Arka plan kaldırma, bir konuyu çevresinden ayırır, böylece onu şeffaflık üzerine yerleştirebilir, sahneyi değiştirebilir veya yeni bir tasarıma entegre edebilirsiniz. Kaputun altında bir alfa maskesi—piksel başına 0'dan 1'e kadar bir opaklık—tahmin ediyor ve ardından ön planı alfa kompozitleme ile başka bir şeyin üzerine yerleştiriyorsunuz. Bu, Porter–Duff matematiğidir ve “saçaklar” ve düz ve önceden çarpılmış alfa gibi yaygın sorunların nedenidir. Önceden çarpma ve doğrusal renk hakkında pratik rehberlik için Microsoft’un Win2D notlarına, Søren Sandmann’a ve Lomont’un doğrusal harmanlama üzerine yazısına bakın.
Çekimi kontrol edebiliyorsanız, arka planı düz bir renge (genellikle yeşil) boyayın ve bu tonu anahtarlayın. Hızlıdır, film ve yayında kendini kanıtlamıştır ve video için idealdir. Dezavantajları aydınlatma ve kıyafetlerdir: renkli ışık kenarlara (özellikle saça) taşar, bu nedenle kirlenmeyi nötralize etmek için dökülme önleyici araçlar kullanırsınız. İyi başlangıç kılavuzları arasında Nuke’un belgeleri, Mixing Light ve uygulamalı bir Fusion demosu bulunur.
Dağınık arka planlara sahip tek görünt üler için, etkileşimli algoritmalar birkaç kullanıcı ipucuna ihtiyaç duyar—örneğin, gevşek bir dikdörtgen veya karalamalar—ve keskin bir maske oluşturur. Kanonik yöntem GrabCut’tır (kitap bölümü), ön plan/arka plan için renk modelleri öğrenir ve bunları ayırmak için yinelemeli olarak grafik kesimlerini kullanır. Benzer fikirleri GIMP’in Ön Plan Seçimi’nde SIOX’a dayalı olarak görürsünüz (ImageJ eklentisi).
Matlaştırma, ince sınırlardaki (saç, kürk, duman, cam) kesirli şeffaflığı çözer. Klasik kapalı form matlaştırma bir üçlü harita (kesinlikle-ön plan/kesinlikle-arka plan/bilinmeyen) alır ve güçlü kenar doğruluğu ile alfa için doğrusal bir sistemi çözer. Modern derin görüntü matlaştırma Adobe Composition-1K veri setinde sinir ağlarını eğitir (MMEditing belgeleri) ve SAD, MSE, Gradyan ve Bağlantı gibi metriklerle değerlendirilir (kıyaslama açıklaması).
İlgili segmentasyon çalışmaları da faydalıdır: DeepLabv3+, bir kodlayıcı-kod çözücü ve atrous evrişimleri ile sınırları iyileştirir (PDF); Mask R-CNN, örnek başına maskeler verir (PDF); ve SAM (Segment Anything), bilinmeyen görüntülerde sıfır atışlı maskeler oluşturan istemle yönlendirilebilir bir temel modeldir.
Akademik çalışmalar, Composition-1K üzerinde SAD, MSE, Gradyan ve Bağlantı hatalarını raporlar. Bir model seçiyorsanız, bu metriklere bakın (metrik tanımları; Arka Plan Matlaştırma metrikleri bölümü). Portreler/video için, MODNet ve Arka Plan Matlaştırma V2 güçlüdür; genel “belirgin nesne” görüntüleri için, U2-Net sağlam bir temeldir; zor şeffaflık için, FBA daha iyi sonuç verebilir.
JPEG 2000 Kod Akışı olarak da bilinen J2C görüntü formatı, JPEG 2000 standartları paketinin bir parçasıdır. JPEG 2000'in kendisi, Joint Photographic Experts Group komitesi tarafından orijinal JPEG standardının yerini almak amacıyla oluşturulmuş bir görüntü sıkıştırma standardı ve kodlama sistemidir. JPEG 2000 standardı, JPEG'e göre yüksek esnekliğe ve gelişmiş performansa sahip yeni bir görüntü kodlama sistemi sağlama hedefi ile oluşturulmuştur. JPEG formatının düşük bit hızlarında zayıf performans ve ölçeklenebilirlik eksikliği gibi bazı sınırlamalarını gidermek için tasarlanmıştır.
JPEG 2000, orijinal JPEG standardında kullanılan ayrık kosinüs dönüşümü (DCT) yerine dalgacık dönüşümü kullanır. Dalgacık dönüşümü, daha yüksek bir ölçeklenebilirlik derecesi ve kayıpsız sıkıştırma gerçekleştirme olanağı sağlar; bu da orijinal görüntünün sıkıştırılmış verilerden mükemmel bir şekilde yeniden oluşturulabileceği anlamına gelir. Bu, sıkıştırma işlemi sırasında kalıcı olarak bazı görüntü bilgilerini kaybeden orijinal JPEG'in kayıplı sıkıştırmasına göre önemli bir avantajdır.
