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.
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.
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).
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).
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.
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.
El formato de imagen JPS, abreviatura de JPEG Stereo, es un formato de archivo utilizado para almacenar fotografías estereoscópicas tomadas por cámaras digitales o creadas por software de renderizado 3D. Es esencialmente una disposición de dos imágenes JPEG una al lado de la otra dentro de un solo archivo que, cuando se ve a través del software o hardware apropiado, proporciona un efecto 3D. Este formato es particularmente útil para crear una ilusión de profundidad en las imágenes, lo que mejora la experiencia de visualización para los usuarios con sistemas de visualización compatibles o gafas 3D.
El formato JPS aprovecha la técnica de compresión JPEG (Joint Photographic Experts Group) bien establecida para almacenar las dos imágenes. JPEG es un método de compresión con pérdida, lo que significa que reduce el tamaño del archivo descartando selectivamente información menos importante, a menudo sin una disminución notable en la calidad de la imagen para el ojo humano. Esto hace que los archivos JPS sean relativamente pequeños y manejables, a pesar de contener dos imágenes en lugar de una.
Un archivo JPS es esencialmente un archivo JPEG con una estructura específica. Contiene dos imágenes comprimidas en JPEG una al lado de la otra dentro de un solo cuadro. Estas imágenes se denominan imágenes del ojo izquierdo y del ojo derecho, y representan perspectivas ligeramente diferentes de la misma escena, imitando la ligera diferencia entre lo que ve cada uno de nuestros ojos. Esta diferencia es lo que permite la percepción de profundidad cuando las imágenes se ven correctamente.
La resolución estándar para una imagen JPS suele ser el doble del ancho de una imagen JPEG estándar para acomodar tanto la imagen izquierda como la derecha. Por ejemplo, si una imagen JPEG estándar tiene una resolución de 1920x1080 píxeles, una imagen JPS tendría una resolución de 3840x1080 píxeles, con cada imagen lado a lado ocupando la mitad del ancho total. Sin embargo, la resolución puede variar según la fuente de la imagen y el uso previsto.
Para ver una imagen JPS en 3D, el espectador debe utilizar un dispositivo de visualización o software compatible que pueda interpretar las imágenes una al lado de la otra y presentarlas a cada ojo por separado. Esto se puede lograr a través de varios métodos, como el 3D anaglifo, donde las imágenes se filtran por color y se ven con gafas de colores; 3D polarizado, donde las imágenes se proyectan a través de filtros polarizados y se ven con gafas polarizadas; o 3D de obturador activo, donde las imágenes se muestran alternativamente y se sincronizan con gafas de obturador que se abren y cierran rápidamente para mostrar a cada ojo la imagen correcta.
La estructura del archivo de una imagen JPS es similar a la de un archivo JPEG estándar. Contiene un encabezado, que incluye el marcador SOI (Inicio de imagen), seguido de una serie de segmentos que contienen varias partes de metadatos y los datos de la imagen en sí. Los segmentos incluyen los marcadores APP (Aplicación), que pueden contener información como los metadatos Exif, y el segmento DQT (Definir tabla de cuantificación), que define las tablas de cuantificación utilizadas para comprimir los datos de la imagen.
Uno de los segmentos clave en un archivo JPS es el segmento JFIF (Formato de intercambio de archivos JPEG), que especifica que el archivo cumple con el estándar JFIF. Este segmento es importante para garantizar la compatibilidad con una amplia gama de software y hardware. También incluye información como la relación de aspecto y la resolución de la imagen en miniatura, que se puede utilizar para vistas previas rápidas.
Los datos de imagen reales en un archivo JPS se almacenan en el segmento SOS (Inicio de escaneo), que sigue al encabezado y los segmentos de metadatos. Este segmento contiene los datos de imagen comprimidos tanto para la imagen izquierda como para la derecha. Los datos se codifican utilizando el algoritmo de compresión JPEG, que implica una serie de pasos que incluyen conversión de espacio de color, submuestreo, transformada discreta del coseno (DCT), cuantificación y codificación de entropía.
