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。
MATLABで一般的に使用されるMAT画像フォーマットは、MathWorksによって開発された高レベル言語およびインタラクティブ環境であるMATLABに関連付けられていますが、JPEGやPNGのような従来の画像フォーマットではありません。代わりに、MATLABで一般的に使用される行列、変数、およびその他のデータ型を格納するためのファイルフォーマットです。MATフォーマットはMATLAB MATファイルの略です。このファイルフォーマットは、MATLABユーザーにとって不可欠であり、変数、関数、配列、さらには画像を、MATLABワークスペースに簡単にロードして、さらなる分析や処理を行うことができるフォーマットで格納および管理できます。
MATファイルは、多次元配列やス カラーデータを含む複数の変数を保持できるバイナリデータコンテナです。画像に関しては、MATLABは各ピクセル値を行列内の要素として格納された行列として扱います。グレースケール画像の場合、これは2次元行列ですが、カラー画像の場合、赤、緑、青のカラーコンポーネントのレイヤーが別々にある3次元行列です。MATフォーマットは、科学的および工学的なアプリケーションに不可欠なデータの正確な数値精度と構造を保持するため、そのような画像データを格納するのに特に役立ちます。
MATファイルフォーマットは時間の経過とともに進化しており、MATLABが更新されるにつれてさまざまなバージョンがリリースされています。最も一般的なバージョンはMATファイルバージョン4、5、7で、私の知識の範囲では2023年時点でバージョン7.3が最新です。各バージョンでは、複雑なデータの格納と管理のための広く使用されているデータモデル、ライブラリ、およびファイルフォーマットであるHDF5（階層データフォーマットバージョン5）とのデータ容量、圧縮、互換性の点で改善が導入されています。
MATファイルバージョン4は最も単純で古いフォーマットであり、データ圧縮や複雑な階層構造をサポートしていません。主に古いバージョンのMATLABとの互換性のために使用されます。バージョン5は、データ圧縮、Unicode文字エンコーディング、複素数とオブジェクトのサポートなどの機能を導入したより高度なフォーマットです。バージョン7では、圧縮の向上やより大きな配列を格納する機能など、さらに多くの機能強化が追加されました。バージョン7.3はHDF5標準と完全に統合されており、MATファイルはHDF5の 高度な機能（より大規模なデータストレージやより複雑なデータ編成など）を活用できます。
MATファイル、特に画像データを扱う場合は、MATLABが画像をどのように処理するかを理解することが重要です。MATLABは画像を数値の配列として表し、各数値はグレースケール画像のピクセルの強度またはRGB画像のカラーコードに対応します。たとえば、8ビットグレースケール画像は、0から255の範囲の値を持つ行列として格納されます。ここで、0は黒、255は白、その間の値はグレースケールの濃淡を表します。カラー画像の場合、MATLABは最初の2つの次元がピクセルの位置に対応し、3番目の次元がカラーチャンネルに対応する3次元配列を使用します。
MATLABでMATファイルを作成するには、「save」関数を使用できます。この関数を使用すると、ユーザーはファイルの名前と保存する変数を指定できます。たとえば、'img'という名前の画像行列を'imageData.mat'という名前のMATファイルに保存するには、「save('imageData.mat', 'img')」というコマンドを実行します。このコマンドは、後で「load」関数を使用してMATLABにロードできる画像データを含むMATファイルを作成します。
MATLABでMATファイルをロードするのは簡単です。「load」関数は、ファイルからデータを読み取ってMATLABワークスペースに取り込みます。たとえば、「load('imageData.mat')」を実行すると、「imageData.mat」の内容がワークスペースにロードされ、ユーザーは格納された画像データにアクセスして操作できます。「whos」コマンドは、ロード後に使用して、ロードされた変数に関する情報（サイズ、形状、データ型など）を表示で きます。