J2C dosya formatı, özellikle JPEG 2000'in kod akışını ifade eder. Bu kod akışı, JP2 (JPEG 2000 Bölüm 1 dosya formatı), JPX (JPEG 2000 Bölüm 2, genişletilmiş dosya formatı) ve MJ2 (video için Motion JPEG 2000 dosya formatı) gibi çeşitli kapsayıcı formatlara gömülebilen gerçek kodlanmış görüntü verileridir. J2C formatı, esasen bir kapsayıcı format tarafından sağlanabilecek herhangi bir ek meta veri veya yapı içermeyen ham, kodlanmış görüntü verileridir.
J2C formatının temel özelliklerinden biri, aynı dosya içinde hem kayıpsız hem de kayıplı sıkıştırmayı desteklemesidir. Bu, kayıpsız sıkıştırma için tersinir bir dalgacık dönüşümü ve kayıplı sıkıştırma için tersinmez bir dalgacık dönüşümü kullanılmasıyla elde edilir. Kayıpsız ve kayıplı sıkıştırma arasındaki seçim, görüntünün fayans bazında yapılabilir ve içeriğin önemine bağlı olarak yüksek kaliteli ve düşük kaliteli bölgelerin bir karışımına olanak tanır.
J2C formatı ayrıca, "ilerici kod çözme" olarak bilinen bir özelliği destekleyerek oldukça ölçeklenebilirdir. Bu, görüntünün düşük çözünürlüklü bir sürümünün önce kodunun çözülebileceği ve görüntü verilerinin daha fazlası alındıkça veya işlendikçe daha yüksek çözünürlüklü ardışık katmanların takip edebileceği anlamına gelir. Bu, bant genişliğinin sınırlı olabileceği ağ uygulamaları için özellikle kullanışlıdır, çünkü tam, yüksek çözünürlüklü görüntü hala indirilirken görüntünün hızlı bir önizlemesine olanak tanır.
J2C formatının bir diğer önemli yönü, ilgi alanlarını (ROI) desteklemesidir. ROI kodlamasıyla, görüntünün belirli bölümleri görüntünün geri kalanından daha yüksek bir kalitede kodlanabilir. Bu, görüntünün belirli alanlarının daha önemli olduğu ve daha yüksek doğrulukla korunması gerektiği durumlarda, örneğin bir portredeki yüzler veya bir belgedeki metin gibi durumlarda kullanışlıdır.
J2C formatı ayrıca, iletim sırasında veri kaybına karşı daha dayanıklı hale getiren gelişmiş hata dayanıklılığı özelliklerini de içerir. Bu, hata düzeltme kodlarının kullanılması ve kod akışının kayıp paketlerin kurtarılmasına izin verecek şekilde yapılandırılmasıyla elde edilir. Bu, J2C'yi güvenilmez ağlar üzerinden görüntü iletmek veya potansiyel veri bozulmasının etkisini en aza indirecek şekilde görüntü depolamak için iyi bir seçim haline getirir.
J2C'deki renk uzayı işleme de orijinal JPEG'e göre daha gelişmiştir. Format, gri tonlama, RGB, YCbCr ve diğerleri dahil olmak üzere çok çeşitli renk uzaylarını destekler. Ayrıca, aynı görüntünün farklı fayanslarında farklı renk uzaylarının kullanılmasına izin vererek görüntülerin nasıl kodlandığı ve temsil edildiği konusunda ek esneklik sağlar.
J2C formatının sıkıştırma verimliliği, bir diğer güçlü yönüdür. Dalgacık dönüşümü ve aritmetik kodlama gibi gelişmiş entropi kodlama tekniklerini kullanarak J2C, özellikle daha düşük bit hızlarında orijinal JPEG'e göre daha yüksek sıkıştırma oranları elde edebilir. Bu, depolama alanı veya bant genişliğinin önemli olduğu mobil cihazlar veya web uygulamaları gibi uygulamalar için onu çekici bir seçenek haline getirir.
Birçok avantajına rağmen, J2C formatı orijinal JPEG formatına kıyasla yaygın bir şekilde benimsenmemiştir. Bunun nedeni kısmen, görüntü kodlamak ve kodunu çözmek için daha fazla hesaplama kaynağı gerektiren JPEG 2000 standardının daha büyük karmaşıklığından kaynaklanmaktadır. Ek olarak, orijinal JPEG formatı birçok sistemde derinlemesine yerleşmiştir ve yeni bir standardın yer edinmesini zorlaştıran çok sayıda yazılım ve donanım desteğine sahiptir.