La conversión del espacio de color es el proceso de convertir los datos de la imagen del espacio de color RGB, que se utiliza comúnmente en cámaras digitales y pantallas de computadora, al espacio de color YCbCr, que se utiliza en la compresión JPEG. Esta conversión separa la imagen en un componente de luminancia (Y), que representa los niveles de brillo, y dos componentes de crominancia (Cb y Cr), que representan la información de color. Esto es beneficioso para la compresión porque el ojo humano es más sensible a los cambios de brillo que de color, lo que permite una compresión más agresiva de los componentes de crominancia sin afectar significativamente la calidad de imagen percibida.
El submuestreo es un proceso que aprovecha la menor sensibilidad del ojo humano al detalle del color al reducir la resolución de los componentes de crominancia en relación con el componente de luminancia. Las relaciones de submuestreo comunes incluyen 4:4:4 (sin submuestreo), 4:2:2 (reduciendo la resolución horizontal de la crominancia a la mitad) y 4:2:0 (reduciendo tanto la resolución horizontal como vertical de la crominancia a la mitad). La elección de la relación de submuestreo puede afectar el equilibrio entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo.
La transformada discreta del coseno (DCT) se aplica a pequeños bloques de la imagen (normalmente 8x8 píxeles) para convertir los datos del dominio espacial al dominio de la frecuencia. Este paso es crucial para la compresión JPEG porque permite la separación de los detalles de la imagen en componentes de importancia variable, siendo los componentes de mayor frecuencia a menudo menos perceptibles para el ojo humano. Estos componentes pueden entonces cuantificarse, o reducirse en precisión, para lograr la compresión.
La cuantificación es el proceso de mapear un rango de valores a un solo valor cuántico, reduciendo efectivamente la precisión de los coeficientes DCT. Aquí es donde entra en juego la naturaleza con pérdida de la compresión JPEG, ya que se descarta parte de la información de la imagen. El grado de cuantificación está determinado por las tablas de cuantificación especificadas en el segmento DQT, y se puede ajustar para equilibrar la calidad de la imagen con el tamaño del archivo.
El paso final en el proceso de compresión JPEG es la codificación de entropía, que es una forma de compresión sin pérdida. El método más común utilizado en JPEG es la codificación Huffman, que asigna códigos más cortos a valores más frecuentes y códigos más largos a valores menos frecuentes. Esto reduce el tamaño general de los datos de la imagen sin ninguna pérdida adicional de información.
Además de las técnicas de compresión JPEG estándar, el formato JPS también puede incluir metadatos específicos relacionados con la naturaleza estereoscópica de las imágenes. Estos metadatos pueden incluir información sobre la configuración de paralaje, los puntos de convergencia y cualquier otro dato que pueda ser necesario para mostrar correctamente el efecto 3D. Estos metadatos generalmente se almacenan en los segmentos APP del archivo.
El formato JPS es compatible con una variedad de aplicaciones de software y dispositivos, incluidos televisores 3D, cascos de realidad virtual y visores de fotos especializados. Sin embargo, no es tan compatible como el formato JPEG estándar, por lo que los usuarios pueden necesitar utilizar un software específico o convertir los archivos JPS a otro formato para una compatibilidad más amplia.
Uno de los desafíos con el formato JPS es garantizar que las imágenes izquierda y derecha estén correctamente alineadas y tengan el paralaje correcto. La desalineación o el paralaje incorrecto pueden provocar una experiencia de visualización incómoda y pueden causar fatiga visual o dolores de cabeza. Por lo tanto, es importante que los fotógrafos y artistas 3D capturen o creen cuidadosamente las imágenes con los parámetros estereoscópicos correctos.
En conclusión, el formato de imagen JPS es un formato de archivo especializado diseñado para almacenar y mostrar imágenes estereoscópicas. Se basa en las técnicas de compresión JPEG establecidas para crear una forma compacta y eficiente de almacenar fotografías en 3D. Si bien ofrece una experiencia de visualización única, el formato requiere hardware o software compatible para ver las imágenes en 3D y puede presentar desafíos en términos de alineación y paralaje. A pesar de estos desafíos, el formato JPS sigue siendo una herramienta valiosa para fotógrafos, artistas 3D y entusiastas que desean capturar y compartir la profundidad y el realismo del mundo en formato digital.
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