高效极简图像融合算法 AGED

分享一个我今天在 AI 的帮助下开源的极简实用算法：AGED (Alpha-Gated Edge Despill)。

痛点：做过 Chroma Key （色度键控）的同学应该都知道，抠像后的“去溢色”是个麻烦事。像 FFmpeg 等传统全局算法，往往会把前景里正常的绿色（比如衣服、道具）也给去掉了，而且还需要你不断去调 spillmix 这种玄学参数。 我的解法（工程极简主义）：其实去溢色根本不需要全图跑。AGED 算法直接利用 Alpha 遮罩做门控（ Gating ），只针对半透明的边缘像素（ 0 < α < 1 ）进行处理。

它没有任何需要调节的参数，直接上硬判决：如果 $G > \max(R, B)$，就把 G 替换掉。

带来的直观优势： 1 、绝对的前景保护：内部不透明像素直接 Skip ，完美保留原色。 2 、零配置：开箱即用，告别调参。 3 、极致性能：内存连续访问优化，复杂度 $O(N)$。在 4K 分辨率的 Benchmark 下，标量版性能远超传统的向量化全局算法。

项目采用 MIT 协议，包含了 C++ 标量版、Cython 绑定的 Python 接口，以及一段极简的现代 GLSL Shader ，非常适合嵌入到各位的实时处理管线或游戏引擎中。

效果对比见附件，GitHub 源码：github.com 如果你觉得有意思或者能帮到你，欢迎来点个 Star ，或者在 Issue 交流！

PS:数学原理绝无问题，C++/GLSL 代码如果有 Bug ，自行修复，我没有验证环境，没有细致查验。