Bununla birlikte, belirli uzmanlık alanlarında, J2C formatı özel özellikleri nedeniyle tercih edilen seçim haline gelmiştir. Örneğin, tıbbi görüntülemede kayıpsız sıkıştırma gerçekleştirme yeteneği ve yüksek dinamik aralık ve yüksek bit derinliğine sahip görüntüleri destekleme, J2C'yi ideal bir format haline getirir. Benzer şekilde, dijital sinema ve video arşivlemede, formatın yüksek sıkıştırma oranlarında yüksek kalitesi ve ölçeklenebilirlik özellikleri oldukça değerlidir.
Bir J2C görüntüsünün kodlama süreci birkaç adımı içerir. İlk olarak, görüntü bağımsız olarak işlenebilen fayanslara bölünür. Bu fayanslama, paralel işlemeyi sağlar ve kodlama ve kod çözme işlemlerinin verimliliğini artırabilir. Daha sonra her fayans, kayıpsız veya kayıplı sıkıştırmanın istenip istenmediğine bağlı olarak tersinir veya tersinmez bir dalgacık dönüşümü kullanılarak dönüştürülür.
Dalgacık dönüşümünden sonra, katsayılar nicelenir; bu, dalgacık katsayılarının hassasiyetinin azaltılmasını içerir. Kayıpsız sıkıştırmada, niceleme bu adımı atlar, çünkü niceleme hatalara neden olur. Nicelenmiş katsayılar daha sonra, görüntü içeriğinin istatistiksel özelliklerinden yararlanarak verilerin boyutunu azaltan aritmetik kodlama kullanılarak entropi kodlanır.
Kodlama sürecindeki son adım, kod akışının birleştirilmesidir. Her fayans için entropi kodlu veriler, görüntüyü ve nasıl kodlandığını tanımlayan başlık bilgileriyle birleştirilir. Bu, görüntünün boyutu, fayans sayısı, kullanılan dalgacık dönüşümü, niceleme parametreleri ve diğer ilgili veriler hakkındaki bilgileri içerir. Ortaya çıkan kod akışı daha sonra bir J2C dosyasında saklanabilir veya bir kapsayıcı formata gömülebilir.
Bir J2C görüntüsünün kodunu çözmek, esasen kodlama sürecini tersine çevirmeyi içerir. Kod akışı, başlık bilgilerini ve her fayans için entropi kodlu verileri çıkarmak üzere ayrıştırılır. Entropi kodlu veriler daha sonra nicelenmiş dalgacık katsayılarını kurtarmak için kodunun çözülür. Görüntü kayıplı sıkıştırma kullanılarak sıkıştırılmışsa, katsayılar daha sonra orijinal değerlerine yaklaştırmak için nicelenir. Ters dalgacık dönüşümü, görüntüyü dalgacık katsayılarından yeniden oluşturmak için uygulanır ve fayanslar son görüntüyü oluşturmak için bir araya getirilir.
Sonuç olarak, J2C görüntü formatı, daha iyi sıkıştırma verimliliği, ölçeklenebilirlik ve kayıpsız sıkıştırma gerçekleştirme yeteneği de dahil olmak üzere orijinal JPEG formatına göre çeşitli avantajlar sunan güçlü ve esnek bir görüntü kodlama sistemidir. JPEG ile aynı yaygınlık düzeyine ulaşmamış olsa da, yüksek kaliteli görüntüler gerektiren veya belirli teknik gereksinimleri olan uygulamalar için oldukça uygundur. Teknolojinin gelişmeye devam etmesi ve daha gelişmiş görüntü kodlama sistemlerine olan ihtiyacın artmasıyla birlikte, J2C formatı çeşitli alanlarda daha fazla benimsenme görebilir.
Bu dönüştürücü tamamen tarayıcınızda çalışır. Bir dosya seçtiğinizde, belleğe okunur ve seçilen biçime dönüştürülür. Ardından dönüştürülen dosyayı indirebilirsiniz.
Dönüştürmeler anında başlar ve çoğu dosya bir saniyeden kısa sürede dönüştürülür. Daha büyük dosyalar daha uzun sürebilir.
Dosyalarınız asla sunucularımıza yüklenmez. Tarayıcınızda dönüştürülürler ve dönüştürülen dosya daha sonra indirilir. Dosyalarınızı asla görmeyiz.
JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm resim formatları arasında dönüştürmeyi destekliyoruz.
Bu dönüştürücü tamamen ücretsizdir ve her zaman ücretsiz olacaktır. Tarayıcınızda çalıştığı için sunucular için ödeme yapmamıza gerek yoktur, bu nedenle sizden ücret almamıza gerek yoktur.
Evet! İstediğiniz kadar dosyayı aynı anda dönüştürebilirsiniz. Sadece eklerken birden fazla dosya seçin.