बैकग्राउंड हटाना किसी विषय को उसके परिवेश से अलग करता है ताकि आप उसे पारदर्शिता पर रख सकें, दृश्य को बदल सकें, या उसे एक नए डिज़ाइन में संयोजित कर सकें। हुड के तहत आप एक अल्फा मैट का अनुमान लगा रहे हैं - 0 से 1 तक प्रति-पिक्सेल अपारदर्शिता - और फिर अग्रभूमि को किसी और चीज़ पर अल्फा-कंपोज़िटिंग कर रहे हैं। यह पोर्टर-डफ का गणित है और "फ्रिंज" और स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड अल्फा जैसी परिचित कमियों का कारण है। प्रीमल्टीप्लिकेशन और रैखिक रंग पर व्यावहारिक मार्गदर्शन के लिए, माइक्रोसॉफ्ट के विन2डी नोट्स, सोरेन सैंडमैन, और लोमोंट का रैखिक सम्मिश्रण पर लेख देखें।
यदि आप कैप्चर को नियंत्रित कर सकते हैं, तो पृष्ठभूमि को एक ठोस रंग (अक्सर हरा) से पेंट करें और उस रंग को हटा दें। यह तेज़ है, फिल्म और प्रसारण में परीक्षण किया हुआ है, और वीडियो के लिए आदर्श है। ट्रेड-ऑफ प्रकाश और अलमारी हैं: रंगीन प्रकाश किनारों (विशेषकर बालों) पर फैलता है, इसलिए आप संदूषण को बेअसर करने के लिए डीस्पिल टूल का उपयोग करेंगे। अच्छे प्राइमरों में न्यूक के दस्तावेज़, मिक्सिंग लाइट, और एक व्यावहारिक फ्यूजन डेमो शामिल हैं।
गंदी पृष्ठभूमि वाली एकल छवियों के लिए, इंटरैक्टिव एल्गोरिदम को कुछ उपयोगकर्ता संकेतों की आवश्यकता होती है - जैसे, एक ढीला आयत या स्क्रिबल्स - और एक स्पष्ट मास्क बनाते हैं। कैनोनिकल विधि ग्रैबकट (पुस्तक अध्याय) है, जो अग्रभूमि/पृष्ठभूमि के लिए रंग मॉडल सीखता है और उन्हें अलग करने के लिए पुनरावृत्त रूप से ग्राफ कट का उपयोग करता है। आप GIMP के फोरग्राउंड सेलेक्ट में SIOX (ImageJ प्लगइन) पर आधारित समान विचार देखेंगे।
मैटिंग wispy सीमाओं (बाल, फर, धुआं, कांच) पर भिन्नात्मक पारद र्शिता को हल करता है। क्लासिक क्लोज्ड-फॉर्म मैटिंग एक ट्राइमैप (निश्चित रूप से-अग्रभूमि/निश्चित रूप से-पृष्ठभूमि/अज्ञात) लेता है और मजबूत किनारे की सटीकता के साथ अल्फा के लिए एक रैखिक प्रणाली को हल करता है। आधुनिक डीप इमेज मैटिंग एडोब कंपोजिशन-1K डेटासेट (MMEditing डॉक्स) पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है, और SAD, MSE, ग्रेडिएंट और कनेक्टिविटी (बेंचमार्क एक्सप्लेनर) जैसे मेट्रिक्स के साथ मूल्यांकन किया जाता है।
संबंधित विभाजन कार्य भी उपयोगी है: DeepLabv3+ एक एन्कोडर-डिकोडर और एट्रस कनवल्शन के साथ सीमाओं को परिष्कृत करता है (PDF); मास्क R-CNN प्रति-उदाहरण मास्क देता है (PDF); और SAM (सेगमेंट एनीथिंग) एक प्रॉम्प्टेबल फाउंडेशन मॉडल है जो अपरिचित छवियों पर शून्य-शॉट मास्क उत्पन्न करता है।
अकादमिक कार्य कंपोजिशन-1K पर SAD, MSE, ग्रेडिएंट, और कनेक्टिविटी त्रुटियों की रिपोर्ट करते हैं। यदि आप एक मॉडल चुन रहे हैं, तो उन मेट्रिक्स को देखें (मेट्रिक परिभाषाएं; बैकग्राउंड मैटिंग मेट्रिक्स सेक्शन)। पोर्ट्रेट/वीडियो के लिए, MODNet और बैकग्राउंड मैटिंग V2 मजबूत हैं; सामान्य "मुख्य वस्तु" छवियों के लिए, U2-Net एक ठोस आधार रेखा है; कठिन पारदर्शिता के लिए, FBA क्लीनर हो सकता है।
