La suppression de l'arrière-plan sépare un sujet de son environnement afin que vous puissiez le placer sur la transparence, échanger la scène ou la composer dans un nouveau design. Sous le capot, vous estimez un masque alpha—une opacité par pixel de 0 à 1—puis vous composez alpha le premier plan sur autre chose. C'est le calcul de Porter–Duff et la cause de pièges familiers comme les « franges » et l'alpha droit contre l'alpha prémultiplié. Pour des conseils pratiques sur la prémultiplication et la couleur linéaire, consultez les notes Win2D de Microsoft, Søren Sandmann, et l'article de Lomont sur le mélange linéaire.
Si vous pouvez contrôler la capture, peignez l'arrière-plan d'une couleur unie (souvent verte) et retirez cette teinte. C'est rapide, éprouvé dans le cinéma et la diffusion, et idéal pour la vidéo. Les compromis sont l'éclairage et la garde-robe : la lumière colorée se propage sur les bords (surtout les cheveux), vous utiliserez donc des outils de suppression de déversement pour neutraliser la contamination. De bonnes introductions incluent la documentation de Nuke, Mixing Light, et une démo pratique de Fusion.
Pour les images uniques avec des arrière-plans désordonnés, les algorithmes interactifs ont besoin de quelques indices de l'utilisateur, par exemple un rectangle lâche ou des gribouillis, et convergent vers un masque net. La méthode canonique est GrabCut (chapitre de livre), qui apprend les modèles de couleur pour le premier plan/l'arrière-plan et utilise les coupes de graphe de manière itérative pour les séparer. Vous verrez des idées similaires dans la Sélection de premier plan de GIMP basée sur SIOX (plugin ImageJ).
Le matage résout la transparence fractionnaire aux frontières vaporeuses (cheveux, fourrure, fumée, verre). Le matage classique à forme fermée prend une trimap (certainement-premier plan/certainement-arrière-plan/inconnu) et résout un système linéaire pour l'alpha avec une forte fidélité des bords. Le matage d'image profond moderne entraîne des réseaux de neurones sur l'ensemble de données Adobe Composition-1K (docs MMEditing), et est évalué avec des métriques comme SAD, MSE, Gradient et Connectivité (explication du benchmark).
Les travaux de segmentation connexes sont également utiles : DeepLabv3+ affine les frontières avec un encodeur-décodeur et des convolutions atrous (PDF) ; Mask R-CNN donne des masques par instance (PDF) ; et SAM (Segment Anything) est un modèle de fondation guidé par instructions qui génère des masques sans apprentissage sur des images inconnues.
Les travaux universitaires rapportent des erreurs de SAD, MSE, Gradient et Connectivité sur Composition-1K. Si vous choisissez un modèle, recherchez ces métriques (définitions des métriques ; section des métriques de Background Matting). Pour les portraits/vidéos, MODNet et Background Matting V2 sont solides ; pour les images générales d'« objets saillants », U2-Net est une base solide ; pour les transparences difficiles, FBA peut donner de meilleurs résultats.
Le format d'image MAT, communément associé à MATLAB, un langage de haut niveau et un environnement interactif développé par MathWorks, n'est pas un format d'image conventionnel comme JPEG ou PNG. Il s'agit plutôt d'un format de fichier permettant de stocker des matrices, des variables et d'autres types de données généralement utilisés dans MATLAB. Le format MAT est une abréviation de MATLAB MAT-file. Ce format de fichier est essentiel pour les utilisateurs de MATLAB car il permet de stocker et de gérer les données de session, qui peuvent inclure des variables, des fonctions, des tableaux et même des images dans un format qui peut être facilement rechargé dans l'espace de travail MATLAB pour une analyse ou un traitement ultérieur.
Les fichiers MAT sont des conteneurs de données binaires pouvant contenir plusieurs variables, notamment des tableaux multidimensionnels et des données scalaires. En ce qui concerne les images, MATLAB les traite comme des matrices avec chaque valeur de pixel stockée comme un élément de la matrice. Pour les images en niveaux de gris, il s'agit d'une matrice bidimensionnelle, tandis que pour les images en couleur, il s'agit d'une matrice tridimensionnelle avec des couches séparées pour les composantes de couleur rouge, verte et bleue. Le format MAT est particulièrement utile pour stocker de telles données d'image car il préserve la précision numérique et la structure exactes des données, ce qui est crucial pour les applications scientifiques et d'ingénierie.
