JPS Eliminar fondo

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La eliminación de fondo separa un sujeto de su entorno para que puedas colocarlo sobre transparencia, cambiar la escena o componerlo en un nuevo diseño. Bajo el capó, estás estimando una máscara alfa, una opacidad por píxel de 0 a 1, y luego aplicando composición alfa al primer plano sobre otra cosa. Esta es la matemática de Porter–Duff y la causa de problemas comunes como los “flecos” y alfa recto vs. pre-multiplicado. Para obtener una guía práctica sobre la pre-multiplicación y el color lineal, consulta las notas de Win2D de Microsoft, Søren Sandmann y el artículo de Lomont sobre la mezcla lineal.


Las principales formas en que la gente elimina los fondos

1) Croma (“pantalla verde/azul”)

Si puedes controlar la captura, pinta el fondo de un color sólido (a menudo verde) y elimina ese tono. Es rápido, de eficacia probada en cine y televisión, e ideal para vídeo. Las desventajas son la iluminación y el vestuario: la luz de color se derrama sobre los bordes (especialmente el pelo), por lo que usarás herramientas de eliminación de derrame de color para neutralizar la contaminación. Algunas buenas introducciones son la documentación de Nuke, Mixing Light y una demostración práctica de Fusion.

2) Segmentación interactiva (CV clásica)

Para imágenes individuales con fondos desordenados, los algoritmos interactivos necesitan algunas pistas del usuario, por ejemplo, un rectángulo suelto o garabatos, y generan una máscara nítida. El método canónico es GrabCut (capítulo de libro), que aprende modelos de color para el primer plano/fondo y utiliza cortes de grafo de forma iterativa para separarlos. Verás ideas similares en la Selección de primer plano de GIMP basada en SIOX (plugin de ImageJ).

3) Matting de imagen (alfa de grano fino)

El Matting resuelve la transparencia fraccional en los límites tenues (pelo, pelaje, humo, vidrio). El matting de forma cerrada clásico toma un trimapa (definitivamente-primer plano/definitivamente-fondo/desconocido) y resuelve un sistema lineal para alfa con una fuerte precisión de borde. El matting de imagen profundo moderno entrena redes neuronales en el conjunto de datos Adobe Composition-1K (documentos de MMEditing), y se evalúa con métricas como SAD, MSE, Gradiente y Conectividad (explicador del benchmark).

4) Recortes de aprendizaje profundo (sin trimapa)

El trabajo de segmentación relacionado también es útil: DeepLabv3+ refina los límites con un codificador-decodificador y convoluciones atrous (PDF); Mask R-CNN proporciona máscaras por instancia (PDF); y SAM (Segment Anything) es un modelo de base controlable por prompts que genera máscaras de cero disparos en imágenes no familiares.


Qué hacen las herramientas populares


Consejos de flujo de trabajo para recortes más limpios

  1. Dispara de forma inteligente. Una buena iluminación y un fuerte contraste entre el sujeto y el fondo ayudan a todos los métodos. Con pantallas verdes/azules, planifica la eliminación del derrame de color (guía).
  2. Empieza con una selección amplia y luego refina los detalles. Ejecuta una selección automática (Seleccionar sujeto, U2-Net, SAM), luego refina los bordes con pinceles o matting (p. ej., de forma cerrada).
  3. Ten en cuenta la semitransparencia. El vidrio, los velos, el desenfoque de movimiento, el pelo alborotado necesitan un alfa real (no solo una máscara dura). Los métodos que también recuperan F/B/α minimizan los halos.
  4. Conoce tu alfa. Recto vs. pre-multiplicado producen un comportamiento de borde diferente; exporta/compón de forma coherente (ver descripción general, Hargreaves).
  5. Elige la salida correcta. Para “sin fondo”, entrega un ráster con un alfa limpio (p. ej., PNG/WebP) o conserva los archivos en capas con máscaras si se esperan más ediciones. La clave es la calidad del alfa que calculaste, arraigada en Porter–Duff.

Calidad y evaluación

El trabajo académico informa de errores de SAD, MSE, Gradiente y Conectividad en Composition-1K. Si estás eligiendo un modelo, busca esas métricas (definiciones de métricas; sección de métricas de Background Matting). Para retratos/vídeo, MODNet y Background Matting V2 son potentes; para imágenes generales de “objetos salientes”, U2-Net es una base sólida; para transparencias difíciles, FBA puede ser más limpio.


