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。
PNG24 影像格式，也常稱為 Truecolor PNG，是一種廣泛使用的無失真格式，用於儲存 影像。它定義在可攜式網路圖形 (PNG) 規格中，由於它能夠在壓縮過程中顯示具有極佳色彩深度的影像，而獲得相當大的歡迎。與 JPEG 等使用有失真壓縮技術，導致儲存後品質下降的格式不同，PNG24 無論檔案儲存或壓縮多少次，都能維持原始影像品質。
PNG24 格式的名稱來自於它能夠儲存每個像素 24 位元色彩資訊。這是透過為三原色：紅色、綠色和藍色 (RGB) 各分配 8 位元或一個位元組來實現的。此組態允許廣泛的色彩表現，特別是能夠顯示多達 1,670 萬種不同的色彩。如此廣泛的色彩範圍使 PNG24 成為高品質影像的理想選擇，包括照片、數位藝術和具有漸層的圖形。
PNG24 的定義特徵之一是其無失真壓縮演算法。PNG 使用稱為 DEFLATE 的方法，結合 LZ77 演算法和 Huffman 編碼。此方法有效地縮小檔案大小，而不會損失任何影像品質，使其非常適合線上影像分享和儲存。壓縮不會捨棄任何資料；相反地，它會識別影像資料中的重複模式和結構，並以更緊湊的方式編碼這些資訊。
透明度是 PNG24 格式的另一個重要特徵。與僅能支援單一透明度層級（開啟或關閉）的 GIF 不同，PNG24 透過其 alpha 通道支援 256 個透明度層級。PNG24 影像中的每個像素都可以有從完全不透明到完全透明的個別透明度層級。此功能對於在不同背景上疊加影像、建立柔和邊緣，以及在影像中不需要額外遮罩的情況下建立複雜的圖形介面特別有用。
PNG24 影像也支援稱為伽瑪校正的功能。這允許影像在不同的顯示裝置上維持一致的亮度和色彩。伽瑪校正透過根據預定義的伽瑪值調整影像的亮度來運作，這有助於補償不同顯示器的不同伽瑪反應。這可確保在一個顯示器上編輯的影像在另一個顯示器上檢視時看起來相似，這是攝影師和平面設計師的重要考量。
交錯是 PNG24 中的一項選用功能，允許影像在網路瀏覽器中逐步顯示。這對於網際網路連線速度較慢的情況特別有用，使用者可以在影像載入時看到低解析度的版本，改善使用者體驗。PNG 使用 Adam7 演算法，一種七次交錯配置，每次交錯都會逐漸增加影像的細節。這與非交錯格式形成對比，非交錯格式的影像會從上到下逐行顯示。
在實作和支援方面，PNG24 在現代網路瀏覽器、影像編輯軟體和各種作業系統中都獲得良好的支援。這種廣泛的支援部分歸功於此格式的開放標準，它是作為 GIF 的無專利替代方案而開發的。PNG 規格（包括 PNG24）由萬維網聯盟 (W3C) 維護，確保其持續演進和與網路標準的相容性。
儘管有許多優點，PNG24 格式也並非沒有缺點。主要問題之一是檔案大小；由於其無失真壓縮和高色彩深度，PNG24 檔案通常比 JPEG 檔案大。較大的檔案大小可能會導致網站載入時間較長，並使用更多頻寬。因此，對於網路使用，平衡品質和速度的需求至關重要，在某些情況下，使用 JPEG 等有失真壓縮的格式可能更合適。
此外，雖然 PNG24 的廣泛色彩範圍有利於高品質影像，但對於色彩有限的較簡單圖形來說可能並非必要。在這種情況下，色彩深度較低的格式（例如支援 256 種色彩的 PNG8）可能更合適。根據影像內容選擇適當的格式可以顯著縮小檔案大小，而不會損害預期用途的視覺品質。
除了標準的 PNG24 格式外，還有一個稱為 PNG32 的變體。差異在於除了紅色、綠色和藍色的現有 24 位元外，還增加了 8 位元的 alpha 通道，總共每個像素 32 位元。將 alpha 通道直接納入格式中允許對透明度有更大的控制，使 PNG32 更適合需要複雜透明度效果的影像。
可以使用各種工具和軟體應用程式建立和處理 PNG24 檔案。大多數影 像編輯軟體，例如 Adobe Photoshop、GIMP 等，都支援 PNG24，允許使用者直接儲存其作品為此格式。此外，還有各種線上和離線工具可供使用，以最佳化 PNG24 檔案以供網路使用，進一步壓縮檔案而不會損失品質。這些工具通常會套用更積極的策略來縮小檔案大小，例如將調色盤縮小到必要的最小值或調整壓縮設定。
考慮到技術細節，PNG24 的編碼過程涉及幾個步驟，包括過濾，其目的是提高壓縮效率。在實際壓縮之前，編碼器可以對每個影像行套用五種過濾方法之一，將影像資料轉換為更易於壓縮的形式。此預處理步驟會顯著影響檔案的最終大小，根據影像特性選擇正確的過濾方法可以產生更有效的壓縮。
PNG24 檔案的另一個重要面向是其基於區塊的結構。PNG 檔案包含多個區塊，每個區塊都有不同的用途，例如儲存影像資料、元資料、色彩設定檔等。這種模組化方法不僅有助於有效處理和呈現影像，還能納入額外資訊，而不會破壞現有的資料結構。例如，可以將著作權和授權資訊直接嵌入檔案中，加強數位資產的保護和管理。
PNG24 檔案也考慮了可及性和國際化。文字資訊（例如描述和註解）可以儲存在檔案的文字區塊中，並使用多種語言。此功能使 PNG24 適合全球發行，因為它允許建立者納入在地化資訊和元資料，從而使影像更易於不同受眾存取和理解。
總之，PNG24 影像格式是一個強大且多功能的選項，用於儲存和分享高品質影像。它與廣泛色彩的相容性、對透明度的支援和無失真壓縮使其成為網路和印刷媒體的理想選擇。然而，其相對較大的檔案大小和在簡單圖形中可能過度使用的潛力，突顯了根據專案的特定需求選擇適當格式的重要性。隨著技術和網路標準的持續演進，PNG24 仍然是數位影像領域中的關鍵角色 ，以其靈活性與品質而備受推崇。
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