背景移除將主體與其周圍環境分離開來，這樣你就可以將其放置在 透明背景上、更換場景或將其合成為新設計。在底層，你正在估算一個 alpha 遮罩——一個從 0 到 1 的每像素不透明度——然後將前景alpha 合成到 其他東西上。這是 Porter–Duff 的數學原理，也是“邊緣”和 直接 alpha 與預乘 alpha 等常見陷阱的起因。有關預乘和線性顏色的實用指南，請參閱 微軟的 Win2D 筆記、 Søren Sandmann 和 Lomont 關於線性混合的文章。
如果你能控制拍攝，將背景漆成純色（通常是綠色），然後去背該色調。 這種方法速度快，在電影和廣播中經過實戰檢驗，非常適合影片。權衡之處在於燈光和服裝： 彩色光會溢出到邊緣（尤其是頭髮），所以你需要使用去溢工具來中和污染。 好的入門資料包括 Nuke 的文件、 Mixing Light 和一個實踐性的 Fusion 示範。
對於背景雜亂的單張圖片，互動式演算法需要使用者提供一些提示——例如，一個寬鬆的 矩形或塗鴉——然後收斂到一個清晰的遮罩。經典方法是 GrabCut （書中章節），它學習前景／背景的顏色模型，並迭代使用圖割來分離它們。 你會在 GIMP 的前景選擇中看到類似的想法，它基於 SIOX （ImageJ 插件）。
去背解決在纖細邊界（頭髮、毛皮、煙霧、玻璃）處的部分透明度問題。經典的 封閉式去背 接受一個三元圖（絕對前景／絕對背景／未知），並求解一個具有強邊緣保真度的 alpha 線性系統。現代的 深度影像去背 在 Adobe Composition-1K 資料集上訓練神經網路（MMEditing 文件），並使用 SAD、MSE、梯度和連通性等指標進行評估（基準解釋器）。
相關的分割工作也很有用： DeepLabv3+ 使用編碼器-解碼器和空洞卷積來細化邊界 （PDF）； Mask R-CNN 提供每個實例的遮罩 （PDF）；以及 SAM (Segment Anything) 是一個 可提示的基礎模型，可在不熟悉的影像上進行零樣本遮罩生成。
學術著作報告了在 Composition-1K 上的 SAD、MSE、梯度和連通性錯誤。如果你正在選擇一個模型， 請尋找這些指標 （指標定義； 背景去背指標部分）。 對於人像／影片，MODNet 和 背景去背 V2 很強大；對於一般的“顯著物體”影像， U2-Net 是一個堅實的基準；對於棘手的透明度， FBA 可能更乾淨。
Silicon Graphics Image (SGI) 檔案格式，也稱為 RGB 檔案格式，是一種點陣圖檔格式，最初由 Silicon Graphics, Inc. (SGI) 開發。它廣泛用於以壓縮格式儲存高品質圖形，在 1980 年代和 1990 年代很受歡迎，特別是在 3D 動畫和科學視覺化等領域。SGI 影像格式的特點是通用性，支援各種資料類型，包括灰階、索引色彩和真彩色，並可選擇使用或不使用透明度的 alpha 通道。
SGI 影像格式的核心設計是有效處理高解析度影像。它結合了遊程長度編碼 (RLE) 壓縮和直接的檔案結構，在影像品質和檔案大小之間取得平衡。這使其特別適合同時需要視覺資料完整性和儲存效率的應用程式。儘管在網路使用方面被 PNG 和 JPEG 等較新的格式略微取代，但 SGI 格式仍用於專業和藝術環境中，其穩健性和保真度備受重視。
SGI 影像的檔案結構包含一個標頭，接著是可選的色彩對應表資料，然後才是影像資料本身。標頭長度為 512 位元組，包含關鍵資訊，包括魔術數字（識別檔案為 SGI 影像檔案）、儲存格式（影像資料是否使用遊程長度編碼或逐字）、維度數（RGB 影像通常為 3）、x 維度、y 維度、z 維度（色彩通道數）以及像素最小值和最大值。嵌入在標頭中的豐富元資料允許對影像資料進行廣泛的彈性和控制。
在標頭之後，SGI 影像檔案可能包含一個色彩對應表，它是可選的，通常不用於真彩色影像。色彩對應表是為索引色彩影像設計的，其中每個像素的值都是色彩對應表中顏色的指標，允許使用簡化的色彩盤表示複雜的影像。這可以在不損失感知影像品質的情況下顯著縮小檔案大小，使其成為某些圖形應用程式的理想選擇。
