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。
JPS 图像格式，JPEG 立体图像的简称，是一种用于存储数码相机拍摄或 3D 渲染软件创建的立体照片的文件格式。它本质上是在单个文件中并排排 列两张 JPEG 图像，当通过适当的软件或硬件查看时，可提供 3D 效果。此格式特别适用于在图像中创建景深错觉，从而增强了具有兼容显示系统或 3D 眼镜的用户的观看体验。
JPS 格式利用成熟的 JPEG（联合图像专家组）压缩技术来存储这两张图像。JPEG 是一种有损压缩方法，这意味着它通过有选择地丢弃不太重要的信息来减小文件大小，通常不会明显降低人眼看到的图像质量。尽管包含两张图像而不是一张图像，但这使得 JPS 文件相对较小且易于管理。
JPS 文件本质上是一个具有特定结构的 JPEG 文件。它在单个帧内并排包含两张 JPEG 压缩图像。这些图像称为左眼图像和右眼图像，它们表示同一场景略有不同的视角，模仿我们每只眼睛所看到的细微差别。当图像正确查看时，这种差异正是感知景深的原因。
JPS 图像的标准分辨率通常是标准 JPEG 图像宽度的两倍，以容纳左右两张图像。例如，如果标准 JPEG 图像的分辨率为 1920x1080 像素，则 JPS 图像的分辨率为 3840x1080 像素，每个并排图像占据总宽度的二分之一。但是，分辨率可能会根据图像来源和预期用途而有所不同。
要以 3D 方式查看 JPS 图像，查看者必须使用兼容的显示设备或软件，该设备或软件可以解释并排图像并将其分别呈现给每只眼睛。这可以通过各种方法实现，例如：红蓝立体成像，其中图像按颜色过滤并用彩色眼镜查看；偏振立体成像，其中图像通过偏振滤光片投影并用偏振眼镜查看；或主动快门立体成像，其中图像交替显示并与快门眼镜同步，快门眼镜快速打开和关闭以向每只眼睛显示正确的图像。
JPS 图像的文件结构类似于标准 JPEG 文件。它包含一个头文件，其中包括 SOI（图像开始）标记，后跟一系列包含各种元数据和图像数据本身的段。这 些段包括 APP（应用程序）标记，其中可以包含诸如 Exif 元数据之类的信息，以及 DQT（定义量化表）段，该段定义用于压缩图像数据的量化表。
JPS 文件中的一个关键段是 JFIF（JPEG 文件交换格式）段，它指定文件符合 JFIF 标准。此段对于确保与各种软件和硬件的兼容性非常重要。它还包括诸如缩略图图像的纵横比和分辨率之类的信息，可用于快速预览。
JPS 文件中的实际图像数据存储在 SOS（扫描开始）段中，该段位于头文件和元数据段之后。此段包含左右两张图像的压缩图像数据。数据使用 JPEG 压缩算法进行编码，其中涉及一系列步骤，包括色彩空间转换、子采样、离散余弦变换 (DCT)、量化和熵编码。
色彩空间转换是将图像数据从 RGB 色彩空间（通常用于数码相机和计算机显示器）转换为 JPEG 压缩中使用的 YCbCr 色彩空间的过程。此转换将图像分成亮度分量 (Y)，它表示亮度级别，以及两个色度分量 (Cb 和 Cr)，它们表示颜色信息。这有利于压缩，因为人眼对亮度变化比对颜色更敏感，从而允许更激进地压缩色度分量，而不会显着影响感知的图像质量。
子采样是一种利用人眼对颜色细节敏感性较低的过程，它通过降低色度分量相对于亮度分量来降低分辨率。常见的子采样率包括 4:4:4（无子采样）、4:2:2（将色度的水平分辨率降低一半）和 4:2:0（将色度的水平和垂直分辨率都降低一半）。子采样率的选择会影响图像质量和文件大小之间的平衡。
离散余弦变换 (DCT) 应用于图像的小块（通常为 8x8 像素），以将空间域数据转换为频域。此步骤对于 JPEG 压缩至关重要，因为它允许将图像细节分离为不同重要性的分量，其中较高频率分量通常对人眼不太明显。然后可以对这些分量进行量化或降低精度以实现压缩。
量化是将值范围映射到单个量子值的过程，有效地降低了 DCT 系数的精度。这是 JPEG 压缩的有损性质发挥作用的地方，因为一些图像信息被丢弃了。量化程度由 DQT 段中指定的量化表确定，并且可以调整它以平衡图像质量和文件大小。
JPEG 压缩过程中的最后一步是熵编码，这是一种无损压缩形式。JPEG 中使用最常见的方法是霍夫曼编码，它为更频繁的值分配较短的代码，为较不频繁的值分配较长的代码。这减少了图像数据的整体大小，而不会进一步丢失信息。
除了标准的 JPEG 压缩技术外，JPS 格式还可能包含与图像的立体性质相关的特定元数据。此元数据可以包括有关视差设置、会聚点以及正确显示 3D 效果所需的任何其他数据的信息。此元数据通常存储在文件的 APP 段中。
JPS 格式受各种软件应用程序和设备支持，包括 3D 电视、VR 头显和专业照片查看器。但是，它不像标准 JPEG 格式那样得到广泛支持，因此用户可能需要使用特定软件或将 JPS 文件转换为另一种格式以获得更广泛的兼容性。
JPS 格式面临的挑战之一是确保左右图像正确对齐并具有正确的视差。对齐不当或视差不正确会导致不舒服的观看体验，并可能导致眼睛疲劳或头痛。因此，摄影师和 3D 艺术家仔细捕捉或创建具有正确立体参数的图像非常重要。
总之，JPS 图像格式是一种专门的文件格式，设计用于存储和显示立体图像。它建立在既定的 JPEG 压缩技术之上，创建了一种紧凑且有效的方式来存储 3D 照片。虽然它提供了独特的观看体验，但该格式需要兼容的硬件或软件才能以 3D 方式查看图像，并且在对齐和视差方面可能存在挑战。尽管存在这些挑战，JPS 格式仍然是摄影师、3D 艺术家和希望以数字格式捕捉和分享世界深度和真实感的爱好者的宝 贵工具。
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