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。
VIPS（非常重要人物協會）影像格式雖然在主流應用程式中較不廣為人知，但它作為一種專門處理大型影 像的檔案格式，具有其獨特性。這種優勢主要來自其設計，它能促進對大型影像檔案進行高性能運算，而這對傳統影像格式來說可能很繁重或不切實際。它能有效率地處理大型影像，同時不影響速度，這讓它成為處理高解析度影像的專業人士和組織的寶貴工具，例如數位檔案館、地理空間影像和專業攝影。
VIPS 影像格式的核心與 VIPS 函式庫交織在一起，VIPS 函式庫是一個免費且開放原始碼的影像處理軟體，專為處理大型影像而設計。該函式庫的顯著特點是其需求驅動的影像延遲評估。這表示 VIPS 只會處理影像中當前運算所需的部份，而不是將整個影像載入記憶體。這種方法大幅減少了所需的記憶體頻寬和運算資源，讓處理數 GB 大小的影像比傳統影像處理器更有效率。
VIPS 格式的另一個特點是它對各種色彩空間和元資料的深入支援。與許多僅支援有限範圍色彩空間的其他影像格式不同，VIPS 可以處理廣泛的色彩空間，包括 RGB、CMYK、Lab 等，確保它能用於從網路影像到專業印刷的各種應用程式中。此外，它在影像檔案中維護了廣泛的元資料，例如 ICC 設定檔、GPS 資料和 EXIF 資訊，讓影像的背景和特徵能有豐富的呈現。
VIPS 的技術架構採用了基於磁磚的記憶體管理系統。此系統將影像分解成可管理的正方形區段或磁磚，這些磁磚可以個別處理。這種磁磚技術對其效能優勢至關重要，特別是在處理大型影像時。透過只載入和處理特定運算所需的磁磚，VIPS 大幅減少了記憶體使用量。這種方法與某些其他影像處理器使用的基於列的系統形成鮮明對比，後者在影像大小增加時可能會變得沒有效率。
在檔案大小和壓縮方面，VIPS 格式使用無損壓縮技術的組合，以在不犧牲影像品質的情況下最小化檔案大小。它支援各種壓縮 方法，包括 ZIP、LZW 和用於金字塔影像的 JPEG2000。這種壓縮靈活性讓使用者可以根據特定需求在影像品質和檔案大小之間取得平衡，讓 VIPS 成為儲存和分發大型影像的多功能工具。
從功能性的角度來看，VIPS 函式庫提供了一套全面的影像處理工具和運算。這包括裁切、調整大小和格式轉換等基本運算，以及色彩校正、銳化和雜訊消除等更複雜的任務。它的功能延伸到建立影像金字塔，這對於需要多解析度影像的應用程式（例如可縮放影像檢視器）至關重要。VIPS 生態系統還提供各種程式語言的繫結，包括 Python 和 Ruby，讓開發人員能將 VIPS 整合到各種應用程式和工作流程中。
VIPS 影像格式及其相關函式庫針對多核心處理器進行了最佳化，充分利用了並行處理功能。這是透過其創新的處理管線實現的，該管線在影像處理的各個階段利用了並行性。透過將影像的不同區段或不同運算分配給多個核心，VIPS 可以大幅提升效能，減少大型影像運算的處理時間。這種並行處理功能讓 VIPS 特別適合高性能運算環境和需要快速影像處理的應用程式。
儘管有許多優點，但 VIPS 影像格式也並非沒有挑戰和限制。它的專業性質表示它不像 JPEG 或 PNG 等更常見的格式那樣受到一般影像檢視和編輯軟體的廣泛支援。使用者可能需要依賴 VIPS 軟體本身或其他專用工具來處理 VIPS 影像，這可能會在習慣於更通用格式的工作流程中造成學習曲線和操作障礙。此外，雖然 VIPS 在處理大型影像方面表現出色，但對於較小的影像，效能優勢可能不那麼明顯，這讓它在某些情況下成為過度設計的解決方案。
VIPS 影像格式在數位保存和檔案中也扮演著關鍵角色。它能有效率地管理和儲存高解析度影像，而不會顯著損失品質，這讓它成為圖書館、博物館和 檔案館等機構的理想選擇，這些機構需要將大量的視覺資料數位化並保存起來。VIPS 格式中廣泛的元資料支援進一步提升了它在這些環境中的效用，讓影像能根據各種條件進行詳細的文件化和檢索。
在網路開發和線上媒體領域，使用 VIPS 影像格式和函式庫可以大幅提升處理大型影像的網站和應用程式的效能。透過根據使用者的裝置和連線速度動態處理和提供最佳大小和解析度的影像，網路開發人員可以改善頁面載入時間和使用者體驗，同時節省頻寬。這在響應式網頁設計的時代特別重要，在這個時代，跨越大量裝置和螢幕大小的影像處理效率至關重要。
VIPS 函式庫和影像格式的建立和持續開發突顯了數位影像領域朝向處理更大、更複雜影像的更廣泛趨勢。隨著數位相機和影像技術持續演進，產生越來越高的解析度，預計對 VIPS 等高效能影像處理解決方案的需求將會增加。這突顯了影像處理技術持續創新和改進的重要性，以滿足專業人士和消費者的不斷變化的需求。
此外，VIPS 函式庫的開放原始碼性質讓更多人能使用高性能影像處理，讓從愛好者到大型組織的廣泛使用者都能利用其功能。VIPS 周圍充滿活力的社群有助於其發展，提供回饋、建立外掛程式並擴充其功能。這種協作環境不僅加速了 VIPS 函式庫的演進，也確保它能適應並回應其多元使用者群的需求。
總之，VIPS 影像格式及其附屬函式庫代表了一種先進的解決方案，用於有效率地管理和處理大型影像。它的設計原則著重於需求驅動的處理、廣泛的色彩和元資料支援，以及對運算資源的有效利用，讓它成為從專業攝影和數位檔案到網路開發的各種應用程式的強大工具。雖然它在更廣泛的採用和與主流軟體的相容性方面可能面臨挑戰，但它的眾多優點和支援其發展的活躍社群預示了這個專門影像格式的未來光明。
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