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 formato de imagem PDB (Protein Data Bank) não é um formato de "imagem" tradicional como JPEG ou PNG, mas sim um formato de dados que armazena informações estruturais tridimensionais sobre proteínas, ácidos nucleicos e montagens complexas. O formato PDB é um pilar da bioinformática e da biologia estrutural, pois permite que os cientistas visualizem, compartilhem e analisem as estruturas moleculares de macromoléculas biológicas. O arquivo PDB é gerenciado pelo Worldwide Protein Data Bank (wwPDB), que garante que os dados do PDB estejam disponíveis gratuita e publicamente para a comunidade global.
O formato PDB foi desenvolvido pela primeira vez no início da década de 1970 para atender à crescente necessidade de um método padronizado de representação de estruturas moleculares. Desde então, ele evoluiu para acomodar uma ampla gama de dados moleculares. O formato é baseado em texto e pode ser lido por humanos e processado por computadores. Ele consiste em uma série de registros, cada um dos quais começa com um identificador de linha de seis caracteres que especifica o tipo de informação contida naquele registro. Os registros fornecem uma descrição detalhada da estrutura, incluindo coordenadas atômicas, conectividade e dados experimentais.
Um arquivo PDB típico começa com uma seção de cabeçalho, que inclui metadados sobre a estrutura da proteína ou do ácido nucleico. Esta seção contém registros como TITLE, que fornece uma breve descrição da estrutura; COMPND, que lista os componentes químicos; e SOURCE, que descreve a origem da molécula biológica. O cabeçalho também inclui o registro AUTHOR, que lista os nomes das pessoas que determinaram a estrutura, e o registro JOURNAL, que fornece uma citação para a literatura onde a estrutura foi descrita pela primeira vez.
Após o cabeçalho, o arquivo PDB contém as informações da sequência primária da macromolécula nos registros SEQRES. Esses registros listam a sequência de resíduos (aminoácidos para proteínas, nucleotídeos para ácidos nucleicos) conforme aparecem na cadeia. Esta informação é crucial para entender a relação entre a sequência de uma molécula e sua estrutura tridimensional.
Os registros ATOM são indiscutivelmente a parte mais importante de um arquivo PDB, pois contêm as coordenadas de cada átomo na molécula. Cada registro ATOM inclui o número de série do átomo, o nome do átomo, o nome do resíduo, o identificador da cadeia, o número da sequência do resíduo e as coordenadas cartesianas x, y e z do átomo em angstroms. Os registros ATOM permitem a reconstrução da estrutura tridimensional da molécula, que pode ser visualizada usando software especializado como PyMOL, Chimera ou VMD.
Além dos registros ATOM, existem registros HETATM para átomos que fazem parte de resíduos ou ligantes não padrão, como íons metálicos, moléculas de água ou outras moléculas pequenas ligadas à proteína ou ao ácido nucleico. Esses registros são formatados de forma semelhante aos registros ATOM, mas são diferenciados para facilitar a identificação de componentes não macromoleculares dentro da estrutura.
As informações de conectividade são fornecidas nos registros CONECT, que listam as ligações entre os átomos. Esses registros não são obrigatórios, pois a maioria dos softwares de visualização e análise molecular pode inferir conectividade com base nas distâncias entre os átomos. No entanto, eles são cruciais para definir ligações incomuns ou para estruturas com complexos de coordenação de metal, onde a ligação pode não ser óbvia apenas pelas coordenadas atômicas.
O formato PDB também inclui registros para especificar elementos de estrutura secundária, como hélices alfa e folhas beta. Os registros HELIX e SHEET identificam essas estruturas e fornecem informações sobre sua localização dentro da sequência. Esta informação ajuda a entender os padrões de dobramento da macromolécula e é essencial para estudos comparativos e modelagem.
Dados experimentais e métodos usados para determinar a estrutura também são documentados no arquivo PDB. Registros como EXPDTA descrevem a técnica experimental (por exemplo, cristalografia de raios X, espectroscopia de RMN), enquanto os registros REMARK podem conter uma ampla variedade de comentários e anotações sobre a estrutura, incluindo detalhes sobre coleta de dados, resolução e estatísticas de refinamento.
O registro END sinaliza o fim do arquivo PDB. É importante observar que, embora o formato PDB seja amplamente utilizado, ele tem algumas limitações devido à sua idade e ao formato de largura de coluna fixa, o que pode levar a problemas com estruturas modernas que possuem um grande número de átomos ou requerem maior precisão. Para resolver essas limitações, um formato atualizado chamado mmCIF (macromolecular Crystallographic Information File) foi desenvolvido, que oferece uma estrutura mais flexível e extensível para representar estruturas macromoleculares.
Apesar do desenvolvimento do formato mmCIF, o formato PDB permanece popular devido à sua simplicidade e ao grande número de ferramentas de software que o suportam. Os pesquisadores geralmente convertem entre os formatos PDB e mmCIF dependendo de suas necessidades e das ferramentas que estão usando. A longevidade do formato PDB é uma prova de seu papel fundamental no campo da biologia estrutural e sua eficácia em transmitir informações estruturais complexas de uma maneira relativamente direta.
Para trabalhar com arquivos PDB, os cientistas usam uma variedade de ferramentas computacionais. O software de visualização molecular permite que os usuários carreguem arquivos PDB e visualizem as estruturas em três dimensões, girem-nas, ampliem e reduzam e apliquem diferentes estilos de renderização para entender melhor o arranjo espacial dos átomos. Essas ferramentas geralmente fornecem funcionalidades adicionais, como medição de distâncias, ângulos e diedros, simulação de dinâmica molecular e análise de interações dentro da estrutura ou com ligantes potenciais.
O formato PDB também desempenha um papel crucial na biologia computacional e na descoberta de medicamentos. Informações estruturais de arquivos PDB são usadas na modelagem de homologia, onde a estrutura conhecida de uma proteína relacionada é usada para prever a estrutura de uma proteína de interesse. No design de medicamentos baseado em estrutura, arquivos PDB de proteínas-alvo são usados para rastrear e otimizar compostos de medicamentos em potencial, que podem então ser sintetizados e testados em laboratório.
O impacto do formato PDB se estende além de projetos de pesquisa individuais. O Protein Data Bank em si é um repositório que atualmente contém mais de 150.000 estruturas e continua a crescer à medida que novas estruturas são determinadas e depositadas. Este banco de dados é um recurso inestimável para educação, permitindo que os alunos explorem e aprendam sobre as estruturas das macromoléculas biológicas. Ele também serve como um registro histórico do progresso na biologia estrutural nas últimas décadas.
Concluindo, o formato de imagem PDB é uma ferramenta crítica no campo da biologia estrutural, fornecendo um meio para armazenar, compartilhar e analisar as estruturas tridimensionais de macromoléculas biológicas. Embora tenha algumas limitações, sua ampla adoção e o desenvolvimento de um rico ecossistema de ferramentas para seu uso garantem que ele permanecerá um formato-chave no futuro próximo. À medida que o campo da biologia estrutural continua a evoluir, o formato PDB provavelmente será complementado por formatos mais avançados como o mmCIF, mas seu legado perdurará como a base sobre a qual a biologia estrutural moderna é construída.
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