Le format de fichier MAT a évolué au fil du temps, différentes versions étant publiées au fur et à mesure que MATLAB a été mis à jour. Les versions les plus courantes sont les versions 4, 5 et 7 du fichier MAT, la version 7.3 étant la dernière à ma connaissance en 2023. Chaque version a introduit des améliorations en termes de capacité de données, de compression et de compatibilité avec le HDF5 (Hierarchical Data Format version 5), qui est un modèle de données, une bibliothèque et un format de fichier largement utilisés pour stocker et gérer des données complexes.
La version 4 du fichier MAT est le format le plus simple et le plus ancien, qui ne prend pas en charge la compression des données ou les structures hiérarchiques complexes. Il est principalement utilisé pour la compatibilité avec les anciennes versions de MATLAB. La version 5 est un format plus avancé qui a introduit des fonctionnalités telles que la compression des données, l'encodage de caractères Unicode et la prise en charge des nombres et des objets complexes. La version 7 a ajouté d'autres améliorations, notamment une compression améliorée et la possibilité de stocker des tableaux plus volumineux. La version 7.3 s'intègre entièrement à la norme HDF5, permettant aux fichiers MAT d'exploiter les fonctionnalités avancées de HDF5, telles qu'un stockage de données plus volumineux et une organisation de données plus complexe.
Lors du traitement de fichiers MAT, en particulier pour les données d'image, il est important de comprendre comment MATLAB gère les images. MATLAB représente les images sous forme de tableaux de nombres, chaque nombre correspondant à l'intensité d'un pixel dans les images en niveaux de gris ou au code couleur dans les images RVB. Par exemple, une image en niveaux de gris 8 bits est stockée sous forme de matrice avec des valeurs allant de 0 à 255, où 0 représente le noir, 255 représente le blanc et les valeurs intermédiaires représentent des nuances de gris. Dans le cas des images en couleur, MATLAB utilise un tableau tridimensionnel où les deux premières dimensions correspondent aux positions des pixels et la troisième dimension correspond aux canaux de couleur.
Pour créer un fichier MAT dans MATLAB, on peut utiliser la fonction « save ». Cette fonction permet aux utilisateurs de spécifier le nom du fichier et les variables qu'ils souhaitent enregistrer. Par exemple, pour enregistrer une matrice d'image nommée « img » dans un fichier MAT nommé « imageData.mat », il faudrait exécuter la commande « save('imageData.mat', 'img') ». Cette commande créerait un fichier MAT contenant les données d'image qui peuvent être rechargées dans MATLAB ultérieurement à l'aide de la fonction « load ».
Le chargement d'un fichier MAT est simple dans MATLAB. La fonction « load » est utilisée pour lire les données du fichier et les importer dans l'espace de travail MATLAB. Par exemple, l'exécution de « load('imageData.mat') » chargerait le contenu de « imageData.mat » dans l'espace de travail, permettant à l'utilisateur d'accéder aux données d'image stockées et de les manipuler. La commande « whos » peut être utilisée après le chargement pour afficher des informations sur les variables qui ont été chargées, notamment leur taille, leur forme et leur type de données.
L'un des principaux avantages du format MAT est sa capacité à stocker des données de manière compacte et efficace. Lors de l'enregistrement de données dans un fichier MAT, MATLAB peut appliquer une compression pour réduire la taille du fichier. Ceci est particulièrement utile pour les données d'image, qui peuvent être assez volumineuses, en particulier lorsqu'il s'agit d'images haute résolution ou de vastes ensembles de données d'image. La compression utilisée dans les fichiers MAT est sans perte, ce qui signifie que lorsque les données sont rechargées dans MATLAB, elles sont identiques aux données d'origine sans perte de précision ou de qualité.