JPEG XL (JXL) इमेज फॉर्मेट एक अगली पीढ़ी का इमेज कोडिंग स्टैंडर्ड है जिसका उद्देश्य JPEG, PNG और GIF जैसे मौजूदा फॉर्मेट की क्षमताओं को बेहतर कम्प्रेशन एफिशिएंसी, क्वालिटी और फीचर्स प्रदान करके पार करना है। यह जॉइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप (JPEG) कमेटी के सहयोगात्मक प्रयास का परिणाम है, जो इमेज कम्प्रेशन स्टैंडर्ड के विकास में महत्वपूर्ण रही है। JPEG XL को एक यूनिवर्सल इमेज फॉर्मेट के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो पेशेवर फोटोग्राफी से लेकर वेब ग्राफिक्स तक कई तरह के उपयोग के मामलों को संभाल सकता है।
JPEG XL के प्राथमिक लक्ष्यों में से एक उच्च-गुणवत्ता वाला इमेज कम्प्रेशन प्रदान करना है जो विजुअल क्वालिटी से समझौता किए बिना फ़ाइल आकार को काफी कम कर सकता है। यह उन्नत कम्प्रेशन तकनीकों और एक आधुनिक कोडिंग फ्रेमवर्क के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है। फॉर्मेट एक मॉड्यूलर दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जिससे यह कम्प्रेशन पाइपलाइन में सीधे कलर स्पेस रूपांतरण, टोन मैपिंग और रिस्पॉन्सिव रिसाइजिंग जैसे विभिन्न इमेज प्रोसेसिंग ऑपरेशन को शामिल कर सकता है।
JPEG XL दो पिछले इमेज कोडेक: Google के PIK और Cloudinary के FUIF (फ्री यूनिवर्सल इमेज फॉर्मेट) की नींव पर बनाया गया है। इन कोडेक ने इमेज कम्प्रेशन में कई नवाचार पेश किए, जिन्हें और अधिक परिष्कृत किया गया है और JPEG XL में एकीकृत किया गया है। फॉर्मेट को रॉयल्टी-मुक्त होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और कंटेंट क्रिएटर्स दोनों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाता है जिन्हें इमेज स्टोरेज और वितरण के लिए एक लागत प्रभावी समाधान की आवश्यकता होती है।
JPEG XL की कम्प्रेशन एफिशिएंसी के केंद्र में असममित अंक प्रणाली (ANS) नामक एक आधुनिक एन्ट्रॉपी कोडिंग तकनीक का उपयोग है। ANS अंकगणितीय कोडिंग का एक रूप है जो इमेज डेटा के सांख्यिकीय वितरण को कुशलतापूर्वक एन्कोड करके निकट-इष्टतम कम्प्रेशन अनुपात प्रदान करता है। यह JPEG XL को हफ़मैन कोडिंग जैसी पारंपरिक विधियों की तुलना में बेहतर कम्प्रेशन प्राप्त करने की अनुमति देता है, जिसका उपयोग मूल JPEG फॉर्मेट में किया जाता है।
JPEG XL एक नया कलर स्पेस भी पेश करता है जिसे XYB (एक्सट्रा Y, ब्लू-येलो) कहा जाता है, जिसे मानवीय दृश्य धारणा के साथ बेहतर ढंग से संरेखित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। XYB कलर स्पेस उन इमेज के घटकों को प्राथमिकता देकर अधिक कुशल कम्प्रेशन की अनुमति देता है जो मानवीय आंख के लिए अधिक महत्वपूर्ण हैं। इसके परिणामस्वरूप ऐसी इमेज बनती हैं जिनमें न केवल फ़ाइल का आकार छो टा होता है बल्कि कम कम्प्रेशन आर्टिफैक्ट भी होते हैं, विशेष रूप से सूक्ष्म रंग भिन्नताओं वाले क्षेत्रों में।
JPEG XL की एक और प्रमुख विशेषता हाई डायनेमिक रेंज (HDR) और वाइड कलर गैमट (WCG) इमेज के लिए इसका समर्थन है। जैसे-जैसे डिस्प्ले तकनीक विकसित होती है, ऐसे इमेज फॉर्मेट की मांग बढ़ रही है जो इन नए डिस्प्ले द्वारा उत्पादित ब्राइटनेस और कलर की विस्तारित रेंज को संभाल सकें। HDR और WCG के लिए JPEG XL का मूल समर्थन यह सुनिश्चित करता है कि इमेज नवीनतम स्क्रीन पर जीवंत और वास्तविक दिखें, बिना अतिरिक्त मेटाडेटा या साइडकार फ़ाइलों की आवश्यकता के।
