Xóa nền tách một đối tượng khỏi môi trường xung quanh để bạn có thể đặt nó trên nền trong suốt, hoán đổi cảnh hoặc ghép nó vào một thiết kế mới. Về cơ bản, bạn đang ước tính một mặt n ạ alpha—độ mờ mỗi pixel từ 0 đến 1—và sau đó ghép alpha tiền cảnh lên một thứ khác. Đây là toán học từ Porter–Duff và là nguyên nhân của các cạm bẫy quen thuộc như “viền” và alpha thẳng và alpha nhân trước. Để có hướng dẫn thực tế về nhân trước và màu tuyến tính, hãy xem ghi chú Win2D của Microsoft, Søren Sandmann, và bài viết của Lomont về trộn tuyến tính.
Nếu bạn có thể kiểm soát việc chụp, hãy sơn phông nền bằng một màu đồng nhất (thường là màu xanh lá cây) và loại bỏ màu đó. Nó nhanh, đã được thử nghiệm trong phim và phát sóng, và lý tưởng cho video. Sự đánh đổi là ánh sáng và trang phục: ánh sáng màu tràn ra các cạnh (đặc biệt là tóc), vì vậy bạn sẽ sử dụng các công cụ khử tràn để trung hòa ô nhiễm. Các tài liệu tham khảo tốt bao gồm tài liệu của Nuke, Mixing Light, và một bản demo thực hành Fusion.
Đối với các hình ảnh đơn lẻ có nền lộn xộn, các thuật toán tương tác cần một vài gợi ý của người dùng—ví dụ: một hình chữ nhật lỏng lẻo hoặc các nét vẽ nguệch ngoạc—và hội tụ thành một mặt nạ sắc nét. Phương pháp kinh điển là GrabCut (chương sách), học các mô hình màu cho tiền cảnh/nền và sử dụng các đường cắt đồ thị lặp đi lặp lại để tách chúng. Bạn sẽ thấy những ý tưởng tương tự trong Lựa chọn tiền cảnh của GIMP dựa trên SIOX (plugin ImageJ).
Matting giải quyết độ trong suốt phân đoạn ở các ranh giới mỏng manh (tóc, lông, khói, kính). Matting dạng đóng cổ điển lấy một bản đồ ba vùng (chắc chắn-tiền cảnh/chắc chắn-nền/không xác định) và giải một hệ thống tuyến tính cho alpha với độ trung thực cạnh mạnh. Matting hình ảnh sâu hiện đại đào tạo các mạng nơ-ron trên bộ dữ liệu Adobe Composition-1K (tài liệu MMEditing), và được đánh giá bằng các số liệu như SAD, MSE, Gradient và Connectivity (giải thích điểm chuẩn).
Công việc phân đoạn liên quan cũng hữu ích: DeepLabv3+ tinh chỉnh các ranh giới bằng một bộ mã hóa-giải mã và các tích chập atrous (PDF); Mask R-CNN cung cấp các mặt nạ cho mỗi phiên bản (PDF); và SAM (Segment Anything) là một mô hình nền tảng có thể nhắc tạo ra các mặt nạ không cần học trên các hình ảnh không quen thuộc.
Công trình học thuật báo cáo các lỗi SAD, MSE, Gradient, và Connectivity trên Composition-1K. Nếu bạn đang chọn một mô hình, hãy tìm những số liệu đó (định nghĩa số liệu; phần số liệu của Background Matting). Đối với chân dung/video, MODNet và Background Matting V2 rất mạnh; đối với các hình ảnh “đối tượng nổi bật” chung, U2-Net là một đường cơ sở vững chắc; đối với độ trong suốt khó, FBA có thể sạch hơn.
JPEG (Joint Photographic Experts Group) là định dạng hình ảnh, thường được gọi là JPG, là phương pháp nén mất dữ liệu được sử dụng rộng rãi cho hình ảnh kỹ thuật số, đặc biệt là đối với những hình ảnh được tạo ra bằng nhiếp ảnh kỹ thuật số. Mức độ nén có thể được điều chỉnh, cho phép lựa chọn giữa kích thước lưu trữ và chất lượng hình ảnh. JPEG thường đạt tỷ lệ nén 10:1 với ít mất mát đáng kể về chất lượng hình ảnh.
Nén JPEG được sử dụng trong một số định dạng tệp hình ảnh. JPEG/Exif là định dạng hình ảnh phổ biến nhất được sử dụng bởi máy ảnh kỹ thuật số và các thiết bị chụp ảnh khác; cùng với JPEG/JFIF, đây là định dạng phổ biến nhất để lưu trữ và truyền hình ảnh trên World Wide Web. Các biến thể định dạng này thường không được phân biệt và chỉ được gọi đơn giản là JPEG.
