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.
YCbCrA es un espacio de color y un formato de imagen que se utilizan comúnmente para la compresión de imágenes y vídeos digitales. Separa la información de luminancia (brillo) de la información de crominancia (color), lo que permite comprimirlas de forma independiente para una codificación más eficiente. El espacio de color YCbCrA es una variación del espacio de color YCbCr que añade un canal alfa para la transparencia.
En el espacio de color YCbCrA, Y representa el componente de luminancia, que es el brillo o la intensidad del píxel. Se calcula como una suma ponderada de los componentes de color rojo, verde y azul en función de cómo el ojo humano percibe el brillo. Las ponderaciones se eligen para aproximar la función de luminosidad, que describe la sensibilidad espectral media de la percepción visual humana. El componente de luminancia determina el brillo percibido de un píxel.
Cb y Cr son los componentes de crominancia de diferencia de azul y diferencia de rojo, respectivamente. Representan la información de color en la imagen. Cb se calcula restando la luminancia del componente de color azul, mientras que Cr se calcula restando la luminancia del componente de color rojo. Al separar la información de color en estos componentes de diferencia de color, YCbCrA permite que la información de color se comprima de forma más eficiente que en RGB.
El canal alfa (A) en YCbCrA representa la transparencia u opacidad de cada píxel. Especifica cuánto del color del píxel debe mezclarse con el fondo cuando se renderiza la imagen. Un valor alfa de 0 significa que el píxel es completamente transparente, mientras que un valor alfa de 1 (o 255 en representación de 8 bits) significa que el píxel es completamente opaco. Los valores alfa entre 0 y 1 dan como resultado píxeles parcialmente transparentes que se mezclan con el fondo en diversos grados.
Una de las principales ventajas del espacio de color YCbCrA es que permite una compresión más eficiente en comparación con RGB. El sistema visual humano es más sensible a los cambios de brillo que a los cambios de color. Al separar la información de luminancia y crominancia, YCbCrA permite a los codificadores asignar más bits al componente de luminancia, que transporta la información más importante desde el punto de vista perceptivo, mientras que comprime los componentes de crominancia de forma más agresiva.
Durante la compresión, los componentes de luminancia y crominancia se pueden submuestrear a diferentes velocidades. El submuestreo reduce la resolución espacial de los componentes de crominancia mientras conserva la resolución completa del componente de luminancia. Los esquemas de submuestreo comunes incluyen 4:4:4 (sin submuestreo), 4:2:2 (crominancia submuestreada horizontalmente por un factor de 2) y 4:2:0 (crominancia submuestreada horizontal y verticalmente por un factor de 2). El submuestreo aprovecha la menor sensibilidad del sistema visual humano a los detalles de color, lo que permite mayores relaciones de compresión sin una pérdida significativa de calidad perceptiva.
El formato de imagen YCbCrA se utiliza ampliamente en estándares de compresión de vídeo e imagen como JPEG, MPEG y H.264/AVC. Estos estándares emplean diversas técnicas para comprimir los datos YCbCrA, incluido el submuestreo de crominancia, la transformada discreta del coseno (DCT), la cuantificación y la codificación de entropía.
Al comprimir una imagen o un fotograma de vídeo, los datos YCbCrA se someten a una serie de transformaciones y pasos de compresión. La imagen se convierte primero de RGB al espacio de color YCbCrA. A continuación, los componentes de luminancia y crominancia se dividen en bloques, normalmente de tamaño 8x8 o 16x16 píxeles. Cada bloque se somete a una transformada discreta del coseno (DCT), que convierte los valores de los píxeles espaciales en coeficientes de frecuencia.
A continuación, los coeficientes de la DCT se cuantifican, lo que divide cada coeficiente por un tamaño de paso de cuantificación y redondea el resultado al entero más cercano. La cuantificación introduce una compresión con pérdida al descartar información de alta frecuencia que es menos importante desde el punto de vista perceptivo. Los tamaños de paso de cuantificación se pueden ajustar para controlar el equilibrio entre la relación de compresión y la calidad de la imagen.
Después de la cuantificación, los coeficientes se reordenan en un patrón en zigzag para agrupar los coeficientes de baja frecuencia, que tienden a tener magnitudes mayores. Los coeficientes reordenados se codifican entonces por entropía utilizando técnicas como la codificación de Huffman o la codificación aritmética. La codificación de entropía asigna palabras de código más cortas a los coeficientes que aparecen con más frecuencia, reduciendo aún más el tamaño de los datos comprimidos.
Para descomprimir una imagen YCbCrA, se aplica el proceso inverso. Los datos codificados por entropía se decodifican para recuperar los coeficientes DCT cuantificados. A continuación, los coeficientes se descuantifican multiplicándolos por los correspondientes tamaños de paso de cuantificación. Se realiza una DCT inversa sobre los coeficientes descuantificados para reconstruir los bloques YCbCrA. Por último, los datos YCbCrA se convierten de nuevo al espacio de color RGB para su visualización o procesamiento posterior.
El canal alfa en YCbCrA suele comprimirse por separado de los componentes de luminancia y crominancia. Se puede codificar utilizando varios métodos, como la codificación de longitud de ejecución o la compresión basada en bloques. El canal alfa permite efectos de transparencia, como la superposición de imágenes o vídeos unos sobre otros con opacidad variable.
YCbCrA ofrece varias ventajas sobre otros espacios de color y formatos de imagen. Su separación de la información de luminancia y crominancia permite una compresión más eficiente, ya que el sistema visual humano es más sensible a las variaciones de brillo que a las variaciones de color. El submuestreo de los componentes de crominancia reduce aún más la cantidad de datos que deben comprimirse sin afectar significativamente a la calidad perceptiva.
Además, la compatibilidad de YCbCrA con estándares de compresión populares como JPEG y MPEG hace que sea ampliamente compatible con diferentes plataformas y dispositivos. Su capacidad para incorporar un canal alfa para la transparencia también lo hace adecuado para aplicaciones que requieren composición o mezcla de imágenes.
Sin embargo, YCbCrA no está exento de limitaciones. La conversión de RGB a YCbCrA y viceversa puede introducir cierta distorsión de color, especialmente si los componentes de crominancia están muy comprimidos. El submuestreo de los componentes de crominancia también puede provocar sangrado de color o artefactos en zonas con transiciones de color bruscas.
A pesar de estas limitaciones, YCbCrA sigue siendo una opción popular para la compresión de imágenes y vídeos debido a su eficiencia y amplia compatibilidad. Logra un equilibrio entre el rendimiento de la compresión y la calidad visual, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones, desde cámaras digitales y transmisión de vídeo hasta gráficos y juegos.
A medida que la tecnología avanza, pueden surgir nuevas técnicas y formatos de compresión para abordar las limitaciones de YCbCrA y proporcionar una eficiencia de compresión y una calidad visual aún mejores. Sin embargo, es probable que los principios fundamentales de separación de la información de luminancia y crominancia, submuestreo y codificación de transformadas sigan siendo relevantes en los futuros estándares de compresión de imágenes y vídeos.
En conclusión, YCbCrA es un espacio de color y un formato de imagen que ofrece una compresión eficiente al separar la información de luminancia y crominancia y permitir el submuestreo de crominancia. Su inclusión de un canal alfa para la transparencia lo hace versátil para diversas aplicaciones. Aunque tiene algunas limitaciones, la compatibilidad de YCbCrA con los estándares de compresión populares y su equilibrio entre el rendimiento de la compresión y la calidad visual lo convierten en una opción ampliamente utilizada en el campo de la compresión de imágenes y vídeos.
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