Casos extremos comunes (y soluciones)

  • Pelo y pelaje: prefiere el matting (trimapa o matting de retratos como MODNet) e inspecciona sobre un fondo de tablero de ajedrez.
  • Estructuras finas (radios de bicicleta, hilo de pescar): utiliza entradas de alta resolución y un segmentador consciente de los límites como DeepLabv3+ como paso previo al matting.
  • Cosas transparentes (humo, vidrio): necesitas alfa fraccional y, a menudo, estimación del color del primer plano (FBA).
  • Videoconferencias: si puedes capturar una placa limpia, Background Matting V2 parece más natural que las ingenuas opciones de “fondo virtual”.

Dónde aparece esto en el mundo real

  • Comercio electrónico: los mercados (p. ej., Amazon) a menudo requieren un fondo de imagen principal blanco puro; consulta la Guía de imágenes de productos (RGB 255,255,255).
  • Herramientas de diseño: el Eliminador de fondo de Canva y Eliminar fondo de Photoshop agilizan los recortes rápidos.
  • Comodidad en el dispositivo:Levantar sujeto” de iOS/macOS es ideal para compartir de forma casual.

Por qué los recortes a veces parecen falsos (y soluciones)

  • Derrame de color: la luz verde/azul envuelve al sujeto; utiliza controles de eliminación de derrame de color o reemplazo de color específico.
  • Halo/flecos: generalmente una falta de coincidencia en la interpretación alfa (recto vs. pre-multiplicado) o píxeles de borde contaminados por el fondo antiguo; convierte/interpreta correctamente (descripción general, detalles).
  • Desenfoque/grano incorrectos: pega un sujeto nítido en un fondo suave y resaltará; iguala el desenfoque de la lente y el grano después de la composición (ver conceptos básicos de Porter–Duff).

Manual TL;DR

  1. Si controlas la captura: usa croma; ilumina de manera uniforme; planifica la eliminación del derrame de color.
  2. Si es una foto única: prueba Eliminar fondo de Photoshop, el eliminador de fondos de Canva o remove.bg; refina los bordes con pinceles o técnicas de matting para el pelo.
  3. Si necesitas bordes de calidad de producción: usa matting ( de forma cerrada o profundo) y comprueba el alfa en la transparencia; ten en cuenta la interpretación del canal alfa.
  4. Para retratos/vídeo: considera MODNet o Background Matting V2; para la segmentación guiada por clics, SAM es un potente front-end.

¿Qué es el formato JPS?

Formato JPS del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía

El formato de imagen JPEG 2000, a menudo abreviado como JP2, es un sistema de codificación de imágenes que se creó como sucesor del estándar JPEG original. Fue desarrollado por el comité del Joint Photographic Experts Group a principios de la década de 2000 con la intención de proporcionar un nuevo formato de imagen que pudiera superar algunas de las limitaciones del formato JPEG tradicional. JPEG 2000 no debe confundirse con el formato JPEG estándar, que utiliza la extensión de archivo .jpg o .jpeg. JPEG 2000 utiliza la extensión .jp2 para sus archivos y ofrece una serie de mejoras significativas con respecto a su predecesor, incluida una mejor calidad de imagen con mayores índices de compresión, compatibilidad con mayores profundidades de bits y un mejor manejo de la transparencia a través de canales alfa.

Una de las características clave de JPEG 2000 es su uso de compresión wavelet, en contraposición a la transformada discreta del coseno (DCT) utilizada en el formato JPEG original. La compresión wavelet es una forma de compresión de datos muy adecuada para la compresión de imágenes, donde el tamaño del archivo se reduce sin sacrificar la calidad. Esto se logra transformando la imagen en un dominio wavelet donde la información de la imagen se almacena de una manera que permite diferentes niveles de detalle. Esto significa que JPEG 2000 puede ofrecer compresión tanto sin pérdida como con pérdida dentro del mismo formato de archivo, lo que brinda flexibilidad según las necesidades del usuario.

Otra ventaja significativa de JPEG 2000 es su compatibilidad con la decodificación progresiva. Esta función permite mostrar una versión de baja resolución de la imagen mientras el archivo aún se está descargando, lo que puede ser particularmente útil para imágenes web. A medida que se reciben más datos, la calidad de la imagen mejora progresivamente hasta que se muestra la imagen de resolución completa. Esto contrasta con el formato JPEG estándar, donde la imagen solo se puede mostrar después de que se haya descargado todo el archivo.

JPEG 2000 también introduce el concepto de regiones de interés (ROI). Esto permite que diferentes partes de una imagen se compriman a diferentes niveles de calidad. Por ejemplo, en una fotografía de una persona, el rostro del individuo podría codificarse con mayor calidad que el fondo. Este control de calidad selectivo puede ser muy útil en aplicaciones donde ciertas partes de una imagen son más importantes que otras.

