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。
RGB图像格式,即红、绿、蓝,是数字成像的基石,以一种接近人类视觉感知的方式捕捉和显示图像。通过以各种强度组合这三种主色,可以再现广泛 的色彩谱。这种格式的重要性在于它在相机、显示器、智能手机和电视等各种设备和平台上得到广泛采用,可以说构成了数字色彩成像的骨干。
RGB格式的核心建立在加色模型之上。这个模型的原理是,通过混合光色可以创造出其他色彩,其中红、绿、蓝作为三原色。当三原色以最大强度组合时会产生白光,而它们的缺失(没有光)则会产生黑色。这与用于色彩打印的减色模型CMYK(青、品红、黄、黑)形成对比,在减色模型中颜色从白色(纸张的颜色)中减去。
从实际应用来看,RGB图像由数百万像素构成,每个像素都是图像的最小元素。每个像素包含三个分量(通道),分别代表红、绿、蓝光的强度。每种颜色的强度通常使用8位(0-255)量化,0表示无强度,255表示最大亮度。这一尺度允许超过1600万种可能的色彩组合(256^3),从而能够再现广泛的色彩。
创建和操作RGB图像涉及许多技术考量和过程。例如,数码相机使用传感器上的滤光阵列将捕捉到的光转换为RGB值。这种阵列(通常为拜尔滤光阵列)只允许红、绿或蓝光通过到每个传感器像素。相机软件然后处理这些原始数据,插值计算得到完整的彩色图像。同样,当在屏幕上显示RGB图像时,每个像素的颜色是通过调整背光或现代显示设备中的单个发光二极管(LED)的红、绿、蓝分量强度来生成的。
RGB图像的编码和存储是另一个关键的技术方面。虽然基本思路是存储每个像素的三个色彩值,但实际实现可以有很大不同。JPEG、PNG和GIF等文件格式在处理RGB数据方面各有特点,尤其是在压缩方面。例如,JPEG使用有损压缩技术通过丢弃部分图像数据来减小文件大小,这可能会影响图像质量。PNG提供无损压缩,以较大的文件大小为代价来保持图像质量。GIF也使用无损压缩,但限制在256种颜色,使其不太适合全彩照片,但适合较简单的图形。
除了捕捉和显示颜色的基础之外,RGB格式在数字成像更复杂的方面,如色彩管理和伽马校正,也发挥着关键作用。色彩管理确保颜色在不同设备和查看条件下保持一致。它涉及色彩配置文件,这些文件描述了颜色应如何解释。伽马校正调整图像的亮度,以补偿我们眼睛对光的非线性感知以及显示设备的非线性响应。这两者都对实现准确一致的色彩再现至关重要。
尽管RGB格式无处不在且有效,但也存在局限性。一个显著的挑战是不同设备在解释和显示RGB值方面存在差异,导致色彩再现存在偏差。这个问题源于色彩空间(即设备可以生成的颜色范围)的差异。sRGB色彩空间是网络和消费类设备最常用的标准,旨在确保一定程度的一致性。但专业级设备可能使用Adobe RGB或ProPhoto RGB,以更广泛的色彩范围为代价牺牲了兼容性。
对于需要高精度的高级图像处理和科学应用,scRGB等RGB格式变体通过使用更宽的位深和包含负值,提供了扩展的色彩范围和更高的精度。这些格式旨在克服RGB的一些局限性,提供更广泛和更准确的色彩表现,但需要更复杂的软件支持和硬件能力。
在使用RGB格式时需要考虑的另一个方面是它在图像识别和计算机视觉算法开发中的作用。能够在像素级分析和操作图像,区分颜色和形状,是众多应用(从自动驾驶到人脸识别技术)的基础。RGB格式的简单性和普遍性促进了这些技术的发展,提供了一个一致的图像数据框架。
RGB格式还与高动态范围(HDR)成像等新兴技术相交汇,后者旨在增强图像的亮度范围,产生更接近人眼可感知广泛光强的图片。HDR技术通常涉及以超出常规每通道8位限制的方式处理RGB值,利用更多位深来捕捉阴影和高光中的更多细节。
此外,RGB格式的基本原理不仅适用于静态图像,也延伸到视频技 术。数字形式表示的运动图像依赖于类似的概念,视频编解码器在时间维度上编码和解码RGB数据(或从RGB派生的格式,如YUV)。这对于流媒体、数字广播和内容创作都有重大影响,因为有效处理RGB数据会显著影响质量和带宽需求。
从环境影响来看,广泛使用基于RGB的设备引发了能耗方面的担忧。显示器尤其是电子设备中最耗电的部件之一。追求更高分辨率和图像质量的趋势导致计算需求和能耗增加。这促进了研究更节能的RGB图像生成和显示方法,包括LED技术的进步以及在不影响图像质量的情况下减少所需处理和传输数据量的方法。
展望未来,RGB成像技术的发展将继续受到材料科学、计算能力和数字通信标准进步的影响。例如,量子点和有机LED (OLED)的开发为创造具有更高亮度、对比度和色彩保真度的显示器开辟了新的途径。与此同时,压缩算法的进步以及更高效图像格式的采用,旨在缓解高分辨率RGB图像带来的带宽和存储挑战。
总之,RGB图像格式是数字成像的基础,支撑着已成为现代生活不可或缺的各种技术。它的意义超越了仅仅的色彩再现,影响着技术发展、环境可持续性以及追求更逼真数字表现世界的努力。尽管存在挑战和局限性,但硬件、软件和标准方面的持续创新,必将增强RGB格式的能力和应用前景,确保它在数字时代保持持续的关键地位。
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