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, Ortak Fotoğraf Uzmanları Grubu anlamına gelir, dijital görüntüler için, özellikle dijital fotoğrafçılıkla üretilen görüntüler için yaygın olarak kullanılan kayıplı sıkıştırma yöntemidir. Sıkıştırma derecesi ayarlanabilir ve bu da depolama boyutu ile görüntü kalitesi arasında seçilebilir bir denge sağlar. JPEG, genellikle görüntü kalitesinde çok az algılanabilir kayıpla 10:1 sıkıştırma elde eder. JPEG sıkıştırma algoritması, resmi olarak JPEG Değişim Formatı (JIF) olarak bilinen JPEG dosya formatının merkezinde yer alır. Ancak, 'JPEG' terimi genellikle aslında JPEG Dosya Değişim Formatı (JFIF) olarak standartlaştırılmış dosya formatını ifade etmek için kullanılır.
JPEG formatı çeşitli renk alanlarını destekler, ancak dijital fotoğrafçılıkta ve web grafiklerinde kullanılan en yaygın olanı, kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) bileşenleri için her biri 8 bit içeren 24 bit renktir. Bu, 16 milyondan fazla farklı renge izin vererek, çok çeşitli uygulamalar için uygun, zengin ve canlı bir görüntü kalitesi sağlar. JPEG dosyaları ayrıca genellikle video sıkıştırmada kullanılan YCbCr gibi gri tonlamalı görüntüleri ve renk alanlarını da destekleyebilir.
JPEG sıkıştırma algoritması, bir Fourier dönüşümü türü olan Ayrık Kosinüs Dönüşümü'ne (DCT) dayanır. DCT, genellikle 8x8 piksellik görüntünün küçük bloklarında uygulanır ve uzamsal alan verilerini frekans alanı verilerine dönüştürür. Bu işlem avantajlıdır çünkü görüntünün enerjisini, görüntünün genel görünümü için daha önemli olan birkaç düşük frekanslı bileşene yoğunlaştırma eğilimindedir, algılanan kalite üzerinde daha az etkiyle atılabilen ve ince ayrıntılara katkıda bulunan yüksek frekanslı bileşenler azaltılır.
DCT uygulandıktan sonra, ortaya çıkan katsayılar nicelenir. Niceleme, büyük bir giriş değerleri kümesini daha küçük bir kümeye eşleme işlemidir ve DCT katsayılarının hassasiyetini etkili bir şekilde azaltır. JPEG'in kayıplı yönünün devreye girdiği yer burasıdır. Niceleme derecesi, görüntü kalitesi ve sıkıştırma oranını dengelemek için ayarlanabilen bir nicelleme tablosu tarafından belirlenir. Daha yüksek bir nicelleme seviyesi daha yüksek sıkıştırma ve daha düşük görüntü kalitesiyle sonuçlanırken, daha düşük bir nicelleme seviyesi daha düşük sıkıştırma ve daha yüksek görüntü kalitesiyle sonuçlanır.
Katsayılar nicelendikten sonra, sol üst köşeden başlayarak ve 8x8 bloğu boyunca zikzak bir desen izleyerek zikzak sırasına dönüştürülür. Bu adım, düşük frekanslı katsayıları bloğun başına ve y üksek frekanslı katsayıları sona yerleştirmek için tasarlanmıştır. Yüksek frekanslı katsayıların çoğunun nicellemeden sonra sıfır veya sıfıra yakın olması muhtemel olduğundan, bu sıralama benzer değerleri bir araya getirerek verilerin daha da sıkıştırılmasına yardımcı olur.
JPEG sıkıştırma sürecindeki bir sonraki adım, kayıpsız bir sıkıştırma yöntemi olan entropi kodlamadır. JPEG'de kullanılan en yaygın entropi kodlama biçimi Huffman kodlamasıdır, ancak aritmetik kodlama da bir seçenektir. Huffman kodlaması, daha sık görülen değerlere daha kısa kodlar ve daha az sık görülen değerlere daha uzun kodlar atayarak çalışır. Nicelenen DCT katsayıları, sıfırları ve düşük frekanslı değerleri gruplayan bir şekilde sıralandığından, Huffman kodlaması verilerin boyutunu etkili bir şekilde azaltabilir.
JPEG dosya formatı ayrıca, kamera ayarları, çekim tarihi ve saati ve diğer ilgili ayrıntılar hakkında bilgi içeren Exif verileri gibi meta verilerin dosya içinde saklanmasına da izin verir. Bu meta veriler, JPEG dosyasının uygulamaya özel bölümlerinde saklanır ve çeşitli yazılımlar tarafından görüntü bilgilerini görüntülemek veya işlemek için okunabilir.
