提及美颜SDK大家首先想到的一定是美颜、美型、滤镜等功能，但实际上如今的美颜已经更新迭代了许多版本，功能和技术方面与之前也是大相径庭，特别是在技术方面。今天小编与大家探讨的问题就是美颜SDK的“背景抠图”技术。
说起背景抠图技术，简单来说就是提取静止图片或者视频图片序列中的目标，也这是众多图片编辑中的关键技术，到目前为止，此技术在美颜SDK中“发扬光大”，从技术研究到投入使用已经有20多年的历史。下文我们来讨论一下背景抠图中比较重要的几个关键点。
一、图像去背景
图像去背景的技术定义最早是由国外学者DUFF在1984年首次提出，他最开始理解的便是先引入透明通道概念，用于把前景和背景相融合时控制前背景色的线差值比例。最后抠图问题就被定义为每一个图片像素估计Alpha值的任务，原图像为输入，而输出则是每个像素点的Alpha值。
二、三分图概念
要了解抠图技术，首先我们还需要正确区分硬分割（二值化分割）和抠图的区别。而抠图中需要确定前背景的比例，也就是说对于图像中的半透明区域alpha是结介于0和1之间的连续实数而不是简单的非0即1。介于这个区别，人们提出了一个三分图概念，在三分图中，确定为前景的区域为1，确定背景的区域为0，而前背景不确定的区域为灰色区域（0.5）。通过三分图的引导，让抠图任务主要专注于确定灰色区域里的alpha值，让任务变得相对简单。
三、PicUP.AI
传统的图像去背景技术基于许多基础技术烈日颜色采样（如贝叶斯方法）和近邻梯度分析（如波松方法）或者二者融合的技术。近年来，随着深度学习的发展，已经有很多研究工作转向利用深度学习来研究抠图并取得优秀的效果，可以利用大量的数据训练提高模型的泛化能力。PicUP.AI整合了当前最先进的深度学习模型，建立了基于深度卷积网络，多任务统一学习的端到端模型，极大的提高了模型效率。同时还可在图片特征提取，视野范围设定，无损解码，边缘锐化等技术上仔细打磨。
以上就是小编对于美颜SDK背景抠图技术的几个关键点讲解，如果您对美颜技术感兴趣，请关注我！后续我会更新更多行业知识。
