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。
JPS 影像格式，JPEG 立體影像的簡稱，是一種用於儲存數位相機拍攝或 3D 繪圖軟體建立的立體照片的檔案格式。它本質上是將兩個 JPEG 影像並排排列在單一檔案中，透過適當的軟體或硬體觀看時，可提供 3D 效果。此格式特別適用於在影像中創造深度錯覺，可為配備相容顯示系統或 3D 眼鏡的使用者提升觀看體驗。
JPS 格式利用成熟的 JPEG（聯合影像專家小組）壓縮技術來儲存兩個影像。JPEG 是一種有損壓縮方法，表示它會透過有選擇性地捨棄較不重要的資訊來縮小檔案大小，通常不會讓人類肉眼察覺到影像品質的下降。這使得 JPS 檔案相對較小且易於管理，儘管它包含兩個影像，而不是一個。
JPS 檔案本質上是一個具有特定結構的 JPEG 檔案。它包含兩個 JPEG 壓縮影像，並排排列在單一畫格中。這些影像稱為左眼和右眼影像，它們代表同一個場景略微不同的視角，模擬我們每隻眼睛所見的細微差異。這種差異正是當影像正確觀看時，能讓人感知到深度的關鍵。
JPS 影像的 標準解析度通常是標準 JPEG 影像寬度的兩倍，以容納左右兩側的影像。例如，如果標準 JPEG 影像的解析度為 1920x1080 像素，則 JPS 影像的解析度將為 3840x1080 像素，每個並排影像佔總寬度的二分之一。然而，解析度會根據影像來源和預期用途而有所不同。
要以 3D 方式觀看 JPS 影像，觀看者必須使用相容的顯示裝置或軟體，才能解讀並排影像並將它們分別呈現給每隻眼睛。這可透過各種方法達成，例如：紅藍立體眼鏡，其中影像會以顏色過濾並透過有色眼鏡觀看；偏光立體眼鏡，其中影像會透過偏光濾鏡投影並透過偏光眼鏡觀看；或主動快門立體眼鏡，其中影像會交替顯示並與快門眼鏡同步，快門眼鏡會快速開啟和關閉，讓每隻眼睛看到正確的影像。
JPS 影像的檔案結構類似於標準 JPEG 檔案。它包含一個標頭，其中包括 SOI（影像起始）標記，後接一系列包含各種元資料和影像資料本身的區段。這些區段包括 APP（應用程式）標記，其中可能包含 Exif 元資料等資訊，以及 DQT（定義量化表）區段，其中定義用於壓縮影像資料的量化表。
JPS 檔案中的關鍵區段之一是 JFIF（JPEG 檔案交換格式）區段，其中指定檔案符合 JFIF 標準。此區段對於確保與各種軟體和硬體相容性非常重要。它還包含縮圖影像的長寬比和解析度等資訊，可供快速預覽使用。
JPS 檔案中的實際影像資料儲存在 SOS（掃描起始）區段中，該區段位於標頭和元資料區段之後。此區段包含左右兩側影像的壓縮影像資料。資料使用 JPEG 壓縮演算法編碼，其中包含一系列步驟，包括色彩空間轉換、次採樣、離散餘弦轉換 (DCT)、量化和熵編碼。
色彩空間轉換是將影像資料從 RGB 色彩空間（數位相機和電腦顯示器中常用的色彩空間）轉換為 YCbCr 色彩空間（JPEG 壓 縮中使用的色彩空間）的過程。此轉換將影像分為亮度元件 (Y)，代表亮度等級，以及兩個色度元件 (Cb 和 Cr)，代表色彩資訊。這對於壓縮很有幫助，因為人眼對亮度的變化比對色彩更敏感，因此可以更積極地壓縮色度元件，而不會顯著影響感知到的影像品質。
次採樣是一種利用人眼對色彩細節敏感度較低的特性，將色度元件的解析度相對於亮度元件降低的過程。常見的次採樣比率包括 4:4:4（無次採樣）、4:2:2（將色度元件的水平解析度減半）和 4:2:0（將色度元件的水平和垂直解析度都減半）。次採樣比率的選擇會影響影像品質和檔案大小之間的平衡。
離散餘弦轉換 (DCT) 會套用於影像的小區塊（通常為 8x8 像素），將空間域資料轉換為頻率域。此步驟對於 JPEG 壓縮至關重要，因為它允許將影像細節分為重要性不同的元件，其中較高頻率的元件通常較難被人眼察覺。然後可以對這些元件進行量化或降低精度，以達到壓縮效果。
量化是將一系列值對應到單一量子值的過程，有效地降低 DCT коэффициент的精度。這是 JPEG 壓縮有損性質發揮作用的地方，因為會捨棄一些影像資訊。量化的程度由 DQT 區段中指定的量化表決定，可以調整它來平衡影像品質和檔案大小。
JPEG 壓縮過程中的最後一個步驟是熵編碼，這是一種無損壓縮形式。JPEG 中最常用的方法是霍夫曼編碼，它會將較短的碼分配給較頻繁的值，將較長的碼分配給較不頻繁的值。這會縮小影像資料的整體大小，而不會進一步損失資訊。
除了標準的 JPEG 壓縮技術外，JPS 格式還可能包含與影像的立體性質相關的特定元資料。此元資料可能包含有關視差設定、會聚點以及正確顯示 3D 效果所需的任何其他資料的資訊。此元資料通常儲存在檔案的 APP 區段中。
JPS 格式受到各種軟體應用程式和裝置支援，包括 3D 電視、VR 頭戴式裝置和專業照片檢視器。然而，它不像標準 JPEG 格式那樣廣泛受到支援，因此使用者可能需要使用特定軟體或將 JPS 檔案轉換為其他格式以獲得更廣泛的相容性。
JPS 格式的挑戰之一是確保左右影像正確對齊並具有正確的視差。對齊錯誤或視差不正確會導致不舒服的觀看體驗，並可能造成眼睛疲勞或頭痛。因此，攝影師和 3D 藝術家仔細捕捉或建立具有正確立體參數的影像非常重要。
總之，JPS 影像格式是一種專門的檔案格式，用於儲存和顯示立體影像。它建立在既有的 JPEG 壓縮技術之上，創造出儲存 3D 照片的緊湊且有效率的方式。儘管它提供了獨特的觀看體驗，但此格式需要相容的硬體或軟體才能以 3D 方式觀看影像，並且在對齊和視差方面可能存在挑戰。儘管有這些挑戰，JPS 格式仍然是攝影師、3D 藝術家和愛好者用於以數位格式捕捉和分享世界深度和真實性的寶貴工具。
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