La rimozione dello sfondo separa un soggetto dai suoi dintorni in modo da poterlo posizionare su trasparenza, scambiare la scena o comporla in un nuovo design. Sotto il cofano stai stimando un alpha matte—un'opacità per pixel da 0 a 1—e poi applicando il compositing alfa al primo piano su qualcos'altro. Questa è la matematica di Porter–Duff e la causa di problemi comuni come “frange” e alfa dritto vs. premoltiplicato. Per una guida pratica sulla premoltiplicazione e il colore lineare, vedere le note Win2D di Microsoft, Søren Sandmann, e l'articolo di Lomont sulla fusione lineare.
Se puoi controllare l'acquisizione, dipingi lo sfondo di un colore a tinta unita (spesso verde) e elimina quella tonalità. È veloce, ampiamente testato nel cinema e nelle trasmissioni, e ideale per i video. I compromessi sono l'illuminazione e l'abbigliamento: la luce colorata si riversa sui bordi (specialmente i capelli), quindi userai strumenti di despill per neutralizzare la contaminazione. Buone guide introduttive includono la documentazione di Nuke, Mixing Light, e una demo pratica di Fusion.
Per singole immagini con sfondi disordinati, gli algoritmi interattivi necessitano di alcuni suggerimenti dell'utente, ad esempio un rettangolo approssimativo o scarabocchi, e generano una maschera nitida. Il metodo canonico è GrabCut (capitolo del libro), che apprende modelli di colore per primo piano/sfondo e utilizza tagli di grafo in modo iterativo per separarli. Vedrai idee simili in Selezione primo piano di GIMP basato su SIOX (plugin ImageJ).
Il Matting risolve la trasparenza parziale ai confini sottili (capelli, pelliccia, fumo, vetro). Il matting a forma chiusa classico prende una trimappa (decisamente-primo piano/decisamente-sfondo/sconosciuto) e risolve un sistema lineare per l'alfa con una forte precisione dei bordi. Il deep image matting moderno addestra reti neurali sul dataset Adobe Composition-1K (documentazione MMEditing), ed è valutato con metriche come SAD, MSE, Gradiente e Connettività (spiegazione del benchmark).
Anche il lavoro di segmentazione correlato è utile: DeepLabv3+ affina i confini con un codificatore-decodificatore e convoluzioni dilatate (PDF); Mask R-CNN fornisce maschere per istanza (PDF); e SAM (Segment Anything) è un modello di base controllabile da prompt che genera maschere zero-shot su immagini sconosciute.
Il lavoro accademico riporta errori di SAD, MSE, Gradiente e Connettività su Composition-1K. Se stai scegliendo un modello, cerca quelle metriche (definizioni delle metriche; sezione metriche di Background Matting). Per ritratti/video, MODNet e Background Matting V2 sono molto efficaci; per immagini generiche di “oggetti salienti”, U2-Net è una solida base; per trasparenze difficili, FBA può dare risultati migliori.
YCbCrA è uno spazio colore e un formato immagine comunemente utilizzato per la compressione di immagini e video digitali. Separa le informazioni di luminanza (luminosità) dalle informazioni di crominanza (colore), consentendo loro di essere compresse indipendentemente per una codifica più efficiente. Lo spazio colore YCbCrA è una variante dello spazio colore YCbCr che aggiunge un canale alfa per la trasparenza.
Nello spazio colore YCbCrA, Y rappresenta la componente di luminanza, ovvero la luminosità o l'intensità del pixel. Viene calcolata come una somma ponderata delle componenti di colore rosso, verde e blu in base a come l'occhio umano percepisce la luminosità. I pesi sono scelti per approssimare la funzione di luminosità, che descrive la sensibilità spettrale media della percezione visiva umana. La componente di luminanza determina la luminosità percepita di un pixel.
Cb e Cr sono rispettivamente le componenti di crominanza differenza-blu e differenza-rosso. Rappresentano le informazioni di colore nell'immagine. Cb viene calcolato sottraendo la luminanza dalla componente di colore blu, mentre Cr viene calcolato sottraendo la luminanza dalla componente di colore rosso. Separando le informazioni di colore in queste componenti di differenza di colore, YCbCrA consente di comprimere le informazioni di colore in modo più efficiente rispetto a RGB.
Il canale alfa (A) in YCbCrA rappresenta la trasparenza o l'opacità di ciascun pixel. Specifica quanta parte del colore del pixel deve essere miscelata con lo sfondo quando l'immagine viene renderizzata. Un valore alfa di 0 significa che il pixel è completamente trasparente, mentre un valore alfa di 1 (o 255 in rappresentazione a 8 bit) significa che il pixel è completamente opaco. I valori alfa compresi tra 0 e 1 producono pixel parzialmente trasparenti che si fondono con lo sfondo in misura variabile.
Uno dei principali vantaggi dello spazio colore YCbCrA è che consente una compressione più efficiente rispetto a RGB. Il sistema visivo umano è più sensibile ai cambiamenti di luminosità rispetto ai cambiamenti di colore. Separando le informazioni di luminanza e crominanza, YCbCrA consente ai codificatori di allocare più bit alla componente di luminanza, che trasporta le informazioni più importanti dal punto di vista percettivo, mentre comprime le componenti di crominanza in modo più aggressivo.
