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。
J2C 影像格式，又稱為 JPEG 2000 碼流，是 JPEG 2000 標準套件的一部分。JPEG 2000 本身是一種影像壓縮標準和編碼系統，由聯合影像專家小組委員會所創建，目的是取代原始的 JPEG 標準。JPEG 2000 標準的制定目標是提供一個新的影像編碼系統，具備高度的彈性和比 JPEG 更佳的效能。它旨在解決 JPEG 格式的一些限制，例如在低位元率下的效能不佳和缺乏可擴充性。
JPEG 2000 使用小波轉換，而不是原始 JPEG 標準中使用的離散餘弦轉換 (DCT)。小波轉換允許更高的可擴充性，並具備執行無失真壓縮的能力，這表示原始影像可以從壓縮資料中完美重建。這是一個比原始 JPEG 的有失真壓縮有顯著優勢，因為有失真壓縮會在壓縮過程中永久遺失一些影像資訊。
J2C 檔案格式特別指的是 JPEG 2000 的碼流。此碼流是實際編碼的影像資料，可以嵌入各種容器格式中，例如 JP2（JPEG 2000 第 1 部分檔案格式）、JPX（JPEG 2000 第 2 部分，延伸檔案格式）和 MJ2（Motion JPEG 2000 影片檔案格式）。J2C 格式基本上是原始的編碼影像資料，沒有任何容器格式可能提供的額外元資料或結構。
J2C 格式的主要特點之一是它在同一個檔案中同時支援無失真和有失真壓縮。這是透過使用可逆小波轉換進行無失真壓縮，以及不可逆小波轉換進行有失真壓縮來實現的。可以在影像中以每個區塊為基礎選擇無失真或有失真壓縮，允許根據內容的重要性混合高品質和低品質區域。
J2C 格式也具有高度可擴充性，支援稱為「漸進式解碼」的功能。這表示可以先解碼並顯示影像的低解析度版本，然後隨著接收或處理更多影像資料，再依序顯示更高解析度的圖層。這對於頻寬可能受限的網路應用程式特別有用，因為它允許快速預覽影像，同時仍下載完整的高解析度影像。
J2C 格式的另一個重要方面是它支援感興趣區域 (ROI)。使用 ROI 編碼，可以將影像的某些部分編碼為比影像 其他部分更高的品質。當影像的某些區域更重要，需要以更高的保真度保留時，這很有用，例如人像中的臉部或文件中的文字。
J2C 格式還包括精密的錯誤復原功能，使其在傳輸過程中對資料遺失更具備韌性。這是透過使用錯誤修正碼和以允許遺失封包復原的方式建構碼流來實現的。這使得 J2C 成為透過不可靠網路傳輸影像或以最小化潛在資料損毀影響的方式儲存影像的良好選擇。
J2C 中的色彩空間處理也比原始 JPEG 更進階。此格式支援廣泛的色彩空間，包括灰階、RGB、YCbCr 等。它還允許在同一個影像的不同區塊中使用不同的色彩空間，在影像編碼和表示方式上提供額外的彈性。
J2C 格式的壓縮效率是其另一個優點。透過使用小波轉換和先進的熵編碼技術（例如算術編碼），J2C 可以達到比原始 JPEG 更高的壓縮比，特別是在較低位元率時。這使其成為儲存空間或頻寬有限的應用程式的誘人選擇，例如行動裝置或網路應用程式。
儘管有許多優點，但與原始 JPEG 格式相比，J2C 格式並未廣泛採用。這部分原因在於 JPEG 2000 標準的複雜性較高，需要更多的運算資源來編碼和解碼影像。此外，原始 JPEG 格式已深植於許多系統中，並擁有廣泛的軟體和硬體支援生態系統，這使得新標準難以立足。
然而，在某些專業領域中，J2C 格式由於其特定功能而成為首選。例如，在醫學影像中，執行無失真壓縮的能力以及對高動態範圍和高位元深度影像的支援，使 J2C 成為理想的格式。同樣地，在數位電影和影片歸檔中，此格式在高壓縮比下的高品質和可擴充性功能備受重視。
J2C 影像的編碼過程包含幾個步驟。首先，將影像分割成區塊，可以獨立處理。這種區塊化允許並行處理，並可以提高編碼和解碼過程的效率。然後使用可 逆或不可逆小波轉換轉換每個區塊，具體取決於是否需要無失真或有失真壓縮。
在小波轉換之後，對係數進行量化，這涉及降低小波係數的精度。在無失真壓縮中，會略過此步驟，因為量化會引入錯誤。然後使用算術編碼對量化係數進行熵編碼，這透過利用影像內容的統計特性來縮小資料大小。
編碼過程的最後一步是組裝碼流。每個區塊的熵編碼資料與描述影像及其編碼方式的標頭資訊結合。這包括有關影像大小、區塊數、使用的小波轉換、量化參數和任何其他相關資料的資訊。產生的碼流然後可以儲存在 J2C 檔案中或嵌入在容器格式中。
解碼 J2C 影像基本上涉及反轉編碼過程。解析碼流以提取標頭資訊和每個區塊的熵編碼資料。然後解碼熵編碼資料以復原量化的小波係數。如果影像使用有失真壓縮進行壓縮，則會對係數進行反量化以近似其原始值。應用反小波轉換從小波係數重建影像，並將區塊拼接在一起以形成最終影像。
總之，J2C 影像格式是一個強大且彈性的影像編碼系統，與原始 JPEG 格式相比，它提供了多項優點，包括更好的壓縮效率、可擴充性以及執行無失真壓縮的能力。雖然它尚未達到與 JPEG 相同的普及程度，但它非常適合需要高品質影像或具有特定技術要求的應用程式。隨著技術的持續進步和對更精密的影像編碼系統需求的增加，J2C 格式可能會在各種領域中獲得更廣泛的採用。
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