背景移除将主体与其周围环境分离开来，这样你就可以将其放置在 透明背景上、更换场景或将其合成为新设计。在底层，你正在估算一个 alpha 遮罩——一个从 0 到 1 的每像素不透明度——然后将前景alpha 合成到 其他东西上。这是 Porter–Duff 的数学原理，也是“边缘”和 直接 alpha 与预乘 alpha 等常见陷阱的起因。有关预乘和线性颜色的实用指南，请参阅 微软的 Win2D 笔记、 Søren Sandmann 和 Lomont 关于线性混合的文章。
如果你能控制拍摄，将背景涂成纯色（通常是绿色），然后抠掉该色调。 这种方法速度快，在电影和广播中经过实战检验，非常适合视频。权衡之处在于灯光和服装： 彩色光会溢出到边缘（尤其是头发），所以你需要使用去溢工具来中和污染。 好的入门资料包括 Nuke 的文档、 Mixing Light 和一个实践性的 Fusion 演示。
对于背景杂乱的单张图片，交互式算法需要用户提供一些提示——例如，一个宽松的 矩形或涂鸦——然后收敛到一个清晰的蒙版。经典方法是 GrabCut （书籍章节），它学习前景/背景的颜色模型，并迭代使用图割来分离它们。 你会在 GIMP 的前景选择中看到类似的想法，它基于 SIOX （ImageJ 插件）。
抠图解决在纤细边界（头发、毛皮、烟雾、玻璃）处的部分透明度问题。经典的 闭式抠图 接受一个三元图（绝对前景/绝对背景/未知），并求解一个具有强边缘保真度的 alpha 线性系统。现代的 深度图像抠图 在 Adobe Composition-1K 数据集上训练神经网络（MMEditing 文档），并使用 SAD、MSE、梯度和连通性等指标进行评估（基准解释器）。
相关的分割工作也很有用： DeepLabv3+ 使用编码器-解码器和空洞卷积来细化边界 （PDF）； Mask R-CNN 提供每个实例的蒙版 （PDF）；以及 SAM (Segment Anything) 是一个 可提示的基础模型，可在不熟悉的图像上进行零样本蒙版生成。
学术著作报告了在 Composition-1K 上的 SAD、MSE、梯度和连通性错误。如果你正在选择一个模型，请查找这些指标 （指标定义； 背景抠图指标部分）。 对于人像/视频，MODNet 和 背景抠图 V2 很强大；对于一般的“显著物体”图像， U2-Net 是一个坚实的基线；对于棘手的透明度， FBA 可能更干净。
J2C 图像格式，也称为 JPEG 2000 代码流，是 JPEG 2000 标准套件的一部分。JPEG 2000 本身是一种图像压缩标准和编码系统，由联合图像专家组委员会创建，目的是取代原始 JPEG 标准。JPEG 2000 标准的建立旨在提供一个新的图像编码系统，具有较高的灵活性，并且比 JPEG 具有更好的性能。它旨在解决 JPEG 格式的一些局限性，例如在低比特率下的性能不佳和缺乏可扩展性。
JPEG 2000 使用小波变换，而不是原始 JPEG 标准中使用的离散余弦变换 (DCT)。小波变换允许更高的可扩展性，并且能够执行无损压缩，这意味着可以从压缩数据中完美地重建原始图像。这比原始 JPEG 的有损压缩有显着优势，后者在压缩过程中永久丢失了一些图像信息。
J2C 文件格式专门指 JPEG 2000 的代码流。此代码流是实际编码的图像数据，可以嵌入到各种容器格式中，例如 JP2（JPEG 2000 第 1 部分文件格式）、JPX（JPEG 2000 第 2 部分，扩展文件格式）和 MJ2（用于视频的 Motion JPEG 2000 文件格式）。J2C 格式本质上是原始编码的图像数据，没有任何容器格式可能提供的附加元数据或结构。
