Удаление фона отделяет объект от окружения, чтобы вы могли поместить его на прозрачный фон, заменить сцену или встроить в новый дизайн. Под капотом вы оцениваете альфа-мат — покадровую непрозрачность от 0 до 1 — и затем выполняете альфа-композитинг переднего плана поверх другой подложки. Эта математика из Porter–Duff приводит к знакомым ловушкам вроде «ореолов» и прямой против премультиплицированной альфы. Практические советы по премультипликации и линейному цвету см. в заметках Win2D от Microsoft, у Сёрена Сандмана и в материале Ломонта про линейное смешивание.
Если вы управляете съёмкой, покрасьте фон в сплошной цвет (часто зелёный) и кейте этот оттенок. Это быстро, проверено в кино и вещании и идеально для ви део. Компромиссы — свет и гардероб: цветной свет попадает на края (особенно волосы), поэтому используйте инструменты despill, чтобы нейтрализовать загрязнение. Хорошие вводные — доки Nuke, Mixing Light и практическое демо по Fusion.
Для одиночных кадров со сложным фоном интерактивным алгоритмам нужны подсказки пользователя — например, свободный прямоугольник или штрихи — и они сходятся к аккуратной маске. Каноничный метод — GrabCut (глава в книге), который обучает цветовые модели переднего/заднего плана и итеративно разделяет их графовыми разрезами. Похожие идеи есть в Foreground Select GIMP на основе SIOX (плагина ImageJ).
Маттинг решает частичную прозрачность на тонких границах (волосы, шерсть, дым, стекло). Классический closed-form matting берёт тримап (точно передний/точно фон/неизвестно) и решает линейную систему для альфы с высокой точностью по краям. Современный deep image matting обучает нейросети на датасете Adobe Composition-1K (MMEditing docs) и оценивается метриками вроде SAD, MSE, Gradient и Connectivity (объяснение бенчмарка).
Связанные методы сегментации тоже полезны: DeepLabv3+ уточняет границы энкодером–декодером и atrous-свёртками (PDF); Mask R-CNN даёт маски для каждого объекта (PDF); а SAM (Segment Anything) — управляемая запросами foundation-модель, которая строит маски на новых изображениях без дообучения.
Научные работы приводят ошибки SAD, MSE, Gradient и Connectivity на Composition-1K. Если выбираете модель, ищите эти метрики (определения метрик; секцию про метрики Background Matting). Для портретов/видео MODNet и Background Matting V2 сильны; для общих сн имков «salient object» U2-Net — надёжная база; для сложной прозрачности FBA даёт более чистый результат.
JPEG, что означает Объединенная группа экспертов по фотографии, является широко используемым методом с потерями для цифровых изображений, особенно для тех изображений, которые создаются цифровой фотографией. Степень сжатия можно регулировать, что позволяет выбирать компромисс между размером хранилища и качеством изображения. JPEG обычно достигает сжатия 10:1 с небольшой заметной потерей качества изображения.
Алгоритм сжатия JPEG лежит в основе стандарта JPEG. Процесс начинается с преобразования цифрового изображения из его типичного цветового пространства RGB в другое цветовое пространство, известное как YCbCr. Цветовое пространство YCbCr разделяет изображение на яркость (Y), которая представляет уровни яркости, и цветность (Cb и Cr), которая представляет цветовую информацию. Это разделение полезно, потому что человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости, чем цвета, что позволяет сжатию использовать это преимущество, сжимая цветовую информацию больше, чем яркость.
Как только изображение находится в цветовом пространстве YCbCr, следующим шагом в процессе сжатия JPEG является понижение частоты дискретизации каналов цветности. Понижение частоты дискретизации уменьшает разрешение информации о цветности, что обычно не влияет на воспринимаемое качество изображения, из-за более низкой чувствительности человеческого глаза к деталям цвета. Этот шаг является необязательным и может быть скорректирован в зависимости от желаемого баланса между качеством изображения и размером файла.
После понижения частоты дискретизации изображение делится на блоки, обычно размером 8x8 пикселей. Затем каждый блок обрабатывается отдельно. Первым шагом в обработке каждого блока является применение дискретного косинусного преобразования (DCT). DCT — это математическая операция, которая преобразует данные пространственной области (значения пикселей) в частотную область. Результатом является матрица частотных коэффициентов, которые представляют данные блока изображения с точки зрения его пространственных частотных компонентов.
Затем частотные коэффициенты, полученные в результате DCT, квантуются. Квантование — это процесс отображения большого набора входных значений в меньший набор — в случае JPEG это означает уменьшение точности частотных коэффициентов. Именно здесь происходит потерянная часть сжатия, поскольку часть информации изображения отбрасывается. Шаг квантования контролируется таблицей квантования, которая определяет, какое сжатие применяется к каждому частотному компоненту. Таблицы квантования можно настроить в пользу более высокого качества изображения (меньшее сжатие) или меньшего размера файла (большее сжатие).