Durante la compressione, le componenti di luminanza e crominanza possono essere sottocampionate a velocità diverse. Il sottocampionamento riduce la risoluzione spaziale delle componenti di crominanza preservando la piena risoluzione della componente di luminanza. Gli schemi di sottocampionamento comuni includono 4:4:4 (nessun sottocampionamento), 4:2:2 (crominanza sottocampionata orizzontalmente di un fattore 2) e 4:2:0 (crominanza sottocampionata orizzontalmente e verticalmente di un fattore 2). Il sottocampionamento sfrutta la minore sensibilità del sistema visivo umano ai dettagli del colore, consentendo rapporti di compressione più elevati senza una significativa perdita di qualità percettiva.
Il formato immagine YCbCrA è ampiamente utilizzato negli standard di compressione video e immagine come JPEG, MPEG e H.264/AVC. Questi standard impiegano varie tecniche per comprimere i dati YCbCrA, tra cui sottocampionamento della crominanza, trasformata discreta del coseno (DCT), quantizzazione e codifica dell'entropia.
Durante la compressione di un'immagine o di un fotogramma video, i dati YCbCrA subiscono una serie di trasformazioni e passaggi di compressione. L'immagine viene prima convertita dallo spazio colore RGB a YCbCrA. Le componenti di luminanza e crominanza vengono quindi suddivise in blocchi, in genere di dimensioni 8x8 o 16x16 pixel. Ogni blocco subisce una trasformata discreta del coseno (DCT), che converte i valori dei pixel spaziali in coefficienti di frequenza.
I coefficienti DCT vengono quindi quantizzati, il che divide ciascun coefficiente per una dimensione del passo di quantizzazione e arrotonda il risultato all'intero più vicino. La quantizzazione introduce una compressione con perdita scartando le informazioni ad alta frequenza che sono meno importanti dal punto di vista percettivo. Le dimensioni del passo di quantizzazione possono essere regolate per controllare il compromesso tra rapporto di compressione e qualità dell'immagine.
Dopo la quantizzazione, i coefficienti vengono riordinati in uno schema a zig-zag per raggruppare i coefficienti a bassa frequenza, che tendono ad avere ampiezze maggiori. I coefficienti riordinati vengono quindi codificati in entropia utilizzando tecniche come la codifica di Huffman o la codifica aritmetica. La codifica dell'entropia assegna parole in codice più brevi ai coefficienti che si verificano più frequentemente, riducendo ulteriormente le dimensioni dei dati compressi.
Per decomprimere un'immagine YCbCrA, viene applicato il processo inverso. I dati codificati in entropia vengono decodificati per recuperare i coefficienti DCT quantizzati. I coefficienti vengono quindi dequantizzati moltiplicandoli con le corrispondenti dimensioni del passo di quantizzazione. Viene eseguita una DCT inversa sui coefficienti dequantizzati per ricostruire i blocchi YCbCrA. Infine, i dati YCbCrA vengono convertiti nuovamente nello spazio colore RGB per la visualizzazione o l'ulteriore elaborazione.
Il canale alfa in YCbCrA viene in genere compresso separatamente dalle componenti di luminanza e crominanza. Può essere codificato utilizzando vari metodi, come la codifica run-length o la compressione basata su blocchi. Il canale alfa consente effetti di trasparenza, come la sovrapposizione di immagini o video l'uno sull'altro con opacità variabile.
YCbCrA offre numerosi vantaggi rispetto ad altri spazi colore e formati immagine. La sua separazione delle informazioni di luminanza e crominanza consente una compressione più efficiente, poiché il sistema visivo umano è più sensibile alle variazioni di luminosità rispetto alle variazioni di colore. Il sottocampionamento delle componenti di crominanza riduce ulteriormente la quantità di dati da comprimere senza influire in modo significativo sulla qualità percettiva.
Inoltre, la compatibilità di YCbCrA con i popolari standard di compressione come JPEG e MPEG lo rende ampiamente supportato su diverse piattaforme e dispositivi. La sua capacità di incorporare un canale alfa per la trasparenza lo rende adatto anche per applicazioni che richiedono la composizione o la fusione di immagini.
Tuttavia, YCbCrA non è esente da limitazioni. La conversione da RGB a YCbCrA e viceversa può introdurre alcune distorsioni di colore, soprattutto se le componenti di crominanza sono fortemente compresse. Il sottocampionamento delle componenti di crominanza può anche portare a sbavature di colore o artefatti in aree con transizioni di colore nette.
Nonostante queste limitazioni, YCbCrA rimane una scelta popolare per la compressione di immagini e video grazie alla sua efficienza e al suo ampio supporto. Trova un equilibrio tra prestazioni di compressione e qualità visiva, rendendolo adatto a un'ampia gamma di applicazioni, dalle fotocamere digitali allo streaming video, dalla grafica ai giochi.
Con il progredire della tecnologia, potrebbero emergere nuove tecniche e formati di compressione per affrontare le limitazioni di YCbCrA e fornire un'efficienza di compressione e una qualità visiva ancora migliori. Tuttavia, i principi fondamentali della separazione delle informazioni di luminanza e crominanza, del sottocampionamento e della codifica di trasformazione probabilmente rimarranno rilevanti nei futuri standard di compressione di immagini e video.
In conclusione, YCbCrA è uno spazio colore e un formato immagine che offre una compressione efficiente separando le informazioni di luminanza e crominanza e consentendo il sottocampionamento della crominanza. L'inclusione di un canale alfa per la trasparenza lo rende versatile per varie applicazioni. Sebbene presenti alcune limitazioni, la compatibilità di YCbCrA con i popolari standard di compressione e il suo equilibrio tra prestazioni di compressione e qualità visiva lo rendono una scelta ampiamente utilizzata nel campo della compressione di immagini e video.
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