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।
PEF इमेज फॉर्मेट, जो पेंटाक्स इलेक्ट्रॉनिक फाइल के लिए है, एक रॉ इमेज फाइल फॉर्मेट है जिसका उपयोग पेंटाक्स डिजिटल कैमरों द्वारा किया जाता है। रॉ इमेज फॉर्मेट अनिवार्य रूप से एक फिल्म नेगेटिव के डिजिटल समकक्ष हैं; इनमें कैमरे के सेंसर से सीधे अप्रसंस्कृत डेटा होता है। इस डेटा को अक्सर 'रॉ' के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि इसे अभी तक संसाधित नहीं किया गया है और JPEG या TIFF जैसे मानकीकृत रंग और एक्सपोज़र सेटिंग्स के साथ फ़ाइल फॉर्मेट में परिवर्तित नहीं किया गया है। PEF फॉर्मेट पेंटाक्स के लिए मालिकाना है और इसे कैमरे के सेंसर द्वारा कैप्चर की गई अधिकतम जानकारी को संरक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे फ़ोटोग्राफ़रों को पोस्ट-प्रोसेसिंग में अधिक लचीलापन मिलता है।
जब PEF फॉर्मेट में सेव करने के लिए सेट किए गए पेंटाक्स कैमरे से एक फ़ोटो ली जाती है, तो इमेज सेंसर प्रकाश की जानकारी रिकॉर्ड करता है क्योंकि इसे कैमरे के लेंस के माध्यम से कैप्चर किया जाता है। इस जानकारी में प्रकाश की तीव्रता और रंग शामिल है, जिसे बाद में बिना किसी इन-कैमरा प्रोसेसिंग जैसे व्हाइट बैलेंस, शार्पनिंग या रंग वृद्धि के PEF फ़ाइल में संग्रहीत किया जाता है। इन-कैमरा प्रोसेसिंग की यह कमी ही रॉ फ़ाइलों को अन्य इमेज फॉर्मेट से अलग करती है और यह पेशेवर फ़ोटोग्राफ़रों या उत्साही लोगों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है जो अपनी छवियों की अंतिम उपस्थिति पर पूर्ण नियंत्रण चाहते हैं।
PEF फ़ाइल की संरचना जटिल है और इसमें कई घटक होते हैं। फ़ाइल के मूल में रॉ इमेज डेटा होता है, जो अप्रसंस्कृत पिक्सेल जानकारी है। इस डेटा के चारों ओर विभिन्न मेटाडेटा घटक होते हैं जो फ़ोटो लेते समय उपयोग की गई कैमरा सेटिंग्स के बारे में जानकारी संग्रहीत करते हैं, जैसे एक्सपोज़र समय, ISO संवेदनशीलता, एपर्चर और फ़ोकल लंबाई। इसके अतिरिक्त, एक PEF फ़ाइल में एक थंबनेल इमेज हो सकती है, जो रॉ इमेज का एक छोटा, संसाधित JPEG पूर्वावलोकन है, और कभी-कभी एक बड़ी, लेकिन फिर भी कम आकार की, JPEG इमेज होती है जिसका उपयोग त्वरित संदर्भ के लिए या कैमरे की LCD स्क्रीन पर प्रदर्शन के लिए किया जा सकता है।
PEF फ़ाइलें आमतौर पर अपने संसाधित समकक्षों जैसे JPEG की तुलना में आकार में बड़ी होती हैं क्योंकि उनमें अधिक विस्तृत जानकारी होती है। इस जानकारी में एक उच्च बिट गहराई शामिल है, जो इमेज में प्रत्येक रंग का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की मात्रा को संदर्भित करती है। जबकि एक मानक JPEG प्रति रंग चैनल 8 बिट का उपयोग कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप लाल, हरे और नीले रंग के लिए 256 संभावित मान होते हैं, एक PEF फ़ाइल प्रति रंग चैनल 12, 14 या 16 बिट का उपयोग कर सकती है, जिससे प्रति चैनल हजारों या दसियों हज़ार मानों की अनुमति मिलती है। यह बढ़ी हुई बिट गहराई एक बहुत व्यापक गतिशील रेंज प्रदान करती है, जिसका अर्थ है कि इमेज अधिक विवरण के साथ बहुत अंधेरे और बहुत उज्ज्वल दोनों क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व कर सकती है।
