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。
PGX 图像格式作为 JPEG 2000 标准（特别是第 2 部分）的一个专门分支，在数字成像领域扮演着小众但至关重要的角色。与更广泛认可的 JPEG 2000 不同，后者 以其复杂的压缩算法和多功能的文件结构满足广泛的数字成像需求，PGX 提供了一种简化的方式。此格式旨在处理单分量、未压缩的图像数据。其简单性和直接性使其成为在图像质量至上的应用中不可或缺的工具，例如数字归档、医学成像和科学研究。
PGX 文件的结构看似简单，由直接表示图像像素值的简单二进制格式组成。然而，这种简单性掩盖了该格式准确保留高位深度图像保真度的强大功能。PGX 文件支持从标准 8 位一直到 16 位及以上的各种位深度，从而可以精确表示图像的动态范围，而不会出现有损压缩伪影，这些伪影可能会破坏其他格式中原始数据的完整性。
PGX 格式的一个显着方面是它没有头文件、元数据或任何形式的压缩。这种精简结构意味着 PGX 文件仅包含图像的像素数据，并以线性序列存储。虽然这种方法有助于该格式的高水平数据完整性，但也意味着必须外部管理有关图像的其他信息，例如其尺寸、色彩空间或位深度。此要求可能会给文件管理带来复杂性，并需要小心处理以确保正确解释和显示图像数据。
尽管存在这些挑战，但对于某些应用程序而言，使用 PGX 格式的好处不容忽视。首先，没有压缩确保图像数据以其最原始的形式保存，使其成为归档目的的理想选择，在归档目的中，数字图像的寿命和真实性至关重要。此外，该格式对高位深度的支持在医学成像等领域特别有用，在医学成像中，图像数据中的细微差别对于诊断目的至关重要。在这种情况下，PGX 格式的保真度和精度远远超过了其缺乏灵活性。
创建和处理 PGX 图像的过程需要能够处理该格式独特特征的专门软件。虽然主流照片编辑工具可能本质上不支持 PGX 文件，但已经开发了许多专门的应用程序和库来满足依赖此格式的行 业的需要。这些工具提供了在 PGX 和其他格式之间转换图像的功能，以及在保持其高位深度和未压缩特性的同时查看和编辑 PGX 图像的功能。
与 PGX 格式相关的关键挑战之一在于文件大小。鉴于 PGX 图像在没有压缩的情况下存储，因此文件大小可能会变得非常大，尤其是在处理高分辨率图像或位深度较大的图像时。此特性可能会在存储和传输方面带来挑战，要求用户能够访问充足的存储容量和潜在的高带宽连接以传输文件。
尽管有其专门的用例，但 PGX 格式在 JPEG 2000 生态系统中扮演着至关重要的角色。它的存在突出了 JPEG 2000 标准的多功能性及其满足广泛成像需求的能力。通过提供优先考虑数据完整性的格式选项，JPEG 2000 确保需要无损图像质量的用户可以使用合适的工具。提供灵活的解决方案以满足不同的成像要求的理念反映了 JPEG 2000 标准提供全面成像解决方案的总体目标。
在专业环境中实施 PGX 强调了其在精度和数据完整性不可协商的应用程序中的重要性。数字归档等行业（其中历史文件和艺术品以数字形式保存）依赖 PGX 来保留扫描图像的最高质量。同样，在科学研究中，该格式因其在视觉上表示实验数据时毫不妥协的准确性而受到青睐。如此广泛的应用凸显了 PGX 格式在需要最高水平图像保真度的领域中的关键作用。
展望未来，PGX 格式在快速发展的数字技术面前的相关性可能会引发疑问。一方面，压缩算法和存储技术的发展可能会减少对像 PGX 这样的未压缩单分量格式的需求。另一方面，在专业和科学背景下对高保真图像的需求不断增长，这表明该格式将继续对特定应用具有价值。这些因素之间的平衡可能会决定 PGX 的未来发展轨迹及其在更广泛的数字成像领域中的作用。
在数字图像保存的背 景下，PGX 格式提供了明显的优势。其简单、未压缩的特性使其成为存档图像的理想选择，这些图像旨在经受时间的考验。与使用有损压缩的格式不同，PGX 文件可以打开、查看和重新保存，而不会随着时间的推移而积累降级，从而为后代保留原始图像数据的完整性。此特性在博物馆归档和历史文献等领域特别有价值，在这些领域中，图像的真实再现至关重要。
除了在归档和专业应用中的用途之外，PGX 格式还对数字版权管理 (DRM) 和版权保护产生影响。该格式的简单性和对图像属性进行外部管理的要求可能会使将 DRM 信息直接嵌入文件变得更具挑战性。然而，此限制也可以作为一项优势，因为它鼓励使用外部、更安全的方法进行版权保护。这种二元性突出了 PGX 格式结构对版权和数据管理实践的细微影响。
尽管该格式有许多优点，但 PGX 在一个日益由人工智能 (AI) 和机器学习驱动的世界中的未来提出了引人注目的问题。人工智能应用程序通常依赖于大型图像数据集，而对未压缩的高保真图像的需求可能会在数据存储和处理能力方面带来挑战。然而，PGX 图像的独特质量也可能使它们成为需要最高水平细节和准确性的 AI 系统的宝贵训练数据，从而在尖端技术应用中保留该格式的相关性。
PGX 的采用及其与软件和数字工作流程的集成表明了以牺牲文件大小和某些便利性为代价来维护图像质量的承诺。在图像数据的精度是主要关注点的环境中，这种权衡是可以接受的，甚至是有必要的。优先考虑准确性而不是效率的专业环境，例如医学成像和高端数码摄影，受益于 PGX 图像未经修改的原始质量，展示了该格式在质量不容妥协的领域中不可或缺的作用。
总之，PGX 图像格式在数字成像生态系统中占据着独特的利基市场。其以最纯粹的形式存储图像数据的简单、不复杂的方法迎合了图像完整性和质量至关重要的专门应用。虽然该格式在文件大小和对图像元数据进行外部管理的需求方面可能带来挑战，但其在保留图像保真度方面的优势使其成为从数字归档和医学成像到科学研究等领域的宝贵资产。随着数字成像技术不断发展，PGX 格式证明了对未经篡改的高保真图像数据的持续需求。
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