A remoção de fundo separa um objeto de seu ambiente para que você possa colocá-lo em transparência, trocar a cena ou compô-lo em um novo design. Nos bastidores, você está estimando uma máscara alfa—uma opacidade por pixel de 0 a 1—e então aplicando composição alfa ao primeiro plano sobre outra coisa. Esta é a matemática de Porter–Duff e a causa de problemas comuns como “franjas” e alfa reto vs. pré-multiplicado. Para orientação prática sobre pré-multiplicação e cor linear, consulte as notas do Win2D da Microsoft, Søren Sandmann e o artigo de Lomont sobre mistura linear.
Se você puder controlar a captura, pinte o fundo com uma cor sólida (geralmente verde) e remova esse tom. É rápido, testado e aprovado em filmes e transmissões, e ideal para vídeo. As desvantagens são a iluminação e o vestuário: a luz colorida vaza para as bordas (especialmente o cabelo), então você usará ferramentas de despill para neutralizar a contaminação. Boas referências incluem a documentação do Nuke, Mixing Light e uma demonstração prática do Fusion.
Para imagens únicas com fundos bagunçados, algoritmos interativos precisam de algumas dicas do usuário—por exemplo, um retângulo solto ou rabiscos—e geram uma máscara nítida. O método canônico é GrabCut (capítulo de livro), que aprende modelos de cores para primeiro plano/fundo e usa cortes de grafo iterativamente para separá-los. Você verá ideias semelhantes na Seleção de Primeiro Plano do GIMP baseada em SIOX (plugin ImageJ).
Matting resolve a transparência fracionária em limites finos (cabelo, pelo, fumaça, vidro). O matting de forma fechada clássico pega um trimap (definitivamente-primeiro plano/definitivamente-fundo/desconhecido) e resolve um sistema linear para alfa com forte precisão de borda. O matting de imagem profundo moderno treina redes neurais no conjunto de dados Adobe Composition-1K (documentos do MMEditing), e é avaliado com métricas como SAD, MSE, Gradiente e Conectividade (explicador de benchmark).
Trabalhos de segmentação relacionados também são úteis: DeepLabv3+ refina limites com um codificador-decodificador e convoluções atrous (PDF); Mask R-CNN fornece máscaras por instância (PDF); e SAM (Segment Anything) é um modelo de base controlável por prompt que gera máscaras sem necessidade de treinamento em imagens desconhecidas.
Trabalhos acadêmicos relatam erros de SAD, MSE, Gradiente e Conectividade em Composition-1K. Se você está escolhendo um modelo, procure por essas métricas (definições de métricas; seção de métricas do Background Matting). Para retratos/vídeo, MODNet e Background Matting V2 são potentes; para imagens gerais de “objetos salientes”, U2-Net é uma base sólida; para transparências difíceis, FBA pode apresentar resultados melhores.
O JPEG, que significa Joint Photographic Experts Group, é um método comumente usado de compressão com perdas para imagens digitais, particularmente para aquelas imagens produzidas por fotografia digital. O grau de compressão pode ser ajustado, permitindo uma compensação selecionável entre o tamanho do armazenamento e a qualidade da imagem. O JPEG normalmente atinge uma compressão de 10:1 com pouca perda perceptível na qualidade da imagem.
O algoritmo de compressão JPEG está no cerne do padrão JPEG. O processo começa com uma imagem digital sendo convertida de seu espaço de cor RGB típico em um espaço de cor diferente conhecido como YCbCr. O espaço de cor YCbCr separa a imagem em luminância (Y), que representa os níveis de brilho, e crominância (Cb e Cr), que representam as informações de cor. Essa separação é benéfica porque o olho humano é mais sensível a variações de brilho do que de cor, permitindo que a compressão tire proveito disso ao comprimir as informações de cor mais do que a luminância.
Uma vez que a imagem está no espaço de cor YCbCr, o próximo passo no processo de compressão JPEG é reduzir a amostragem dos canais de crominância. A redução da amostragem reduz a resolução das informações de crominância, o que normalmente não afeta significativamente a qualidade percebida da imagem, devido à menor sensibilidade do olho humano aos detalhes de cor. Esta etapa é opcional e pode ser ajustada dependendo do equilíbrio desejado entre a qualidade da imagem e o tamanho do arquivo.
Após a redução da amostragem, a imagem é dividida em blocos, normalmente com tamanho de 8x8 pixels. Cada bloco é então processado separadamente. O primeiro passo no processamento de cada bloco é aplicar a Transformada Discreta de Cosseno (DCT). A DCT é uma operação matemática que transforma os dados do domínio espacial (os valores dos pixels) no domínio da frequência. O resultado é uma matriz de coeficientes de frequência que representam os dados do bloco da imagem em termos de seus componentes de frequência espacial.