PEF फॉर्मेट बिना किसी इमेज गुणवत्ता की बलि दिए फ़ाइल आकार को कम करने के लिए एक दोषरहित संपीड़न विधि का उपयोग करता है। दोषरहित संपीड़न इमेज डेटा के भीतर अतिरेक को ढूंढकर और समाप्त करके काम करता है, जिससे फ़ाइल खोले जाने और संसाधित होने पर मूल डेटा को पूरी तरह से पुनर्निर्मित किया जा सकता है। यह दोषपूर्ण संपीड़न विधियों के विपरीत है, जैसे कि JPEG फ़ाइलों में उपयोग की जाने वाली विधियाँ, जो छोटे फ़ाइल आकार प्राप्त करने के लिए कुछ इमेज जानकारी को स्थायी रूप से हटा देती हैं।
PEF फ़ाइलों को संसाधित करने और संपादित करने के लिए, फ़ोटोग्राफ़रों को विशेष सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना चाहिए जो रॉ डेटा की व्याख्या कर सकता है। यह सॉफ़्टवेयर, जिसे अक्सर रॉ कन्वर्टर के रूप में संदर्भित किया जाता है, PEF फ़ाइल में संग्रहीत जानकारी लेता है और उपयोगकर्ता को एक्सपोज़र, कंट्रास्ट, रंग संतुलन और शार्पनेस जैसे विभिन्न मापदंडों को समायोजित करने की अनुमति देता है। एक बार वांछित समायोजन हो जाने के बाद, रॉ कन्वर्टर इमेज को वितरण, मुद्रण या आगे संपादन के लिए JPEG या TIFF जैसे अधिक सामान्य फ़ाइल फॉर्मेट में निर्यात कर सकता है।
PEF फॉर्मेट में शूटिंग के प्रमुख लाभों में से एक तथ्य के बाद व्हाइट बैलेंस को समायोजित करने की क्षमता है। व्हाइट बैलेंस एक कैमरा सेटिंग है जो प्रकाश स्रोत के रंग तापमान से मेल खाने के लिए रंगों को समायोजित करती है, यह सुनिश्चित करती है कि सफेद नीले, नारंगी या किसी अन्य रंग के बजाय सफेद दिखाई दें। JPEG शूट करते समय, व्हाइट बैलेंस कैप्चर के समय सेट किया जाता है और इमेज फ़ाइल में बेक किया जाता है। हालाँकि, PEF फ़ाइलों के साथ, व्हाइट बैलेंस को पोस्ट-प्रोसेसिंग के दौरान ठीक किया जा सकता है, जिससे फ़ोटोग्राफ़रों को प्रकाश की स्थिति के लिए सुधार करने की अनुमति मिलती है जिसकी शूटिंग के समय अनुमान नहीं लगाया गया था या इमेज के मूड को रचनात्मक रूप से बदलने की अनुमति मिलती है।
PEF फॉर्मेट का एक और लाभ छाया और हाइलाइट से अधिक विवरण पुनर्प्राप्त करने की क्षमता है। उच्च गतिशील रेंज और बिट गहराई के कारण, PEF फ़ाइलें उन क्षेत्रों में विवरण बनाए रख सकती हैं जिन्हें JPEG में शुद्ध काला या शुद्ध सफेद के रूप में प्रस्तुत किया जाएगा। यह उच्च-विपरीत दृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां इमेज के सबसे चमकीले और सबसे गहरे क्षेत्रों को पोस्ट-प्रोसेसिंग के दौरान अधिक नेत्रहीन मनभावन संतुलन में लाया जा सकता है।
इन लाभों के बावजूद, PEF फॉर्मेट का उपयोग करने के कुछ नुकसान भी हैं। बड़े फ़ाइल आकार का मतलब है कि मेमोरी कार्ड अधिक तेज़ी से भर जाएंगे और फ़ाइल स्थानांतरण समय लंबा होगा। इसके अतिरिक्त, क्योंकि PEF एक मालिकाना प्रारूप है, यह JPEG या TIFF जैसे अधिक सामान्य प्रारूपों के रूप में व्यापक रूप से समर्थित नहीं है। यह दूसरों के साथ फ़ाइलें साझा करने या PEF फ़ाइलों को संसाधित करने वाले सॉफ़्टवेयर की तलाश करते समय एक समस्या हो सकती है। जबकि अधिकांश पेशेवर फ़ोटो संपादन सॉफ़्टवेयर PEF सहित रॉ प्रारूपों का समर्थन करते हैं, कम सामान्य या पुराने सॉफ़्टवेयर के साथ संगतता समस्याएँ हो सकती हैं।
PEF फॉर्मेट को काम करने के लिए अधिक प्रोसेसिंग पावर की भी आवश्यकता होती है। क्योंकि फ़ाइलें बड़ी होती हैं और डेटा अप्रसंस्कृत होता है, PEF फ़ाइलों को संपादित करना JPEG को संपादित करने की तुलना में धीमा और अधिक संसाधन-गहन हो सकता है। यह बड़ी संख्या में छवियों के साथ काम करने वाले फ़ोटोग्राफ़रों या जिनके पास उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच नहीं है, के लिए एक महत्वपूर्ण विचार हो
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