背景の削除は、被写体を周囲から分離し、透明な背景に配置したり、 シーンを交換したり、新しいデザインに合成したりできるようにします。内部では、 アルファマット（ピクセルごとの不透明度0〜1）を推定し、前景を何か他のものの上にアルファ合成しています。これはポーター-ダフの数学であり、「フリンジ」や ストレートアルファ対乗算済みアルファのようなおなじみの落とし穴の原因です。乗算済みアルファとリニアカラーに関する実践的なガイダンスについては、 MicrosoftのWin2Dノート、 Søren Sandmann、および Lomontのリニアブレンドに関する記事を参照してください。
キャプチャを制御できる場合は、背景を単色（多くの場合緑）で塗りつぶし、その色相をキーアウトします。 これは高速で、映画や放送で実証済みであり、ビデオに最適です。トレードオフは照明とワードローブです。 色付きの光がエッジ（特に髪）にこぼれるため、デスピルツールを使用して汚染を中和します。 優れた入門書には、Nukeのドキュメント、 Mixing Light、および実践的な Fusionデモが含まれます。
背景が乱雑な単一の画像の場合、インタラクティブアルゴリズムには、ユーザーからのいくつかのヒント（たとえば、緩い 長方形や落書き）が必要であり、鮮明なマスクに収束します。標準的な方法は GrabCut （本の章）であり、前景/背景のカラーモデルを学習し、グラフカットを繰り返し使用してそれらを分離します。GIMPの前景選択では、 SIOX （ImageJプラグイン）に基づいた同様のアイデアが見られます。
マッティングは、かすかな境界（髪、毛皮、煙、ガラス）での部分的な透明度を解決します。クラシックな クローズドフォームマッティングは、 トライマップ（明確な前景/明確な背景/不明）を取得し、強力なエッジ忠実度で アルファの線形システムを解きます。現代の ディープイメージマッティングは、 Adobe Composition-1Kデータセット（MMEditingドキュメント）でニューラルネットワークをトレーニングし、 SAD、MSE、Gradient、Connectivity（ベンチマークの説明）などのメトリックで評価されます。
関連するセグメンテーション作業も役立ちます： DeepLabv3+は、エンコーダー-デコーダーとatrous畳み込みで境界を洗練します （PDF）; Mask R-CNNは、インスタンスごとのマスクを提供します （PDF）; そして SAM（Segment Anything）は、 なじみのない画像に対してゼロショットマスクを生成するプロンプト可能な基盤モデルです。
学術研究では、Composition-1Kに関するSAD、MSE、Gradient、およびConnectivityエラーが報告されています。モデルを選択する場合は、これらのメトリックを探してください （メトリックの定義; Background Mattingのメトリックセクション）。 ポートレート/ビデオの場合、MODNetと Background Matting V2は強力です。一般的な「顕著なオブジェクト」画像の場合、 U2-Netは堅実なベースラインです。困難な透明度の場合、 FBAはよりクリーンになる可能性があります。
Tagged Image File Format（TIFF）は、画像データを格納するための汎用性と柔軟性に優れたフォーマットです。1980年代半ばにAldus Corporation（現在はAdobe Systemsの一部）によって開発されたTIFFは、独自の画像フォーマット間のギャップを埋めるように設計されており、画像ストレージのための適応性と詳細なフレームワークを提供します。TIFFは、より単純な画像フォーマットとは異なり、高解像度で多層の画像を格納できるため、写真、出版、地理空間画像などの分野の専門家に好まれています。
TIFFフォーマットは本質的にコンテナのようなもので、JPEG、LZW、PackBits、未圧縮の生データなど、さまざまな種類の画像エンコーディングを保持できます。この柔軟性は重要な機能であり、TIFF画像をさまざまなニーズに合わせて高度に最適化できます。最高画質を維持する場合でも、共有を容易にするためにファイルサイズを削減する場合でも対応できます。
TIFFの際立った特徴は、タグの基本原則に基づいて動作する構造です。各TIFFファイルは、1つ以上のディレクトリ（通常はIFD（Image File Directories）と呼ばれます）で構成されており、そこには画像メタデータ、画像データ自体、および他のサブファイルが含まれます。各IFDは定義されたエントリのリストで構成されています。各エントリは、画像の寸法、圧縮タイプ、カラー情報などのファイルのさまざまな属性を指定するタグです。このタグ構造により、TIFFファイルは幅広い画像タイプとデータを処理できるため、非常に汎用性が高くなります。
TIFFの強みの1つは、RGB、CMYK、LABなどのさまざまなカラースペースとカラーモデルをサポートしていることで、さまざまな専門的および創造的なアプリケーションで正確な色表現が可能です。さらに、TIFFは1ビット（白黒）から32ビット（以上）のトゥルーカラー画像まで、複数の色深度をサポートできます。この色深度のサポートは、アルファチャンネル（透明度）を処理する機能と組み合わさることで、TIFFは高品質の画像再現に理想的なフォーマットになります。