Os coeficientes de frequência resultantes da DCT são então quantizados. A quantização é o processo de mapear um grande conjunto de valores de entrada para um conjunto menor - no caso do JPEG, isso significa reduzir a precisão dos coeficientes de frequência. É aqui que ocorre a parte com perdas da compressão, pois algumas informações da imagem são descartadas. A etapa de quantização é controlada por uma tabela de quantização, que determina quanta compressão é aplicada a cada componente de frequência. As tabelas de quantização podem ser ajustadas para favorecer maior qualidade de imagem (menos compressão) ou menor tamanho de arquivo (mais compressão).
Após a quantização, os coeficientes são organizados em uma ordem em ziguezague, começando do canto superior esquerdo e seguindo um padrão que prioriza os componentes de frequência mais baixa em relação aos de frequência mais alta. Isso ocorre porque os componentes de frequência mais baixa (que representam as partes mais uniformes da imagem) são mais importantes para a aparência geral do que os componentes de frequência mais alta (que representam os detalhes e bordas mais finos).
O próximo passo no processo de compressão JPEG é a codificação de entropia, que é um método de compressão sem perdas. A forma mais comum de codificação de entropia usada em JPEG é a codificação Huffman, embora a codificação aritmética também seja uma opção. A codificação Huffman funciona atribuindo códigos mais curtos a ocorrências mais frequentes e códigos mais longos a ocorrências menos frequentes. Como a ordenação em ziguezague tende a agrupar coeficientes de frequência semelhantes, ela aumenta a eficiência da codificação Huffman.
Assim que a codificação de entropia é concluída, os dados compactados são armazenados em um formato de arquivo que está em conformidade com o padrão JPEG. Este formato de arquivo inclui um cabeçalho que contém informações sobre a imagem, como suas dimensões e as tabelas de quantização usadas, seguido pelos dados da imagem codificados por Huffman. O formato do arquivo também suporta a inclusão de metadados, como dados EXIF, que podem conter informações sobre as configurações da câmera usadas para tirar a fotografia, a data e hora em que foi tirada e outros detalhes relevantes.
Quando uma imagem JPEG é aberta, o processo de descompressão essencialmente reverte as etapas de compressão. Os dados codificados por Huffman são decodificados, os coeficientes de frequência quantizados são desquantizados usando as mesmas tabelas de quantização que foram usadas durante a compressão e a Transformada Discreta de Cosseno Inversa (IDCT) é aplicada a cada bloco para converter os dados do domínio de frequência de volta em valores de pixel do domínio espacial.
Os processos de desquantização e IDCT introduzem alguns erros devido à natureza com perdas da compressão, razão pela qual o JPEG não é ideal para imagens que passarão por várias edições e serão salvas novamente. Cada vez que uma imagem JPEG é salva, ela passa pelo processo de compressão novamente e informações adicionais da imagem são perdidas. Isso pode levar a uma degradação perceptível na qualidade da imagem ao longo do tempo, um fenômeno conhecido como 'perda de geração'.
Apesar da natureza com perdas da compressão JPEG, ele continua sendo um formato de imagem popular devido à sua flexibilidade e eficiência. As imagens JPEG podem ser muito pequenas em tamanho de arquivo, o que as torna ideais para uso na web, onde largura de banda e tempos de carregamento são considerações importantes. Além disso, o padrão JPEG inclui um modo progressivo, que permite que uma imagem seja codificada de forma que possa ser decodificada em várias passagens, cada passagem melhorando a resolução da imagem. Isso é particularmente útil para imagens da web, pois permite que uma versão de baixa qualidade da imagem seja exibida rapidamente, com a qualidade melhorando à medida que mais dados são baixados.
O JPEG também tem algumas limitações e nem sempre é a melhor escolha para todos os tipos de imagens. Por exemplo, ele não é adequado para imagens com bordas nítidas ou texto de alto contraste, pois a compressão pode criar artefatos perceptíveis nessas áreas. Além disso, o JPEG não oferece suporte à transparência, que é um recurso fornecido por outros formatos como PNG e GIF.
Para resolver algumas das limitações do padrão JPEG original, novos formatos foram desenvolvidos, como JPEG 2000 e JPEG XR. Esses formatos oferecem eficiência de compressão aprimorada, suporte para profundidades de bits mais altas e recursos adicionais como transparência e compressão sem perdas. No entanto, eles ainda não alcançaram o mesmo nível de adoção generalizada do formato JPEG original.
Concluindo, o formato de imagem JPEG é um equilíbrio complexo de matemática, psicologia visual humana e ciência da computação. Seu uso difundido é uma prova de sua eficácia na redução do tamanho dos arquivos, mantendo um nível de qualidade de imagem aceitável para a maioria das aplicações. Compreender os aspectos técnicos do JPEG pode ajudar os usuários a tomar decisões informadas sobre quando usar este formato e como otimizar suas imagens para o equilíbrio de qualidade e tamanho de arquivo que melhor atende às suas necessidades.
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