es ist jedoch nicht so weit verbreitet wie das Standard-JPEG-Format, sodass Benutzer möglicherweise spezielle Software verwenden oder die JPS-Dateien in ein anderes Format konvertieren müssen, um eine breitere Kompatibilität zu erreichen.
Eine der Herausforderungen beim JPS-Format besteht darin, sicherzustellen, dass das linke und das rechte Bild richtig ausgerichtet sind und die richtige Parallaxe haben. Fehlausrichtung oder falsche Parallaxe können zu einem unangenehmen Seherlebnis führen und Augenbelastung oder Kopfschmerzen verursachen. Daher ist es für Fotografen und 3D-Künstler wichtig, die Bilder mit den richtigen stereoskopischen Parametern sorgfältig aufzunehmen oder zu erstellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das JPS-Bildformat ein spezialisiertes Dateiformat ist, das zum Speichern und Anzeigen stereoskopischer Bilder entwickelt wurde. Es baut auf den etablierten JPEG-Komprimierungstechniken auf, um eine kompakte und effiziente Möglichkeit zum Speichern von 3D-Fotos zu schaffen. Obwohl es ein einzigartiges Seherlebnis bietet, erfordert das Format kompatible Hardware oder Software, um die Bilder in 3D anzuzeigen, und es kann Herausforderungen in Bezug auf Ausrichtung und Parallaxe mit sich bringen. Trotz dieser Herausforderungen bleibt das JPS-Format ein wertvolles Werkzeug für Fotografen, 3D-Künstler und Enthusiasten, die die Tiefe und den Realismus der Welt in einem digitalen Format festhalten und teilen möchten.
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