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。
K 图像格式是一种相对较新且创新的数字图像格式，旨在在高质量图像表示和高效压缩之间取得平衡。与 JPEG、PNG 或 GIF 等更常见的格式不同，K 图像格式经过 精心设计，可提供卓越的压缩算法，显著减小文件大小，而不会明显损失图像质量。这在高分辨率数码摄影时代以及通过互联网高效存储和传输图像的时代尤为重要。
从本质上讲，K 图像格式利用了一种称为“Kompact 压缩”的复杂压缩技术。该技术同时采用有损和无损压缩方法来实现其目标。有损压缩通过丢弃图像中不太重要的信息来实现，而人眼不太可能注意到这些信息。另一方面，K 格式的无损压缩方面确保保留基本数据，从而可以在不丢失关键视觉信息的情况下重建图像。
K 图像格式的一个关键特性是其自适应调色板优化。此特性分析图像中的颜色，并减少用于表示图像的颜色数量，而不会影响感知质量。通过这样做，K 格式可以显著减少存储颜色信息所需的数据量。这对于具有大面积相似颜色或渐变的图像特别有效，其中完整的 24 位颜色表示将不必要地占用大量数据。
K 图像格式的另一个重要方面是对高动态范围 (HDR) 成像的支持。与传统的数字成像技术相比，HDR 图像可以表示更宽的亮度范围，从而更真实地再现真实场景中的强度水平。K 格式通过一种专门的编码方法处理 HDR，该方法可以有效压缩扩展的亮度数据，从而获得更丰富、更详细的图像，尤其是在光照条件对比的场景中。
K 图像格式还包含高级功能，例如渐进解码和渲染。这意味着图像最初可以以较低质量显示，然后随着接收或处理更多数据而逐渐增强到全质量。这对于需要快速显示图像的 Web 应用程序特别有用，即使尚未下载完整数据也是如此。用户几乎可以立即预览图像，随着时间的推移，质量会不断提高，从而增强了慢速连接上的用户体验。
错误恢复能力是 K 图像格式的另一个重要特性。它旨在对数据损坏具有鲁棒性，而数据 损坏可能发生在文件传输或存储期间。该格式包括错误检测和纠正机制，可以从某些类型的数据损坏中恢复，确保即使某些数据已损坏，图像仍然可以查看。这使得 K 格式特别适用于无法保证数据完整性的环境，例如移动网络或不可靠的互联网连接。
K 图像格式还支持广泛的色彩空间，包括 sRGB、Adobe RGB 和 ProPhoto RGB，既满足消费级应用程序，也满足专业成像要求。这种灵活性允许摄影师和图形设计师在他们首选的色彩空间中工作，而无需担心在 K 格式中保存和共享他们的作品时的色彩保真度。
透明度是 Web 设计师和图形艺术家至关重要的特性，而 K 图像格式为 Alpha 通道提供了强大的支持。这允许创建具有不同透明度级别的图像，这些图像可以叠加在不同的背景上，而无需单独的蒙版或其他编辑。Alpha 通道数据也经过有效压缩，确保添加透明度不会导致文件大小不成比例地增加。
元数据支持是 K 图像格式另一个出色的领域。它允许在图像文件中嵌入广泛的元数据，包括来自数码相机的 EXIF 数据、用于图像分类的 IPTC 信息，甚至用于特定应用程序用例的自定义元数据。这些元数据以结构化和压缩的形式存储，使其可以访问而不会显著增加文件大小。
K 图像格式设计为具有多分辨率支持，这意味着单个文件可以包含同一图像的多个分辨率。这对于响应式 Web 设计特别有用，其中具有不同屏幕尺寸和分辨率的不同设备需要不同的图像尺寸。K 格式可以将它们全部存储在一个文件中，而不是为每个分辨率存储多个文件，并根据需要提取和显示适当的分辨率。
在文件结构方面，K 图像格式由一个头文件、一个数据部分和一个可选的元数据部分组成。头文件包含有关图像的信息，例如其尺寸、色彩空间和压缩设置。 数据部分包含实际压缩的图像数据，元数据部分（如果存在）包含有关图像的其他信息。该格式被设计为可扩展的，允许添加未来的增强和功能，而不会破坏与现有 K 格式图像的兼容性。
K 图像格式中使用的压缩算法被设计为高度并行化，这意味着它们可以利用多核处理器和专门的硬件加速。这可以缩短压缩和解压缩时间，使 K 格式适用于实时应用程序，例如直播或视频会议，其中快速编码和解码图像至关重要。
在 K 图像格式的设计中也考虑了安全性和隐私性。该格式支持图像数据的加密，允许安全传输和存储敏感图像。这对于医疗保健等行业尤为重要，其中需要保护患者图像，或者对于处理机密图像的任何应用程序。
K 图像格式还设计为向后兼容现有的图像格式。它包括一个后备机制，允许不支持 K 格式的较旧系统以更常见的格式（例如 JPEG 或 PNG）显示图像。这确保了以 K 格式保存的图像仍然可以在尚未采用新格式的系统上查看，从而简化了过渡并鼓励更广泛的采用。
总之，K 图像格式代表了数字图像技术向前迈出的重要一步。其先进的压缩技术、对 HDR 的支持、渐进渲染、错误恢复能力以及许多其他特性使其成为图像格式领域的有力竞争者。随着对高质量数字图像的需求持续增长，K 图像格式已做好充分准备，可以满足专业和普通用户的需求，为图像存储和传输提供高效且通用的解决方案。
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