SGI 檔案中的影像資料可以儲存在兩種格式之一：未壓縮（逐字）或使用 RLE 壓縮。在未壓縮格式中，像素儲存為直接色彩值，這可能會導致檔案大小變大，但允許快速存取和處理影像資料。相反地，RLE 壓縮試圖透過使用 單一值和計數編碼相同像素的序列，而不是個別儲存每個像素，來縮小檔案大小。這可以在影像中具有大面積均勻色彩時達到顯著的壓縮比，但由於需要解壓縮資料，可能會在影像處理中引入額外的負擔。
為了管理可以表示的內容的多樣性，SGI 影像支援多個色彩通道，通常從灰階（1 個通道）到 RGB（3 個通道）和 RGBA（4 個通道，包括透明度）。每個通道分開儲存，在 RLE 壓縮檔案的情況下，每個通道獨立壓縮。這種方法允許有效儲存複雜的影像，並在影像處理和操作中提供靈活性，因為可以個別存取和修改通道。
SGI 影像格式的一個顯著特點是它支援深度色彩深度，允許每個通道超過傳統的 8 位元。此功能支援具有擴展動態範圍和色彩保真度的影像，這在專業領域（例如數位電影）中特別有益，在這些領域中，捕捉和重現細微的色彩漸層至關重要。然而，較高的色彩深度會導致檔案大小變大，必須與儲存和頻寬考量取得平衡。
SGI 影像格式雖然在歷史上具有重要意義且技術上穩健，但在當代數位環境中確實面臨限制。它在現代影像軟體和網路平台上缺乏廣泛的支援，可能會對使用者造成挑戰。此外，RLE 壓縮技術雖然有效，但不如 JPEG 的有損壓縮或 PNG 的無損壓縮等更現代的編解碼器有效率。因此，SGI 檔案可能會更大，不太適合用於頻寬敏感的應用程式，例如線上內容傳遞。
儘管有這些挑戰，SGI 影像格式在特定使用案例中仍然是一個有價值的資產。它處理高解析度和深度色彩深度影像的能力使其成為專業環境中這些屬性至關重要的首選。此外，其檔案結構的簡潔性便於使用自訂工具和腳本進行操作，這在科學視覺化等專業工作流程中特別有利，在這些工作流程中，客製化資料表示和分析很常見。
在技 術開發方面，使用 SGI 影像檔案需要深入了解其結構和編碼方案。希望將 SGI 影像支援整合到其應用程式中的程式設計師和開發人員必須擅長解析檔案標頭以準確詮釋元資料，以及實作或利用現有的 RLE 壓縮和解壓縮演算法。此外，由於格式在維度和色彩通道方面的靈活性，應用程式必須能夠動態適應以處理各種影像類型。
此外，將 SGI 影像轉換為更現代的格式以獲得更廣泛的相容性需要仔細考量固有的權衡。例如，將 SGI 影像轉換為色彩深度較低或壓縮演算法較激進的格式可能會導致細節或偽像遺失。因此，開發人員必須實作轉換常式，以最大程度地減少品質劣化，特別是在處理用於專業用途且保真度至上的影像時。
SGI 影像格式的歷史重要性不容小覷。它是在數位影像蓬勃發展的時期開發的，在電腦圖形的演進中扮演了關鍵角色，促進了在計算資源嚴重受限的時代中建立和處理高保真影像。SGI 格式的遺產在其建立的基本原理中可見，其中許多原理繼續影響現代影像處理技術和格式。
展望未來，儘管 SGI 影像格式可能無法恢復其昔日的顯著地位，但其效率和靈活性原則仍持續引起共鳴。當前和未來的影像格式可以從 SGI 如何平衡影像品質和檔案大小、管理色彩深度以及支援透明度中學習。隨著數位影像技術的進步，對通用、高品質影像格式的重視仍然不變，這突顯了 SGI 格式對電腦圖形領域的持久影響。
總之，SGI 影像格式提供了在影像品質、檔案大小和處理效率之間取得平衡的迷人研究。儘管在現代使用和支援方面面臨挑戰，但其設計原則（特別是它對高解析度、深度色彩深度影像的支援，以及其簡單但靈活的檔案結構）為當前和未來的影像格式提供了寶貴的經驗。隨著數位影像持續演進，了解和欣賞 SGI 等格式的技術複雜性和歷史意義對於該領域的專業人士至關重要，它提供了如何最佳管理、操作和保存數位影像的見解，在不斷變化的技術環境中。
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