J2C 格式的一个关键特性是在同一文件中支持无损和有损压缩。这是通过使用可逆小波变换进行无损压缩和不可逆小波变换进行有损压缩来实现的。可以在图像中逐块选择无损和有损压缩，从而根据内容的重要性混合高质量和低质量区域。
J2C 格式还具有高度可扩展性，支持称为“渐进解码”的功能。这意味着可以先解码和显示图像的低分辨率版本，然后随着接收或处理更多图像数据，再显示更高分辨率的连续层。这对于带宽可能受限的网络应用程序特别有用，因为它允许快速预览图像，同时仍在下载完整的高分辨率图像。
J2C 格式的另一个重要方面是它支持感兴趣区域 (ROI)。使用 ROI 编码，可以将图像的某些部分以高于图像其余部分的质量进行编码。当图像的某些区域更重要并且需要以更高的保真度保留时，这很有用，例如人像中的面部或文档中的文本。
J2C 格式还包括复杂错误恢复功能，使其在传输过程中对数据丢失更具鲁棒性。这是通过使用错误校正码和以允许恢复丢失数据包的方式构建代码流来实现的。这使得 J2C 成为通过不可靠网络传输图像或以最大程度减少潜在数据损坏影响的方式存储图像的良好选择。
J2C 中的色彩空间处理也比原始 JPEG 中的更高级。该格式支持广泛的色彩空间，包括灰度、RGB、YCbCr 等。它还允许在同一图像的不同块中使用不同的色彩空间，从而在图像的编码和表示方式上提供了额外的灵活性。
J2C 格式的压缩效率是其另一个优势。通过使用小波变换和高级熵编码技术（例如算术编码），J2C 可以实现比原始 JPEG 更高的压缩率，尤其是在较低比特率下。这使其成为存储空间或带宽至关重要的应用程序（例如移动设备或 Web 应用程序）的理想选择。
尽管有许多优点，但与原始 JPEG 格式相比，J2C 格式尚未得到广泛采用。这部分归因于 JPEG 2000 标准的复杂性更高，它需要更多的计算资源来编码和解码图像。此外，原始 JPEG 格式已深深植根于许多系统，并且拥有庞大的软件和硬件支持生态系统，这使得新标准难以立足。
然而，在某些专业领域，J2C 格式由于其特定功能而成为首选。例如，在医学成像中，执行无损压缩的能力以及对高动态范围和高位深图像的支持使 J2C 成为理想的格式。类似地，在数字电影和视频存档中，该格式在高压缩率下的高质量及其可扩展性功能非常有价值。
J2C 图像的编码过程涉及几个步骤。首先，图像被分成块，可以独立处理。这种平铺允许并行处理，并且可以提高编码和解码过程的效率。然后使用可逆或不可逆小波变换对每个块进行变换，具体取决于是否需要无损或有损压缩 。
小波变换后，对系数进行量化，这涉及降低小波系数的精度。在无损压缩中，跳过此步骤，因为量化会引入错误。然后使用算术编码对量化系数进行熵编码，这通过利用图像内容的统计特性来减小数据大小。
编码过程的最后一步是组装代码流。每个块的熵编码数据与描述图像及其编码方式的头信息相结合。这包括有关图像大小、块数、使用的小波变换、量化参数和任何其他相关数据的信息。生成的代码流可以存储在 J2C 文件中或嵌入到容器格式中。
解码 J2C 图像本质上涉及逆转编码过程。解析代码流以提取头信息和每个块的熵编码数据。然后对熵编码数据进行解码以恢复量化的小波系数。如果使用有损压缩压缩图像，则对系数进行反量化以近似其原始值。应用逆小波变换从波系数重建图像，并将块拼接在一起形成最终图像。
总之，J2C 图像格式是一个强大且灵活的图像编码系统，与原始 JPEG 格式相比具有多项优势，包括更好的压缩效率、可扩展性以及执行无损压缩的能力。虽然它尚未达到与 JPEG 相同的普及程度，但它非常适合需要高质量图像或具有特定技术要求的应用程序。随着技术的不断进步和对更复杂图像编码系统需求的增长，J2C 格式可能会在各个领域得到更广泛的采用。
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