Les fichiers MAT prennent également en charge le stockage de métadonnées, qui peuvent inclure des informations sur l'origine des données, la date de leur création, la version de MATLAB utilisée et tout autre détail pertinent. Ces métadonnées peuvent être extrêmement précieuses lors du partage de données avec d'autres ou lors de l'archivage de données pour une utilisation future, car elles fournissent un contexte et garantissent que les données peuvent être interprétées et reproduites avec précision.
Outre les tableaux numériques et les données d'image, les fichiers MAT peuvent stocker une variété d'autres types de données, tels que des structures, des tableaux de cellules, des tables et des objets. Cette flexibilité fait des fichiers MAT un outil polyvalent pour les utilisateurs de MATLAB, car ils peuvent encapsuler une large gamme de types de données et de structures dans un seul fichier. Ceci est particulièrement utile pour les projets complexes impliquant plusieurs types de données, car toutes les données pertinentes peuvent être enregistrées de manière cohérente et organisée.
Pour les utilisateurs qui ont besoin d'interagir avec des fichiers MAT en dehors de MATLAB, MathWorks fournit la bibliothèque d'E/S de fichiers MAT, qui permet aux programmes écrits en C, C++ et Fortran de lire et d'écrire des fichiers MAT. Cette bibliothèque est utile pour intégrer des données MATLAB à d'autres applications ou pour développer des logiciels personnalisés qui doivent accéder aux données des fichiers MAT. De plus, des bibliothèques et des outils tiers sont disponibles pour d'autres langages de programmation, tels que Python, permettant à une plus large gamme d'applications de fonctionner avec les fichiers MAT.
L'intégration des fichiers MAT à la norme HDF5 dans la version 7.3 a considérablement étendu les capacités du format. HDF5 est conçu pour stocker et organiser de grandes quantités de données, et en adoptant cette norme, les fichiers MAT peuvent désormais gérer des ensembles de données beaucoup plus volumineux qu'auparavant. Ceci est particulièrement important pour des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données et le calcul haute performance, où de gros volumes de données sont courants. L'intégration HDF5 signifie également que les fichiers MAT sont accessibles à l'aide d'outils compatibles HDF5, améliorant ainsi l'interopérabilité avec d'autres systèmes et logiciels.
Malgré les nombreux avantages du format MAT, il y a quelques considérations à garder à l'esprit. L'une est la question de la compatibilité des versions. Au fur et à mesure que MATLAB a évolué, le format de fichier MAT a également évolué, et les fichiers enregistrés dans les nouvelles versions peuvent ne pas être compatibles avec les anciennes versions de MATLAB. Les utilisateurs doivent connaître la version de MATLAB qu'ils utilisent et la version du fichier MAT qu'ils essaient de charger. MATLAB fournit des fonctions pour vérifier et spécifier la version des fichiers MAT lors de l'enregistrement, ce qui peut aider à maintenir la compatibilité entre les différentes versions de MATLAB.
Une autre considération est la nature propriétaire du format MAT. Bien qu'il soit bien documenté et pris en charge par MathWorks, il ne s'agit pas d'une norme ouverte comme certains autres formats de données. Cela peut poser des problèmes lors du partage de données avec des utilisateurs qui n'ont pas accès à MATLAB ou à un logiciel compatible. Cependant, l'intégration avec HDF5 a atténué ce problème dans une certaine mesure, car HDF5 est une norme ouverte et de nombreux outils sont disponibles pour travailler avec les fichiers HDF5.
En conclusion, le format d'image MAT est un moyen puissant et flexible de stocker des données d'image et d'autres variables dans MATLAB. Sa capacité à préserver la précision numérique, à prendre en charge une large gamme de types de données et à s'intégrer à la norme HDF5 en fait un outil précieux pour les utilisateurs de MATLAB, en particulier ceux qui travaillent dans les domaines scientifiques et d'ingénierie. Bien qu'il existe certaines considérations concernant la compatibilité des versions et la nature propriétaire du format, les avantages de l'utilisation des fichiers MAT pour le stockage et l'échange de données sont importants. Au fur et à mesure que MATLAB continue d'évolu
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