MATフォーマットの主な利点の1つは、データをコンパクトかつ効率的に格納できることです。データをMATファイルに保存すると、MATLABは圧縮を適用してファイルサイズを小さくできます。これは、特に高解像度の画像や大規模な画像データセットを扱う場合に非常に大規模になる可能性がある画像データに役立ちます。MATファイルで使用される圧縮はロスレスであり、データがMATLABにロードされると、精度や品質が低下することなく元のデータと同じになります。
MATファイルはメタデータの格納もサポートしており、データの起源、作成日、使用されたMATLABバージョン、およびその他の関連する詳細情報を含めることができます。このメタデータは、データを他の人と共有したり、将来使用するためにデータをアーカイブしたりする場合に非常に貴重です。コンテキストを提供し、データが正確に解釈され、再現されることを保証するためです。
数値配列や画像データに加えて、MATファイルは構造体、セル配列、テーブル、オブジェクトなど、さまざまな他のデータ型を格納できます。この柔軟性により、MATファイルはMATLABユーザーにとって用途の広いツールとなり、さまざまなデータ型と構造を1つのファイルにカプセル化できます。これは、関連するすべてのデータを一貫性のある整理された方法で保存できるため、複数のタイプのデータを含む複雑なプロジェクトに特に役立ちます。
MATLAB以外のMATファイルと対話する必要があるユーザー向けに、MathWorksはMATファイルI/Oライブラリを提供しています。これにより、C、C++、Fortranで記述されたプログラムはMATファイルの読み書きができます。このライブラリは、MATLABデータを他のアプリケーションと統合したり、MATファイルデータにアクセスする必要があるカスタムソフトウェアを開発したりするのに役立ちます。さらに、Pythonなどの他のプログラミング言語用のサードパーティライブラリとツールが利用可能であり、より広範なアプリケーションでMATファイルを使用できます。
バージョン7.3でMATファイルをHDF5標準と統合したことで、フォーマットの機能が大幅に拡張されました。HDF5は大量のデータを格納して整理するように設計されており、この標準を採用することで、MATファイルは以前よりもはるかに大規模なデータセットを処理できるようになりました。これは、大量のデータが一般的な機械学習、データマイニング、ハイパフォーマンスコンピューティングなどの分野で特に重要です。HDF5統合により、MATファイルはHDF5互換ツールを使用してアクセスできるようになり、他のシステムやソフトウェアとの相互運用性がさらに向上します。
MATフォーマットには多くの利点がありますが、考慮すべき点がいくつかあります。1つはバージョン互換性の問題です。MATLABが進化するにつれてMATファイルフォーマットも進化し、新しいバージョンで保存されたファイルは古いバージョンのMATLABと互換性がない場合があります。ユーザーは、使用しているMATLABのバージョンとロードしようとしているMATファイルのバージョンを認識する必要があります。MATLABには、保存時にMATファイルのバージョンをチェックして指定する関数が用意されており、これによりさまざまなMATLABリリース間の互換性を維持できます。
もう1つの考慮事項は、MATフォーマ ットの独自性です。これはMathWorksによって十分に文書化され、サポートされていますが、他のデータフォーマットのようなオープンスタンダードではありません。MATLABまたは互換性のあるソフトウェアにアクセスできないユーザーとデータを共有する場合、これは課題となる可能性があります。ただし、HDF5はオープンスタンダードであり、HDF5ファイルを使用するためのツールが数多くあるため、HDF5との統合によりこの問題はある程度緩和されています。
結論として、MAT画像フォーマットは、MATLABで画像データやその他の変数を格納するための強力で柔軟な方法です。数値精度を維持し、さまざまなデータ型をサポートし、HDF5標準と統合する機能により、特に科学的および工学的な分野で作業するMATLABユーザーにとって貴重なツールになります。バージョン互換性とフォーマットの独自性に関する考慮事項はありますが、データの格納と交換にMATファイルを使用することの利点は大きいです。MATLABが進化し続けるにつれて、MATフォーマットも進化し続け、複雑なデータを管理するためのさらに多くの機能と機能を提供する可能性があります。
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