JPEG formatının temel özelliklerinden biri, kademeli kodlamayı desteklemesidir. Kademeli bir JPEG'de görüntü, artan ayrıntıdaki birden fazla geçişte kodlanır. Bu, görüntü henüz tam olarak indirilmemiş olsa bile, tüm görüntünün kaba bir sürümünün görüntülenebileceği ve daha fazla veri alındıkça kalitenin kademeli olarak iyileştiği anlamına gelir. Bu, özellikle web görüntüleri için kullanışlıdır ve kullanıcıların tüm dosyanın indirilmesini beklemek zorunda kalmadan görüntü içeriği hakkında fikir edinmelerine olanak tanır.
Yaygın kullanımına ve birçok avantajına rağmen, JPEG formatının bazı sınırlamaları vardır. En önemlilerinden biri, kayıplı sıkıştırmanın bir sonucu olarak ortaya çıkabilecek bozulmalar veya görsel anormallikler olan eserler sorunudur. Bu eserler bulanıklık, bloklu olma ve kenarların etrafında 'çınlama' içerebilir. Eserlerin görünürlüğü, sıkıştırma seviyesinden ve görüntünün içeriğinden etkilenir. Düzgün gradyanlara veya ince renk değişikliklerine sahip görüntüler, sıkıştırma eserleri göstermeye daha yatkındır.
JPEG'in bir diğer sınırlaması da şeffaflığı veya alfa kanallarını desteklememesidir. Bu, JPEG görüntülerinin şeffaf arka planlara sahip olamayacağı anlamına gelir ve bu da görüntülerin farklı arka planlara bindirilmesinin yaygın olduğu web tasarımı gibi belirli uygulamalar için bir dezavantaj olabilir. Bu amaçlar için, şeffaflığı destekleyen PNG veya GIF gibi formatlar genellikle bunun yerine kullanılır.
JPEG ayrıca katmanları veya animasyonu da desteklemez. Katmanlar için TIFF veya animasyon için GIF gibi formatların aksine, JPEG kesinlikle tek resimli bir formattır. Bu, katmanlarda düzenleme gerektiren veya animasyonlu görüntüler oluşturmak için uygun olmadığı anlamına gelir. Katmanlar veya animasyonlarla çalışması gereken kullanıcılar, düzenleme işlemi sırasında başka formatlar kullanmalı ve gerekirse dağıtım için JPEG'e dönüştürebilirler.
Bu sınırlamalara rağmen, JPEG, verimli sıkıştırması ve hemen hemen tüm görüntü görüntüleme ve düzenleme yazılımıyla uyumluluğu nedeniyle en popüler görüntü formatlarından biri olmaya devam etmektedir. Sürekli tonlar ve renkler içeren fotoğraflar ve karmaşık görüntüler için özellikle uygundur. Web kullanımı için JPEG görüntüleri, görsel olarak hoş sonuçlar verirken hızlı yükleme süreleri için ideal hale getiren kalite ve dosya boyutu arasında denge sağlayacak şekilde optimize edilebilir.
JPEG formatı ayrıca JPEG 2000 ve JPEG XR gibi varyasyonların geliştirilmesiyle zamanla evrimleşmiştir. JPEG 2000, gelişmiş sıkıştırma verimliliği, görüntü eserlerinin daha iyi işlenmesi ve şeffaflığı işleme yeteneği sunar. Öte yandan JPEG XR, daha yüksek kalite seviyelerinde daha iyi sıkıştırma sağlar ve daha geniş bir renk derinliği ve renk alanı yelpazesini destekler. Ancak, bu daha yeni formatlar henüz orijinal JPEG formatıyla aynı yaygınlık düzeyine ulaşmamıştır.
Sonuç olarak, JPEG görüntü formatı, görüntü kalitesi ve dosya boyutu arasında bir denge sağlayan çok yönlü ve yaygın olarak desteklenen bir formattır. DCT ve nicelleme kullanımı, görüntü kalitesi üzerinde özelleştirilebilir bir etkiyle dosya boyutunda önemli bir azalma sağlar. Şeffaflık, katmanlar ve animasyon desteği eksikliği gibi bazı sınırlamaları olsa da, uyumluluk ve verimlilik açısından avantajları onu dijital görüntülemede temel bir unsur haline getirmektedir. Teknoloji ilerledikçe, daha yeni formatlar iyileştirmeler sunabilir, ancak JPEG'in mirası ve yaygın benimsenmesi, öngörülebilir gelecekte dijital görüntülemenin temel bir parçası olmaya devam edeceğini garanti etmektedir.
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.