TIFFは、著作権情報、タイムスタンプ、GPSデータなどを含むメタデータも堅牢にサポートしています。これは、IPTC（International Press Telecommunications Council）、EXIF（Exchangeable Image File Format）、XMP（Extensible Metadata Platform）標準を利用することで実現されています。このような包括的なメタデータ機能 は、特に各画像に関する詳細情報が不可欠な専門的な環境において、大規模な画像ライブラリのカタログ化、検索、管理に非常に役立ちます。
TIFFのもう1つの注目すべき機能は、1つのファイル内に複数の画像とページを処理できることで、これはマルチページサポートとして知られています。これにより、TIFFはスキャンされたドキュメント、ファックスされたドキュメント、ストーリーボードアプリケーションに特に役立ちます。関連する画像を1つのファイルに統合することで、ワークフローとファイル管理が大幅に合理化されます。
TIFFには多くの利点がありますが、その複雑さと柔軟性により互換性の問題が発生する可能性があります。すべてのTIFFファイルが同じように作成されているわけではなく、すべてのソフトウェアがすべてのTIFFバリアントを処理できるわけではありません。これにより、デジタルカメラ画像のフォーマットを標準化することを目的としたTIFF/EP（Electronic Photography）や、出版業界のニーズをターゲットにしたTIFF/IT（Information Technology）などのサブセットが登場しました。これらのサブセットは、ファイルが特定のプロファイルに準拠するように機能し、さまざまなプラットフォームとアプリケーション間での相互運用性を向上させます。
圧縮はTIFFのもう1つの重要な側面であり、このフォーマットは可逆圧縮と非可逆圧縮の両方のスキームをサポートしています。LZW（Lempel-Ziv-Welch）やDeflate（ZIPと同様）などの可逆圧縮は、元の画像品質を維持することが最優先されるアプリケーションに適しています。JPEGなどの非可逆圧縮は、ファイルサイズが完全な忠実度よりも重要な場合に使用できます。TIFFの圧縮の柔軟性は強みですが、ユーザーは圧縮方法を選択する際のトレードオフを理解する必要があります。
TIFFのより技術的な側面の1つは、ファイルヘッダーです。ファイルヘッダーには、ファイル内で使用されるバイトオーダーなど、ファイルに関する重要な情報が含まれています。TIFFはビッグエンディアン（モトローラ）とリトルエンディアン（インテル）の両方のバイトオーダーをサポートしており、ヘッダーの最初の数バイトはどちらが使用されているかを示し、TIFFファイルが異なるシステムとアーキテクチャで正しく読み取られるようにします。さらに、ヘッダーは最初のIFDへのオフセットを指定し、本質的に画像データとメタデータの開始位置を指し示します。これはファイルを正しく読み取るために重要な側面です。
高ダイナミックレンジ（HDR）の画像を処理することも、TIFFが優れている分野です。TIFFファイルは、ピクセルデータに浮動小数点値を使用することで、標準的な画像フォーマットよりも広い範囲の輝度とカラー値を表すことができ、特殊効果、デジタルシネマ、プロフェッショナル写真などの業界のニーズに対応できます。これらの業界では、このような高品質の画像キャプチャと再現が求められます。
TIFFフォーマットは、その汎用性と専門分野での広範な使用にもかかわらず、批判がないわけではありません。TIFFを非常に強力にする柔軟性は、その複雑さにもつながり、専門的なソフトウェアやその複雑さを完全に理解せずに作業することは困難になります。さらに、TIFF画像のファイルサイズは、特に未圧縮の画像データや高解像度の画像を 扱う場合に非常に大きくなる可能性があり、ストレージと伝送の課題につながります。
長年にわたり、TIFFの機能をさらに強化し、その限界に対処する取り組みが行われてきました。たとえば、BigTIFFは元のTIFF仕様の拡張機能であり、4GBを超えるファイルに対応しています。これにより、標準的なTIFFファイルの制限を超える非常に高解像度または詳細な画像を扱う必要性に対処できます。この進化は、進歩するテクノロジーと新しいアプリケーションのニーズを満たすためにTIFFが継続的に開発および適応されていることを反映しています。
結論として、Tagged Image File Format（TIFF）は、デジタル画像ストレージの進化するニーズと課題を証明するものであり、柔軟性と複雑さのバランスを取っています。詳細な画像データとメタデータをカプセル化し、さまざまな圧縮スキームをサポートし、さまざまな専門的な設定に適応できる能力により、永続的なフォーマットになっています。それにもかかわらず、その複雑さを理解するには、その構造と機能を十分に理解する必要があります。デジタル画像技術が進化し続けるにつれて、TIFFフォーマットも進化し、専門的および創造的な分野での関連性と有用性を維持する可能性があります。
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