El formato JPEG 2000 también es altamente escalable. Admite una amplia gama de resoluciones de imagen, profundidades de color y componentes de imagen. Esta escalabilidad se extiende tanto a las dimensiones espaciales como a las de calidad, lo que significa que un solo archivo JPEG 2000 puede almacenar múltiples resoluciones y niveles de calidad, que se pueden extraer según sea necesario para diferentes aplicaciones o dispositivos. Esto hace que JPEG 2000 sea una excelente opción para una variedad de usos, desde el cine digital hasta las imágenes médicas, donde diferentes usuarios pueden requerir diferentes atributos de imagen.

En términos de precisión del color, JPEG 2000 admite hasta 16 bits por canal de color, en comparación con los 8 bits por canal en JPEG estándar. Esta mayor profundidad de bits permite una gama mucho más amplia de colores y gradaciones más sutiles entre ellos, lo que es particularmente importante para la edición y la impresión de fotografías de alta gama donde la fidelidad del color es crucial.

JPEG 2000 también incluye funciones robustas de resistencia a errores, que lo hacen más adecuado para transmitir imágenes a través de redes con un alto riesgo de corrupción de datos, como redes inalámbricas o Internet. El formato puede incluir sumas de comprobación y otras comprobaciones de integridad de datos para garantizar que la imagen se pueda reconstruir incluso si se pierden algunos paquetes de datos durante la transmisión.

A pesar de sus muchas ventajas, JPEG 2000 no ha tenido una adopción generalizada en comparación con el formato JPEG original. Una razón de esto es la complejidad del algoritmo de compresión JPEG 2000, que requiere más potencia computacional para codificar y decodificar imágenes. Esto lo ha hecho menos atractivo para la electrónica de consumo y las plataformas web, que a menudo priorizan la velocidad y la simplicidad. Además, el formato JPEG original está profundamente arraigado en la industria y tiene un vasto ecosistema de soporte de software y hardware, lo que dificulta que un nuevo formato gane terreno.

Otro factor que ha limitado la adopción de JPEG 2000 es el tema de las patentes. El estándar JPEG 2000 incluye tecnologías que fueron patentadas por varias entidades, y esto ha generado preocupaciones sobre las tarifas de licencia y las limitaciones legales. Aunque muchas de estas patentes han expirado o se han puesto a disposición en términos razonables y no discriminatorios, la incertidumbre inicial contribuyó a la renuencia de algunas organizaciones a adoptar el formato.

A pesar de estos desafíos, JPEG 2000 ha encontrado un nicho en ciertos campos profesionales donde sus funciones avanzadas son particularmente valiosas. Por ejemplo, en el cine digital, JPEG 2000 se utiliza como parte de la especificación Digital Cinema Initiatives (DCI) para la distribución y proyección de películas. Su representación de imágenes de alta calidad y su escalabilidad lo hacen muy adecuado para las demandas de las pantallas de cine de alta resolución.

En el ámbito de la conservación y la preservación digital, JPEG 2000 también es el preferido por sus capacidades de compresión sin pérdida y su capacidad para almacenar imágenes de una manera que es eficiente y propicia para la preservación a largo plazo. Las bibliotecas, los museos y otras instituciones que requieren copias digitales de alta calidad de sus colecciones a menudo eligen JPEG 2000 por estas razones.

La industria de las imágenes médicas es otra área donde JPEG 2000 se ha implementado con éxito. La compatibilidad del formato con altas profundidades de bits y compresión sin pérdida es esencial para garantizar que las imágenes médicas, como las radiografías y las resonancias magnéticas, conserven todos los detalles necesarios para un diagnóstico y análisis precisos. Además, la capacidad de manejar archivos de imagen muy grandes de manera eficiente hace que JPEG 2000 sea una buena opción para este sector.

JPEG 2000 también incluye un amplio conjunto de capacidades de metadatos, lo que permite la incorporación de información extensa dentro del propio archivo de imagen. Esto puede incluir información de derechos de autor, configuraciones de cámara, datos de geolocalización y más. Esta función es particularmente útil para los sistemas de gestión de activos y otras aplicaciones donde es importante rastrear la procedencia y las propiedades de una imagen.

