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。
HALD 影像格式雖然未被一般大眾廣泛認知，但在進階影像處理和色彩分級工作流程中扮演著舉足 輕重的角色。其基本原理是作為一個中立參考，對數位影像系統可顯示的所有可能色彩值進行對應。此對應透過一個獨特的視覺模式達成，該模式以二維格式呈現三維色彩空間。基本上，HALD 影像作為一個全面的色彩查詢表 (LUT)，可在廣泛的應用中進行有效率的色彩處理。透過調整 HALD 影像，然後使用修改後的 HALD 作為色彩查詢表，專業人士可以在多個影像或影片中達成一致且可預測的色彩轉換。
「HALD」名稱的由來並未廣泛記載，導致其起源蒙上一層神秘面紗。在實務上，HALD 影像格式代表色彩查詢表 (LUT) 的演進，而色彩查詢表在色彩分級和影像處理中扮演著重要的角色。與傳統的 LUT 不同，傳統的 LUT 通常僅限於特定範圍的色彩轉換，而 HALD 影像在其網格中包含所有可能色彩轉換的呈現。這種對色彩空間的詳盡封裝允許在色彩分級過程中擁有無與倫比的控制力和彈性。
建立 HALD 影像涉及產生一個圖案，其中至少包含裝置色彩空間中的每種色彩一次。通常，這是透過將色彩空間細分為一個網格來達成，其中每個儲存格代表一種獨特的色彩。HALD 影像的複雜度和大小可能有所不同，通常會隨著所需的色彩呈現精確度而增加。標準的 HALD 影像透過將三維色彩空間（紅色、綠色、藍色）對應到一個二維平面來建立，並以影像編輯軟體可以輕鬆處理的方式組織色彩。
HALD 影像的實際應用橫跨各種領域，從電影和攝影到數位藝術和印刷媒體。在電影和影片後製中，HALD 影像用於建立色彩查詢表，以確保不同鏡頭或場景之間的色彩一致性。攝影師使用 HALD 影像將一致的色彩設定檔套用至大量影像，大幅減少手動色彩校正所需的時間。在數位藝術領域，HALD 影像有助於建立獨特的色彩設定檔，可套用至數位畫布以增強藝術表現 。
HALD 影像格式的主要優點之一是使用它進行色彩調整的非破壞性。由於色彩轉換是使用源自 HALD 影像的查詢表套用，而不是直接套用至原始影像，因此原始影像的底層資料保持不變。這允許輕鬆地修改和嘗試不同的色彩分級，而不會損害原始影像品質。此外，透過基於 HALD 的查詢表套用色彩分級通常比手動色彩校正更快，簡化了後製工作流程。
技術上建立 HALD 影像需要專門的軟體，該軟體能夠產生代表色彩空間的複雜網格。此程序從定義 HALD 影像的維度開始，這決定了它可以呈現的色彩範圍。然後將色彩空間離散化為一系列的立方體，每個立方體對應於一種特定的色彩。這些立方體被壓縮成一個二維網格，建立 HALD 影像。HALD 影像中色彩呈現的精確度與其解析度成正比，解析度越高，色彩分級越詳細。
要將 HALD 影像用於色彩分級，第一步是將所需的色彩校正套用至 HALD 影像本身。這可以使用任何標準的影像編輯軟體來完成，允許調整色彩平衡、對比、飽和度等。進行調整後，編輯後的 HALD 影像會轉換成一個查詢表。然後可以將此查詢表套用至其他影像或影片素材，在所有視覺效果中複製色彩調整。結果是一致且和諧的色彩分級，增強專案的整體美感。
儘管有許多優點，在使用 HALD 影像時仍有一些事項需要考量。使用 HALD 影像可達成的色彩分級品質和精確度取決於 HALD 影像本身的解析度。解析度較高的 HALD 影像允許更詳細的色彩分級，但也需要更多的處理能力和儲存空間。此外，基於 HALD 的查詢表在達成所需的色彩分級方面的有效性可能會因原始內容的色彩設定檔和光源條件而異，需要調整或自訂 HALD 影像或查詢表。
將 HALD 影像整合到數位工作流程中可以大幅提升色彩分級程序的效率和品質。例如 ，在電影製作中，建立一系列針對不同光源條件和相機設定量身打造的 HALD 影像，可以促進在各種場景中快速進行色彩分級。在攝影中，產生特定於相機色彩設定檔的 HALD 影像可以簡化大量照片的色彩校正程序，確保一致性並節省寶貴的時間。此外，在色彩精確度至關重要的情況下，例如醫學影像或品牌色彩呈現，HALD 影像提供了一個工具來達成精確的色彩校準。
HALD 影像的潛力超越其目前的應用。隨著運算能力的提升和軟體的進步，在創意和技術領域中利用 HALD 影像的可能性將會擴展。未來的發展可能包括用於產生和編輯 HALD 影像的更直覺的軟體工具、用於更精確色彩呈現的增強演算法，以及在色彩保真度至關重要的產業中更廣泛的採用。此外，在處理 HALD 影像中整合人工智慧可以自動化和優化色彩分級程序，讓新手和專業人士都能更輕鬆地使用。
然而，HALD 技術的普及也帶來挑戰，特別是在標準化和互通性方面。隨著不同的軟體和硬體製造商採用 HALD 技術，確保跨平台和裝置的相容性變得至關重要。如果沒有建立用於建立、編輯和套用 HALD 影像的標準化格式和程序，使用者在達成一致的結果時可能會遇到困難。解決這些挑戰需要產業利害關係人合作，建立共同的標準，以促進 HALD 影像在各種應用中的無縫使用。
HALD 影像廣泛採用的另一個重大障礙是教育和宣導。儘管 HALD 影像提供了技術優勢，但其複雜性和產生和有效使用它們所需的專業知識可能會讓許多潛在使用者望而生畏。為了克服此障礙，開發全面的教育資源和使用者友善的軟體介面至關重要。透過簡化使用 HALD 影像的程序，並提供明確且易於取得的指導，製造商和軟體開發人員可以擴大此強大工具的吸引力。
總之，HALD 影像格式代表數位影像處理的重大進步，在色彩分級中提供無與倫比的彈性和精確度。它將整個色彩空間封裝在單一的非破壞性格式中的能力，為創意專業人士提供了一個強大的工具，可以在各種視覺媒體中達成一致且和諧的色彩配置。隨著技術的進步，HALD 影像的潛在應用無疑將擴展，在數位色彩分級領域帶來令人興奮的發展。然而，實現此潛力將取決於克服與標準化、互通性和使用者教育相關的挑戰。隨著產業持續發展，HALD 技術的採用和優化將在塑造數位影像的未來中扮演至關重要的角色。
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