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 PDB (Protein Data Bank) no es un formato de "imagen" tradicional como JPEG o PNG, sino más bien un formato de datos que almacena información estructural tridimensional sobre proteínas, ácidos nucleicos y ensamblajes complejos. El formato PDB es una piedra angular de la bioinformática y la biología estructural, ya que permite a los científicos visualizar, compartir y analizar las estructuras moleculares de las macromoléculas biológicas. El archivo PDB es administrado por el Worldwide Protein Data Bank (wwPDB), que garantiza que los datos PDB estén disponibles de forma gratuita y pública para la comunidad global.
El formato PDB se desarrolló por primera vez a principios de la década de 1970 para satisfacer la creciente necesidad de un método estandarizado de representación de estructuras moleculares. Desde entonces, ha evolucionado para adaptarse a una amplia gama de datos moleculares. El formato está basado en texto y puede ser leído por humanos y procesado por computadoras. Consiste en una serie de registros, cada uno de los cuales comienza con un identificador de línea de seis caracteres que especifica el tipo de información contenida en ese registro. Los registros proporcionan una descripción detallada de la estructura, incluidas las coordenadas atómicas, la conectividad y los datos experimentales.
Un archivo PDB típico comienza con una sección de encabezado, que incluye metadatos sobre la estructura de la proteína o el ácido nucleico. Esta sección contiene registros como TITLE, que proporciona una breve descripción de la estructura; COMPND, que enumera los componentes químicos; y SOURCE, que describe el origen de la molécula biológica. El encabezado también incluye el registro AUTHOR, que enumera los nombres de las personas que determinaron la estructura, y el registro JOURNAL, que proporciona una cita a la literatura donde se describió la estructura por primera vez.
Después del encabezado, el archivo PDB contiene la información de secuencia primaria de la macromolécula en los registros SEQRES. Estos registros enumeran la secuencia de residuos (aminoácidos para proteínas, nucleótidos para ácidos nucleicos) tal como aparecen en la cadena. Esta información es crucial para comprender la relación entre la secuencia de una molécula y su estructura tridimensional.
Los registros ATOM son posiblemente la parte más importante de un archivo PDB, ya que contienen las coordenadas de cada átomo en la molécula. Cada registro ATOM incluye el número de serie del átomo, el nombre del átomo, el nombre del residuo, el identificador de la cadena, el número de secuencia del residuo y las coordenadas cartesianas x, y y z del átomo en angstroms. Los registros ATOM permiten la reconstrucción de la estructura tridimensional de la molécula, que se puede visualizar utilizando software especializado como PyMOL, Chimera o VMD.
Además de los registros ATOM, hay registros HETATM para átomos que forman parte de residuos o ligandos no estándar, como iones metálicos, moléculas de agua u otras moléculas pequeñas unidas a la proteína o al ácido nucleico. Estos registros tienen un formato similar a los registros ATOM, pero se distinguen para facilitar la identificación de componentes no macromoleculares dentro de la estructura.
La información de conectividad se proporciona en los registros CONECT, que enumeran los enlaces entre átomos. Estos registros no son obligatorios, ya que la mayoría del software de visualización y análisis molecular puede inferir la conectividad basándose en las distancias entre átomos. Sin embargo, son cruciales para definir enlaces inusuales o para estructuras con complejos de coordinación de metales, donde la unión puede no ser obvia solo a partir de las coordenadas atómicas.
El formato PDB también incluye registros para especificar elementos de estructura secundaria, como hélices alfa y láminas beta. Los registros HELIX y SHEET identifican estas estructuras y brindan información sobre su ubicación dentro de la secuencia. Esta información ayuda a comprender los patrones de plegamiento de la macromolécula y es esencial para estudios comparativos y modelado.
Los datos experimentales y los métodos utilizados para determinar la estructura también se documentan en el archivo PDB. Registros como EXPDTA describen la técnica experimental (por ejemplo, cristalografía de rayos X, espectroscopia RMN), mientras que los registros REMARK pueden contener una amplia variedad de comentarios y anotaciones sobre la estructura, incluidos detalles sobre la recopilación de datos, la resolución y las estadísticas de refinamiento.
El registro END indica el final del archivo PDB. Es importante tener en cuenta que si bien el formato PDB se usa ampliamente, tiene algunas limitaciones debido a su antigüedad y al formato de ancho de columna fijo, lo que puede generar problemas con estructuras modernas que tienen una gran cantidad de átomos o requieren mayor precisión. Para abordar estas limitaciones, se ha desarrollado un formato actualizado llamado mmCIF (archivo de información cristalográfica macromolecular), que ofrece un marco más flexible y extensible para representar estructuras macromoleculares.
A pesar del desarrollo del formato mmCIF, el formato PDB sigue siendo popular debido a su simplicidad y la gran cantidad de herramientas de software que lo admiten. Los investigadores a menudo convierten entre los formatos PDB y mmCIF según sus necesidades y las herramientas que utilizan. La longevidad del formato PDB es un testimonio de su papel fundamental en el campo de la biología estructural y su eficacia para transmitir información estructural compleja de una manera relativamente sencilla.
Para trabajar con archivos PDB, los científicos utilizan una variedad de herramientas computacionales. El software de visualización molecular permite a los usuarios cargar archivos PDB y ver las estructuras en tres dimensiones, rotarlas, acercar y alejar y aplicar diferentes estilos de renderizado para comprender mejor la disposición espacial de los átomos. Estas herramientas a menudo brindan funcionalidades adicionales, como medir distancias, ángulos y diedros, simular dinámicas moleculares y analizar interacciones dentro de la estructura o con posibles ligandos.
El formato PDB también juega un papel crucial en la biología computacional y el descubrimiento de fármacos. La información estructural de los archivos PDB se utiliza en el modelado de homología, donde la estructura conocida de una proteína relacionada se utiliza para predecir la estructura de una proteína de interés. En el diseño de fármacos basado en la estructura, los archivos PDB de las proteínas diana se utilizan para seleccionar y optimizar posibles compuestos farmacológicos, que luego pueden sintetizarse y probarse en el laboratorio.
El impacto del formato PDB se extiende más allá de los proyectos de investigación individuales. El Protein Data Bank en sí es un repositorio que actualmente contiene más de 150.000 estructuras y continúa creciendo a medida que se determinan y depositan nuevas estructuras. Esta base de datos es un recurso invaluable para la educación, ya que permite a los estudiantes explorar y aprender sobre las estructuras de las macromoléculas biológicas. También sirve como un registro histórico del progreso en biología estructural durante las últimas décadas.
En conclusión, el formato de imagen PDB es una herramienta fundamental en el campo de la biología estructural, que proporciona un medio para almacenar, compartir y analizar las estructuras tridimensionales de las macromoléculas biológicas. Si bien tiene algunas limitaciones, su amplia adopción y el desarrollo de un rico ecosistema de herramientas para su uso aseguran que seguirá siendo un formato clave en el futuro previsible. A medida que el campo de la biología estructural continúa evolucionando, es probable que el formato PDB sea complementado por formatos más avanzados como mmCIF, pero su legado perdurará como la base sobre la cual se construye la biología estructural moderna.
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