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。
BAYERAは、デジタル写真や画像処理アプリケーションで一般的に使用される、未加工の画像ファイル形式です。ほとんどのデジタル画像センサーで使用されるカラーフィルターアレイ（CFA）である、バイエルフィルターモザイクパターンにちなんで名付けられました。バイエルフィルターモザイクは、画像センサーのフォトサイト上に特定のパターンで配置された、赤、緑、青のカラーフィルターのグリッドで構成されています。このパターンにより、センサーはカラー情報をキャプチャし、処理してフルカラー画像を生成します。
一般的なバイエルフィルターモザイクでは、緑のフィルターは市松模様に配置され、赤と青のフィルターは交互の行に配置されます。人間の目は緑の光に敏感であるため、緑のフィルターはより多く配置されており、この配置は全体的な画質と輝度分解能の向上に役立ちます。カラーフィルターの具体的な配置は、メーカーや特定のセンサー設計によって異なる場合があります。
光がバイエルフィルターモザイクを通過して画像センサーに到達すると、各フォトサイトは関連するフィルターの色に対応する光の強度をキャプチャします。ただし、この段階では、各フォトサイトには1つのカラーチャネル（赤、緑、または青）に関する情報しかありません。フルカラー画像を作成するには、デモザイクまたはデベイヤリングと呼ばれるプロセスが実行されます。
デモザイクでは、周囲のピクセルのカラー情報に基づいて、各ピクセルの欠落したカラー値を補間します。デモザイクには、単純なバイリニア補間から、エッジ検出とカラー勾配を考慮したより高度な方法まで、さまざまなアルゴリズムを使用できます。デモザイクアルゴリズムの選択は、特に色の正確性、シャープネス、アーティファクトの低減という点で、最終的な画質に大きな影響を与える可能性があります。
BAYERAファイルは、画像センサーによってキャプチャされた未加工の処理されていないデータを格納し、元のバイエルパターンを保持します。この未加工データには、各ピクセルの単一のカラー値が含まれており、通過したカラーフィルターに対応しています。ファイル形式には通常、使用される特定のバイエルパターンだけでなく、その他のカメラ設定や画像パラメータを記述するメタデータが含まれます。
BAYERA形式の主な利点の1つは、画像センサーによ ってキャプチャされた最大限のデータを保持し、後処理と画像操作の柔軟性を提供することです。未加工ファイルを使用すると、ユーザーは品質を損なうことなく、または圧縮アーティファクトを導入することなく、ホワイトバランス、露出、カラーグレーディングなどのパラメータを調整できます。これにより、BAYERAファイルは、画像に対する最高レベルの制御を必要とするプロの写真家や画像の専門家に特に魅力的になります。
ただし、BAYERAファイルを使用することには課題もあります。ファイルは通常、JPEGやPNGなどの処理された画像形式よりも大きく、未圧縮の未加工データが含まれています。これにより、ストレージ要件が高くなり、処理時間が遅くなる可能性があります。さらに、BAYERAファイルの表示と編集には、未加工データを解釈し、必要なデモザイクと画像処理手順を実行できる特殊なソフトウェアが必要です。
これらの課題に対処するために、多くのカメラメーカーはBAYERAパターンに基づいて独自の独自の未加工ファイル形式を開発しました。これらの形式には多くの場合追加のメタデータが含まれ、画質を犠牲にすることなくファイルサイズを削減するために、ある程度のロスレス圧縮を適用する場合があります。このような独自の形式の例としては、CR2（キヤノン）、NEF（ニコン）、ARW（ソニー）などがあります。
独自の未加工形式が存在するにもかかわらず、BAYERA形式はデジタル画像業界の標準であり続けています。多くの画像編集アプリケーションとワークフローは、BAYERAファイルのインポートと処理をサポートしており、さまざまなプラットフォームやデバイス間での互 換性を確保しています。
結論として、BAYERAファイル形式はデジタル写真の重要なコンポーネントであり、バイエルフィルターモザイクパターンに基づいて未加工の画像データをキャプチャして格納できます。画像センサーから最大限の情報を保持する機能により、後処理ワークフローで最高レベルの制御と柔軟性を要求するプロの写真家や画像の専門家にとって不可欠なツールになります。BAYERAファイルを使用することには、ファイルサイズが大きいことや特殊なソフトウェアが必要になることなどの課題がありますが、この形式の利点はデジタル画像業界の標準であり続けています。
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