Định dạng JPEG bao gồm nhiều tiêu chuẩn, bao gồm JPEG/Exif, JPEG/JFIF và JPEG 2000, là tiêu chuẩn mới hơn cung cấp hiệu quả nén tốt hơn với độ phức tạp tính toán cao hơn. Tiêu chuẩn JPEG rất phức tạp, với nhiều phần và cấu hình khác nhau, nhưng tiêu chuẩn JPEG được sử dụng phổ biến nhất là JPEG cơ bản, đây là tiêu chuẩn mà hầu hết mọi người đều nhắc đến khi đề cập đến hình ảnh 'JPEG'.
Thuật toán nén JPEG về cơ bản là kỹ thuật nén dựa trên biến đổi cosin rời rạc (DCT). DCT là biến đổi liên quan đến Fourier tương tự như biến đổi Fourier rời rạc (DFT), nhưng chỉ sử dụng các hàm cosin. DCT được sử dụng vì nó có đặc tính tập trung hầu hết tín hiệu ở vùng tần số thấp hơn của phổ, tương quan tốt với các đặc tính của hình ảnh tự nhiên.
Quá trình nén JPEG bao gồm một số bước. Ban đầu, hình ảnh được chuyển đổi từ không gian màu gốc (thường là RGB) sang một không gian màu khác được gọi là YCbCr. Không gian màu YCbCr tách hình ảnh thành một thành phần độ sáng (Y), biểu thị mức độ sáng và hai thành phần sắc độ (Cb và Cr), biểu thị thông tin màu sắc. Sự tách biệt này có lợi vì mắt người nhạy cảm hơn với sự thay đổi về độ sáng so với màu sắc, cho phép nén mạnh hơn các thành phần sắc độ mà không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng hình ảnh được nhận thức.
Sau khi chuyển đổi không gian màu, hình ảnh được chia thành các khối, thường có kích thước 8x8 pixel. Sau đó, mỗi khối được xử lý riêng biệt. Đối với mỗi khối, DCT được áp dụng, biến đổi dữ liệu miền không gian thành dữ liệu miền tần số. Bước này rất quan trọng vì nó làm cho dữ liệu hình ảnh dễ nén hơn, vì hình ảnh tự nhiên có xu hướng có các thành phần tần số thấp quan trọng hơn các thành phần tần số cao.
Sau khi áp dụng DCT, các hệ số kết quả được lượng tử hóa. Lượng tử hóa là quá trình ánh xạ một tập hợp lớn các giá trị đầu vào thành một tập hợp nhỏ hơn, giúp giảm hiệu quả số bit cần thiết để lưu trữ chúng. Đây là nguồn mất mát chính trong nén JPEG. Bước lượng tử hóa được điều khiển bởi bảng lượng tử hóa, bảng này xác định mức độ nén được áp dụng cho từng hệ số DCT. Bằng cách điều chỉnh bảng lượng tử hóa, người dùng có thể cân bằng giữa chất lượng hình ảnh và kích thước tệp.
Sau khi lượng tử hóa, các hệ số được tuyến tính hóa bằng cách quét ziczac, sắp xếp chúng theo tần số tăng dần. Bước này rất quan trọng vì nó nhóm các hệ số tần số thấp có khả năng quan trọng hơn và các hệ số tần số cao có khả năng bằng hoặc gần bằng không sau khi lượng tử hóa. Thứ tự này tạo điều kiện thuận lợi cho bước tiếp theo, đó là mã hóa entropy.
Mã hóa entropy là một phương pháp nén không mất dữ liệu được áp dụng cho các hệ số DCT đã được lượng tử hóa. Hình thức mã hóa entropy phổ biến nhất được sử dụng trong JPEG là mã hóa Huffman, mặc dù mã hóa số học cũng được tiêu chuẩn hỗ trợ. Mã hóa Huffman hoạt động bằng cách gán các mã ngắn hơn cho các phần tử thường xuyên hơn và các mã dài hơn cho các phần tử ít thường xuyên hơn. Vì hình ảnh tự nhiên có xu hướng có nhiều hệ số bằng hoặc gần bằng không sau khi lượng tử hóa, đặc biệt là ở vùng tần số cao, nên mã hóa Huffman có thể giảm đáng kể kích thước của dữ liệu đã nén.
Bước cuối cùng trong quá trình nén JPEG là lưu trữ dữ liệu đã nén trong một định dạng tệp. Định dạng phổ biến nhất là Định dạng trao đổi tệp JPEG (JFIF), định nghĩa cách biểu diễn dữ liệu đã nén và siêu dữ liệu liên quan, chẳng hạn như bảng lượng tử hóa và bảng mã Huffman, trong một tệp có thể được giải mã bởi nhi ều phần mềm khác nhau. Một định dạng phổ biến khác là Định dạng tệp hình ảnh có thể trao đổi (Exif), được sử dụng bởi máy ảnh kỹ thuật số và bao gồm siêu dữ liệu như cài đặt máy ảnh và thông tin cảnh.
