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 Archivo de Imagen Etiquetado (TIFF) es un formato versátil y flexible para almacenar datos de imagen. Desarrollado a mediados de la década de 1980 por Aldus Corporation, ahora parte de Adobe Systems, TIFF fue diseñado para llenar el vacío entre los formatos de imagen propietarios, proporcionando un marco adaptable y detallado para el almacenamiento de imágenes. A diferencia de los formatos de imagen más sencillos, TIFF es capaz de almacenar imágenes de alta resolución y con múltiples capas, lo que lo convierte en una opción preferida para profesionales en campos como la fotografía, la publicación y la geomática.
En su núcleo, el formato TIFF es similar a un contenedor, capaz de albergar diversos tipos de codificaciones de imagen, que incluyen, entre otros, JPEG, LZW, PackBits y datos sin procesar sin comprimir. Esta flexibilidad es una característica clave, ya que permite que las imágenes TIFF se optimicen de manera altamente eficiente para diferentes necesidades, ya sea preservar la máxima calidad de la imagen o reducir el tamaño de los archivos para facilitar su intercambio.
Una característica distintiva de TIFF es su estructura, que funciona según el principio básico de las etiquetas. Cada archivo TIFF se compone de uno o más directorios, comúnmente denominados IFD (Image File Directories), que contienen metadatos de la imagen, los datos de la imagen en sí y posiblemente otros subficheros. Cada IFD consta de una lista definida de entradas; cada entrada es una etiqueta que especifica diferentes atributos del archivo, como las dimensiones de la imagen, el tipo de compresión y la información de color. Esta estructura de etiquetas permite que los archivos TIFF manejen una amplia gama de tipos y datos de imagen, haciéndolos extremadamente versátiles.
Una de las fortalezas de TIFF es su soporte para varios espacios de color y modelos de color, incluyendo RGB, CMYK, LAB y otros, lo que permite una representación de color precisa en una miríada de aplicaciones profesionales y creativas. Además, TIFF puede admitir múltiples profundidades de color, que van desde 1 bit (blanco y negro) hasta imágenes de color verdadero de 32 bits (y más). Esta profundidad de soporte de color, combinada con la capacidad de manejar canales alfa (para transparencia), hacen que TIFF sea un formato ideal para la reproducción de imágenes de alta calidad.
TIFF también ofrece un sólido soporte para metadatos, que pueden incluir información de derechos de autor, marcas de tiempo, datos GPS y mucho más. Esto se facilita mediante la utilización de los estándares IPTC (Consejo Internacional de Telecomunicaciones de Prensa), EXIF (Formato de Archivo de Imagen Intercambiable) y XMP (Plataforma de Metadatos Extensibles). Estas capacidades de metadatos tan completas son invaluables para catalogar, buscar y gestionar grandes bibliotecas de imágenes, particularmente en entornos profesionales donde la información detallada sobre cada imagen es crucial.
Otra característica notable de TIFF es su capacidad para manejar múltiples imágenes y páginas dentro de un solo archivo, una propiedad conocida como soporte de varias páginas. Esto hace que TIFF sea especialmente útil para documentos escaneados, documentos enviados por fax y aplicaciones de guiones gráficos, donde consolidar imágenes relacionadas en un solo archivo puede agilizar significativamente los flujos de trabajo y la gestión de archivos.
A pesar de sus muchas ventajas, la complejidad y flexibilidad de TIFF pueden generar problemas de compatibilidad. No todos los archivos TIFF se crean por igual, y no todo el software maneja cada variante posible de TIFF. Esto ha dado lugar a la aparición de subconjuntos, como TIFF/EP (Fotografía Electrónica), que tiene como objetivo estandarizar el formato para imágenes de cámaras digitales, y TIFF/IT (Tecnología de la Información), que se dirige a las necesidades de la industria editorial. Estos subconjuntos trabajan para garantizar que los archivos se ajusten a perfiles específicos, mejorando la interoperabilidad entre diferentes plataformas y aplicaciones.
La compresión es otro aspecto importante de TIFF, ya que el formato admite tanto esquemas de compresión sin pérdida como con pérdida. La compresión sin pérdida, como LZW (Lempel-Ziv-Welch) y Deflate (similar a ZIP), se prefiere para aplicaciones donde preservar la calidad de la imagen original es fundamental. La compresión con pérdida, como JPEG, podría usarse cuando el tamaño del archivo es una preocupación más crítica que la fidelidad perfecta. Si bien la flexibilidad de TIFF en la compresión es una fortaleza, también requiere que los usuarios comprendan los compromisos involucrados al elegir un método de compresión.
Uno de los aspectos más técnicos de TIFF es su encabezado de archivo, que contiene información importante sobre el archivo, incluido el orden de bytes utilizado dentro del archivo. TIFF admite tanto el orden de bytes big-endian (Motorola) como little-endian (Intel), y los primeros bytes del encabezado indican cuál de estos se usa, asegurando que los archivos TIFF puedan leerse correctamente en diferentes sistemas y arquitecturas. Además, el encabezado especifica el desplazamiento al primer IFD, es decir, apunta a dónde comienzan los datos de la imagen y los metadatos, un aspecto crucial para leer el archivo.
Manejar imágenes con alto rango dinámico (HDR) es otro campo en el que TIFF se destaca. Mediante el uso de valores de punto flotante para los datos de los píxeles, los archivos TIFF pueden representar un rango más amplio de valores de luminancia y color que los formatos de imagen estándar, lo que satisface las necesidades de industrias como los efectos especiales, el cine digital y la fotografía profesional, que exigen una captura y reproducción de imágenes de alta calidad.
A pesar de su versatilidad y su uso generalizado en campos profesionales, el formato TIFF no está exento de críticas. La misma flexibilidad que hace que TIFF sea tan poderoso también contribuye a sus complejidades, lo que lo convierte en un desafío para trabajar sin software especializado o un conocimiento profundo de sus entresijos. Además, los tamaños de archivo de las imágenes TIFF pueden ser considerablemente grandes, especialmente cuando se trata de datos de imágenes sin comprimir o de imágenes de alta resolución, lo que genera desafíos de almacenamiento y transmisión.
A lo largo de los años, se han realizado esfuerzos para mejorar aún más las capacidades de TIFF abordando sus limitaciones. Por ejemplo, BigTIFF es una extensión de la especificación TIFF original que permite archivos de más de 4 GB, abordando la necesidad de trabajar con imágenes extremadamente de alta resolución o detalladas que exceden las limitaciones de los archivos TIFF estándar. Esta evolución refleja el desarrollo y la adaptación continuos de TIFF para satisfacer las necesidades de la tecnología en constante evolución y las aplicaciones emergentes.
En conclusión, el Formato de Archivo de Imagen Etiquetado (TIFF) se erige como un testimonio de las necesidades y desafíos cambiantes del almacenamiento de imágenes digitales, equilibrando la flexibilidad con la complejidad. Su capacidad para encapsular datos de imagen y metadatos detallados, admitir diversos esquemas de compresión y adaptarse a diversos entornos profesionales lo convierten en un formato perdurable. No obstante, navegar por sus complejidades requiere un sólido conocimiento de su estructura y capacidades. A medida que la tecnología de imagen digital continúe avanzando, es probable que el formato TIFF evolucione, manteniendo su relevancia y utilidad en los dominios profesionales y creativos.
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