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。
ハイダイナミックレンジ（HDR）イメージングは、人間の目が幅広い輝度レベルを認識する能力と、従来のデジタルイメージングシステムがそのようなレンジをキャプチャ、処理、表示する際の限界とのギャップを埋めることを目的とした技術です。同じフレーム内で明暗の極端な部分を表現する能力が限られている標準ダイナミックレンジ（SDR）画像とは異なり、HDR画像はより広い輝度レベルのスペクトルを表示できます。これにより、より鮮やかでリアルな画像が得られ、人間の目が現実世界で認識するものに近づきます。
ダイナミックレンジの概念は、HDRイメージングを理解する上で中心的なものです。ダイナミックレンジとは、イメージングシステムで キャプチャ、処理、または表示できる最も明るい光と最も暗い闇の比率を指します。通常はストップで測定され、各ストップは光の量の2倍または半分を表します。従来のSDR画像は、通常、約6〜9ストップのダイナミックレンジ内で動作します。一方、HDR技術はこの限界を大幅に超えることを目指しており、特定の条件下では人間の目のダイナミックレンジである約14〜24ストップに匹敵するか、それを超えることを目指しています。
HDRイメージングは、高度なキャプチャ技術、革新的な処理アルゴリズム、およびディスプレイ技術の組み合わせによって実現されます。キャプチャ段階では、同じシーンの複数の露出が異なる輝度レベルで撮影されます。これらの露出は、最も暗い影から最も明るいハイライトまでの詳細をキャプチャします。その後、HDRプロセスでは、これらの露出を1つの画像に結合し、従来のデジタルイメージングセンサーを使用して1回の露出でキャプチャできるよりもはるかに広いダイナミックレンジを含みます。
HDR画像の処理には、キャプチャされた幅広い輝度レベルを、効率的に保存、送信、最終的に表示できる形式にマッピングすることが含まれます。トーンマッピングはこのプロセスの重要な部分です。キャプチャされたシーンの広いダイナミックレンジを、ターゲットディスプレイまたは出力メディアと互換性のあるダイナミックレンジに変換し、シーンの元の輝度変化の視覚的インパクトを維持するよう努めます。これには、明るさ、コントラスト、彩度を慎重に調整して、視聴者に自然で魅力的に見える画像を作成する、洗練されたアルゴリズムがしばしば含まれます。
HDR画像は、通常、拡張された輝度情報の範囲に対応できる特殊なファイル形式で保存されます。JPEG-HDR、OpenEXR、TIFFなどの形式は、この目的のために特別に開発されました。これらの形式は、浮動小数点数や拡張カラー空間などのさまざまな技術を使用して、HDR画像の幅広い明るさと色の情報を正確にエンコードします。これにより、HDRコンテンツの高忠実度が維持されるだけでなく、HDR対応デバイスとソフトウェアの幅広いエコシステムとの互換性が確保されます。
HDRコンテンツを表示するには、標準ディスプレイが提供できるよりも高い輝度レベル、より深い黒、より広い色域を備えた画面が必要です。HDR対応ディスプレイは、OLED（有機発光ダイオード）や、LED（発光ダイオード）バックライト強化を備えた高度なLCD（液晶ディスプレイ）パネルなどの技術を使用して、これらの特性を実現します。これらのディスプレイは、微妙な輝度差と鮮やかな輝度差の両方をレンダリングする能力により、視聴者の奥行き、ディテール、リアリズムの感覚を劇的に向上させます。
HDRコンテンツの普及は、HDR標準とメタデータの開発によってさらに促進されています。HDR10、Dolby Vision、Hybrid Log-Gamma（HLG）などの標準は、さまざまなプラットフォームやデバイス間でHDRコンテンツをエンコード、送信、レンダリングするためのガイドラインを指定します。HDRメタデータは、コンテンツのカラーキャリブレーションと輝度レベルに関する情報を提供することで、このエコシステムで重要な役割を果たします。これにより、デバイスは各コンテンツの特定の特性に応じてHDRレンダリング機能を最適化し、一貫して高品質な視聴体験を確保できます。
HDRイメージングの課題の1つは、主にSDRコンテンツ向けに設計された既存のワークフローやテクノロジーにシームレスに統合する必要があることです。これには、画像のキャプチャと処理だけでなく、それらの配信と表示も含まれます。これらの課題にもかかわらず、主要なコンテンツクリエイター、ストリーミングサービス、電子機器メーカーのサポートのおかげで、HDRの採用は急速に進んでおり、HDRテクノロジーが進化し、よりアクセスしやすくなるにつれて、写真や映画からビデオゲームや仮想現実まで、幅広いアプリケーションの標準になると予想されます。
HDRテクノロジーに関連するもう1つの課題は、ダイナミックレンジの拡大に対する要望と、既存のディスプレイテクノロジーとの互換性を維持する必要性のバランスです。HDRは視覚体験を劇的に向上させる機会を提供しますが、実装が不十分なHDRは、完全なHDR互換性のないディスプレイでは暗すぎたり明るすぎたりする画像になるリスクもあります。適切なトーンマッピングとエンドユーザーのディスプレイ機能の慎重な検討は、HDRコンテンツが幅広い視聴者にアクセスでき、普遍的に向上した視聴体験を提供することを保証するために不可欠です。
環境への配慮も、HDRテクノロジーの議論においてますます重要になっています。HDR対応デバイスのより明るいディスプレイに必要な高い消費電力は、エネルギー効率と持続可能性に課題をもたらします。メーカーとエンジニアは、これらのデバイスの環境フットプリントを損なうことなく、高い輝度とコントラストレベルを実現するためのよりエネルギー効率の高い方法を開発するために継続的に取り組んでいます。
HDRイメージングの未来は有望であり、現在の限界を克服し、テクノロジーの機能を拡大することに焦点を当てた継続的な研究開発が行われています。量子ドットディスプレイやマイクロLEDなどの新興技術は、HDRディスプレイの明るさ、色精度、効率をさらに向上させる可能性を秘めています。さらに、キャプチャおよび処理技術の進歩により、ワークフローを簡素化し、特殊な機器の必要性を減らすことで、HDRをコンテンツクリエイターにとってよりアクセスしやすくすることを目指しています。
コンテンツ消費の領域では、HDRテクノロジーは没入型体験のための新しい道を切り開いています。ビデオゲームや仮想現実では、HDRは現実世界の明るさと色の多様性をより正確に再現することで、臨場感とリアリズムを劇的に向上させることができます。これにより、視覚品質が向上するだけでなく、デジタル体験の感情的な影響も深まり、より魅力的でリアルなものになります。
エンターテイメントを超えて、HDRテクノロジーは、より広い範囲の輝度レベルを表示する能力が標準画像では見逃される可能性のある詳細を明らかにするのに役立つ医療画像などの分野で応用されています。同様に、天文学やリモートセンシングなどの分野では、HDRイメージングは天体や地球の表面の特徴をかつてないほど鮮明かつ奥行きのある形で捉えることができます。
結論として、HDRテクノロジーはデジタルイメージングにおける重要な進歩を表しており、デジタルコンテンツを現実世界の豊かさや深さに近づける強化された視覚体験を提供します。実装と広 範な採用に関連する課題にもかかわらず、HDRの利点は明らかです。このテクノロジーが進化し、さまざまな業界に統合されるにつれて、デジタル画像のキャプチャ、処理、認識方法に革命をもたらし、創造性、探求、理解のための新しい可能性を切り開く可能性があります。
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