Tệp JPEG cũng bao gồm các điểm đánh dấu, là các chuỗi mã xác định các tham số hoặc hành động nhất định trong tệp. Các điểm đánh dấu này có thể chỉ ra điểm bắt đầu của một hình ảnh, điểm kết thúc của một hình ảnh, xác định các bảng lượng tử hóa, chỉ định các bảng mã Huffman, v.v. Các điểm đánh dấu rất cần thiết để giải mã đúng hình ảnh JPEG, vì chúng cung cấp thông tin cần thiết để tái tạo hình ảnh từ dữ liệu đã nén.
Một trong những tính năng chính của JPEG là hỗ trợ mã hóa tiến bộ. Trong JPEG tiến bộ, hình ảnh được mã hóa trong nhiều lần, mỗi lần cải thiện chất lượng hình ảnh. Điều này cho phép hiển thị phiên bản chất lượng thấp của hình ảnh trong khi tệp vẫn đang được tải xuống, điều này có thể đặc biệt hữu ích cho hình ảnh trên web. Tệp JPEG tiến bộ thường lớn hơn tệp JPEG cơ bản, nhưng sự khác biệt về chất lượng trong quá trình tải có thể cải thiện trải nghiệm của người dùng.
Mặc dù được sử dụng rộng rãi, JPEG vẫn có một số hạn chế. Bản chất mất dữ liệu của quá trình nén có thể dẫn đến các hiện tượng như chặn, trong đó hình ảnh có thể hiển thị các hình vuông có thể nhìn thấy và 'rung', trong đó các cạnh có thể đi kèm với các dao động giả. Các hiện tượng này dễ nhận thấy hơn ở mức nén cao hơn. Ngoài ra, JPEG không phù hợp với hình ảnh có các cạnh sắc nét hoặc văn bản có độ tương phản cao, vì thuật toán nén có thể làm mờ các cạnh và giảm khả năng đọc.
Để giải quyết một số hạn chế của tiêu chuẩn JPEG ban đầu, JPEG 2000 đã được phát triển. JPEG 2000 cung cấp một số cải tiến so với JPEG cơ bản, bao gồm hiệu quả nén tốt hơn, hỗ trợ nén không mất dữ liệu và khả năng xử lý hiệu quả nhiều loại hình ảnh hơn. Tuy nhiên, JPEG 2000 chưa được áp dụng rộng rãi so với tiêu chuẩn JPEG ban đầu, chủ yếu là do độ phức tạp tính toán tăng lên và thiếu hỗ trợ trong một số phần mềm và trình duyệt web.
Tóm lại, định dạng hình ảnh JPEG là một phương pháp phức tạp nhưng hiệu quả để nén hình ảnh chụp ảnh. Việc áp dụng rộng rãi của nó là do tính linh hoạt trong việc cân bằng chất lượng hình ảnh với kích thước tệp, khiến nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau, từ đồ họa web đến nhiếp ảnh chuyên nghiệp. Mặc dù có những nhược điểm như dễ bị hiện tượng nén, nhưng tính dễ sử dụng và hỗ trợ trên nhiều thiết bị và phần mềm khác nhau khiến nó trở thành một trong những định dạng hình ảnh phổ biến nhất hiện nay.
Bộ chuyển đổi này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Khi bạn chọn một tệp, nó sẽ được đọc vào bộ nhớ và chuyển đổi sang định dạng đã chọn. Sau đó, bạn có thể tải xuống tệp đã chuyển đổi.
Việc chuyển đổi bắt đầu ngay lập tức và hầu hết các tệp được chuyển đổi trong vòng chưa đầy một giây. Các tệp lớn hơn có thể mất nhiều thời gian hơn.
Các tệp của bạn không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi. Chúng được chuyển đổi trong trình duyệt của bạn và sau đó tệp đã chuyển đổi sẽ được tải xuống. Chúng tôi không bao giờ thấy các tệp của bạn.
Chúng tôi hỗ trợ chuyển đổi giữa tất cả các định dạng hình ảnh, bao gồm JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, v.v.
Bộ chuyển đổi này hoàn toàn miễn phí và sẽ luôn miễn phí. Bởi vì nó chạy trong trình duyệt của bạn, chúng tôi không phải trả tiền cho máy chủ, vì vậy chúng tôi không cần tính phí bạn.
Đúng! Bạn có thể chuyển đổi bao nhiêu tệp tùy thích cùng một lúc. Chỉ cần chọn nhiều tệp khi bạn thêm chúng.