После квантования коэффициенты располагаются в зигзагообразном порядке, начиная с верхнего левого угла и следуя шаблону, который ставит приоритет более низким частотным компонентам над бо лее высокими. Это связано с тем, что более низкие частотные компоненты (которые представляют более однородные части изображения) более важны для общего внешнего вида, чем более высокие частотные компоненты (которые представляют более мелкие детали и края).
Следующим шагом в процессе сжатия JPEG является энтропийное кодирование, которое является методом сжатия без потерь. Наиболее распространенной формой энтропийного кодирования, используемой в JPEG, является кодирование Хаффмана, хотя также возможна арифметическое кодирование. Кодирование Хаффмана работает путем назначения более коротких кодов более частым вхождениям и более длинных кодов менее частым вхождениям. Поскольку зигзагообразный порядок имеет тенденцию группировать похожие частотные коэффициенты вместе, это повышает эффективность кодирования Хаффмана.
После завершения энтропийного кодирования сжатые данные сохраняются в формате файла, соответствующем стандарту JPEG. Этот формат файла включает заголовок, который содержит информацию об изображении, такую как его размеры и используемые таблицы квантования, а затем данные изобра жения, закодированные Хаффманом. Формат файла также поддерживает включение метаданных, таких как данные EXIF, которые могут содержать информацию о настройках камеры, используемых для съемки фотографии, дате и времени ее съемки и других соответствующих деталях.
Когда открывается изображение JPEG, процесс декомпрессии по существу обращает шаги сжатия. Данные, закодированные Хаффманом, декодируются, квантованные частотные коэффициенты деквантуются с использованием тех же таблиц квантования, которые использовались при сжатии, и к каждому блоку применяется обратное дискретное косинусное преобразование (IDCT) для преобразования данных частотной области обратно в значения пикселей пространственной области.
Процессы деквантования и IDCT вносят некоторые ошибки из-за потери сжатия, поэтому JPEG не подходит для изображений, которые будут подвергаться многочисленным редактированиям и повторным сохранениям. Каждый раз, когда изображение JPEG сохраняется, оно снова проходит процесс сжатия, и теряется дополнительная информация об изображении. Это может привести к заметному ухудшению качества изображения с течением времени, явлению, известному как «потеря поколения».
Несмотря на потерю сжатия JPEG, он остается популярным форматом изображения благодаря своей гибкости и эффективности. Изображения JPEG могут быть очень маленькими по размеру файла, что делает их идеальными для использования в Интернете, где пропускная способность и время загрузки являются важными факторами. Кроме того, стандарт JPEG включает прогрессивный режим, который позволяет кодировать изображение таким образом, чтобы его можно было декодировать в несколько проходов, каждый из которых улучшает разрешение изображения. Это особенно полезно для веб-изображений, поскольку позволяет быстро отображать изображение низкого качества, а качество улучшается по мере загрузки большего количества данных.
JPEG также имеет некоторые ограничения и не всегда является лучшим выбором для всех типов изображений. Например, он не очень подходит для изображений с резкими краями или текстом с высокой контрастностью, поскольку сжатие может создавать заметные артефакты вокруг этих областей. Кроме того, JPEG не поддерживает прозрачность, которая является функцией, предоставляемой другими форматами, такими как PNG и GIF.
Чтобы устранить некоторые ограничения исходного стандарта JPEG, были разработаны новые форматы, такие как JPEG 2000 и JPEG XR. Эти форматы обеспечивают улучшенную эффективность сжатия, поддержку более высокой глубины цвета и дополнительные функции, такие как прозрачность и сжатие без потерь. Однако они еще не достигли того же уровня широкого распространения, что и исходный формат JPEG.
В заключение, формат изображения JPEG представляет собой сложный баланс математики, психологии человеческого зрения и информатики. Его широкое использование свидетельствует о его эффективности в уменьшении размеров файлов при сохранении уровня качества изображения, приемлемого для большинства приложений. Понимание тех нических аспектов JPEG может помочь пользователям принимать обоснованные решения о том, когда использовать этот формат и как оптимизировать свои изображения для баланса качества и размера файла, который наилучшим образом соответствует их потребностям.
Этот конвертер полностью работает в вашем браузере. Когда вы выбираете файл, он загружается в память и преобразуется в выбранный формат. Затем вы можете скачать преобразованный файл.
Преобразования начинаются мгновенно, и большинство файлов преобразуются за считанные секунды. Более крупные файлы могут занимать больше времени.
Ваши файлы никогда не загружаются на наши серверы. Они преобразуются в вашем браузере, а затем скачиваются. Мы никогда не видим ваши файлы.
Мы поддерживаем преобразование между всеми форматами изображений, включая JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF и другие.
Этот конвертер полностью бесплатен и всегда будет бесплатным. Поскольку он работает в вашем браузere, нам не нужно платить за серверы, поэтому мы не взимаем плату с вас.
Да! Вы можете преобразовать сколько угодно файлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.