JPEG XL को प्रोग्रेसिव डिकोडिंग को ध्यान में रखकर भी डिज़ाइन किया गया है। इसका मतलब यह है कि एक इमेज को कम क्वालिटी पर प्रदर्शित किया जा सकता है जबकि इसे अभी भी डाउनलोड किया जा रहा है, और जैसे-जैसे अधिक डेटा उपलब्ध होता है, क्वालिटी उत्तरोत्तर बेहतर हो सकती है। यह सुविधा विशेष रूप से वेब ब्राउज़िंग के लिए उपयोगी है, जहां उपयोगकर्ताओं की इंटरनेट स्पीड अलग-अलग हो सकती है। यह पूरी फ़ाइल को डाउनलोड करने की प्रतीक्षा किए बिना इमेज का पूर्वावलोकन प्रदान करके एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव की अनुमति देता है।
बैकवर्ड कम्पैटिबिलिटी के संदर्भ में, JPEG XL 'JPEG रिकम्प्रेशन' नामक एक अनूठी विशेषता प्रदान करता है। यह मौजूदा JPEG इमेज को बिना किसी अतिरिक्त क्वालिटी हानि के JPEG XL फॉर्मेट में रिकम्प्रेशन करने की अनुमति देता है। रिकम्प्रेशन की गई इमेज न केवल आकार में छोटी होती हैं बल्कि सभी मूल JPEG डेटा को भी बरकरार रखती हैं, जिसका अर्थ है कि यदि आवश्यक हो तो उन्हें वापस मूल JPEG फॉर्मेट में परिवर्तित किया जा सकता है। यह JPEG XL को JPEG इमेज के बड़े संग्रह को संग्रहीत करने के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाता है, क्योंकि यह मूल फ़ाइलों पर वापस लौटने की क्षमता को बनाए रखते हुए स्ट ोरेज आवश्यकताओं को काफी कम कर सकता है।
JPEG XL वेब पर रिस्पॉन्सिव इमेज की आवश्यकता को भी संबोधित करता है। एक ही फ़ाइल के भीतर किसी इमेज के कई रेजोल्यूशन को स्टोर करने की अपनी क्षमता के साथ, वेब डेवलपर्स उपयोगकर्ता के डिवाइस और स्क्रीन रेजोल्यूशन के आधार पर सबसे उपयुक्त इमेज आकार प्रदान कर सकते हैं। यह अलग-अलग रेजोल्यूशन के लिए अलग-अलग इमेज फ़ाइलों की आवश्यकता को समाप्त करता है और रिस्पॉन्सिव वेब डिज़ाइन बनाने की प्रक्रिया को सरल करता है।
पेशेवर फोटोग्राफरों और ग्राफिक डिजाइनरों के लिए, JPEG XL लॉसलेस कम्प्रेशन का समर्थन करता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि मूल इमेज डेटा का हर एक बिट संरक्षित है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जहां इमेज की अखंडता सर्वोपरि है, जैसे कि मेडिकल इमेजिंग, डिजिटल आर्काइव और पेशेवर फोटो एडिटिंग। JPEG XL का लॉसलेस मोड भी अत्यधिक कुशल है, जिसके परिणामस् वरूप अक्सर PNG या TIFF जैसे अन्य लॉसलेस फॉर्मेट की तुलना में छोटे फ़ाइल आकार होते हैं।
JPEG XL का फीचर सेट GIF और WebP फॉर्मेट के समान एनीमेशन के लिए समर्थन को शामिल करने के लिए विस्तारित होता है, लेकिन बहुत बेहतर कम्प्रेशन और क्वालिटी के साथ। यह इसे वेब पर GIF के लिए एक उपयुक्त प्रतिस्थापन बनाता है, जो GIF के 256-कलर प्रतिबंध की सीमाओं के बिना एक व्यापक कलर पैलेट के साथ सहज एनीमेशन प्रदान करता है।
फॉर्मेट में EXIF, XMP और ICC प्रोफाइल सहित मेटाडेटा के लिए मजबूत समर्थन भी शामिल है, यह सुनिश्चित करता है कि कम्प्रेशन के दौरान इमेज के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी संरक्षित रहे। इस मेटाडेटा में कैमरा सेटिंग्स, कॉपीराइट जानकारी और कलर मैनेजमेंट डेटा जैसे विवरण शामिल हो सकते हैं, जो पेशेवर उपयोग और डिजिटल विरासत के संरक्षण दोनों के लिए आवश्यक हैं।
JPEG XL के डिज़ाइन में सुरक्षा और गोपनीयता पर भी विचार किया गया है। फॉर्मेट निष्पादन योग्य कोड को शामिल करने की अनुमति नहीं देता है, जिससे सुरक्षा कमजोरियों के जोखिम को कम किया जाता है जिसका इमेज के माध्यम से शोषण किया जा सकता है।
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