En conclusión, el formato de imagen JPEG 2000 ofrece una gama de funciones avanzadas que brindan beneficios significativos en términos de calidad de imagen, flexibilidad y robustez. Su uso de compresión wavelet permite imágenes de alta calidad con tamaños de archivo más pequeños, y su compatibilidad con decodificación progresiva, regiones de interés y escalabilidad lo convierten en una opción versátil para muchas aplicaciones. Si bien no ha reemplazado al formato JPEG original en el uso generalizado, JPEG 2000 se ha convertido en el formato de elección en industrias donde sus ventajas únicas son más necesarias. A medida que la tecnología continúa avanzando y crece la necesidad de imágenes digitales de mayor calidad, JPEG 2000 aún puede tener una adopción más amplia en el futuro.

Formatos de archivo compatibles

AAI.aai

Imagen Dune AAI

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Formato de archivo de imagen AV1

BAYER.bayer

Imagen Bayer en bruto

BMP.bmp

Imagen bitmap de Microsoft Windows

CIN.cin

Archivo de imagen Cineon

CLIP.clip

Máscara de clip de imagen

CMYK.cmyk

Muestras de cian, magenta, amarillo y negro en bruto

CUR.cur

Icono de Microsoft

DCX.dcx

ZSoft IBM PC Paintbrush multipágina

DDS.dds

Superficie DirectDraw de Microsoft

DPX.dpx

Imagen SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Superficie DirectDraw de Microsoft

EPDF.epdf

Formato de documento portátil encapsulado

EPI.epi

Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe

EPS.eps

PostScript encapsulado de Adobe

EPSF.epsf

PostScript encapsulado de Adobe

EPSI.epsi

Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe

EPT.ept

PostScript encapsulado con vista previa TIFF

EPT2.ept2

PostScript encapsulado Nivel II con vista previa TIFF

EXR.exr

Imagen de alto rango dinámico (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Sistema de Transporte de Imagen Flexible

GIF.gif

Formato de intercambio de gráficos CompuServe

HDR.hdr

Imagen de alto rango dinámico

HEIC.heic

Contenedor de imagen de alta eficiencia

HRZ.hrz

Televisión de barrido lento

ICO.ico

Icono de Microsoft

ICON.icon

Icono de Microsoft

J2C.j2c

Flujo JPEG-2000

J2K.j2k

Flujo JPEG-2000

JNG.jng

Gráficos JPEG Network

JP2.jp2

Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000

JPE.jpe

Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía

JPEG.jpeg

Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía

JPG.jpg

Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía

JPM.jpm

Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000

JPS.jps

Formato JPS del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía

JPT.jpt

Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000

JXL.jxl

Imagen JPEG XL

MAP.map

Base de datos de imágenes sin costuras multiresolución (MrSID)

MAT.mat

Formato de imagen MATLAB nivel 5

PAL.pal

Mapa de pixeles Palm

PALM.palm

Mapa de pixeles Palm

PAM.pam

Formato común de mapa de bits 2-dimensional

PBM.pbm

Formato de mapa de bits portable (blanco y negro)

PCD.pcd

Photo CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Formato Palm Database ImageViewer

PDF.pdf

Formato de Documento Portátil

PDFA.pdfa

Formato de Archivo de Documento Portátil

PFM.pfm

Formato flotante portable

PGM.pgm

Formato de mapa de grises portable (escala de grises)

PGX.pgx

Formato sin comprimir JPEG 2000

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía

PNG.png

Gráficos de red portátiles

PNG00.png00

PNG que hereda profundidad de bits, tipo de color de la imagen original

PNG24.png24

RGB opaco o transparente binario de 24 bits (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

RGBA opaco o transparente binario de 32 bits

PNG48.png48

RGB opaco o transparente binario de 48 bits

PNG64.png64

RGBA opaco o transparente binario de 64 bits

PNG8.png8

Índice opaco o transparente binario de 8 bits

PNM.pnm

Anymap portable

PPM.ppm

Formato de mapa de bits portable (color)

PS.ps

Archivo PostScript de Adobe

PSB.psb

Formato de documento grande de Adobe

PSD.psd

Mapa de bits Photoshop de Adobe

RGB.rgb

Muestras de rojo, verde y azul en bruto

RGBA.rgba

Muestras de rojo, verde, azul y alfa en bruto

RGBO.rgbo

Muestras de rojo, verde, azul y opacidad en bruto

SIX.six

Formato de gráficos DEC SIXEL

SUN.sun

Formato Rasterfile de Sun

SVG.svg

Gráficos vectoriales escalables

TIFF.tiff

Formato de archivo de imagen etiquetado

VDA.vda

Imagen Truevision Targa

VIPS.vips

Imagen VIPS

WBMP.wbmp

Imagen inalámbrica Bitmap (nivel 0)

WEBP.webp

Formato de imagen WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 o 4:2:2

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