배경 제거는 피사체를 주변 환경과 분리하여 투명 배경에 배치하거나, 장면을 바꾸거나, 새로운 디자인에 합성할 수 있게 해줍니다. 내부적으로는 0에서 1까지의 픽셀당 불투명도인 알파 매트를 추정하고, 전경을 알파 합성하여 다른 것 위에 배치하는 것입니다. 이것은 포터–더프의 수학이며, “프린지”와 스트레이트 알파 대 미리 곱해진 알파와 같은 흔히 발생하는 문제의 원인입니다. 미리 곱하기와 선형 색상에 대한 실용적인 지침은 마이크로소프트의 Win2D 노트, 쇠렌 산만, 그리고 로몬트의 선형 블렌딩에 대한 글을 참조하십시오.
촬영을 제어할 수 있다면 배경을 단색(주로 녹색)으로 칠하고 해당 색조를 키로 빼냅니다. 이 방법은 빠르고, 영화 및 방송에서 검증되었으며, 비디오에 이상적입니다. 단점은 조명과 의상입니다: 색깔 있는 빛이 가장자리(특히 머리카락)에 번지므로, 오염을 중화하기 위해 디스필 도구를 사용해야 합니다. 좋은 입문 자료로는 누크의 문서, 믹싱 라이트, 그리고 직접 해보는 퓨전 데모가 있습니다.
배경이 지저분한 단일 이미지의 경우, 대화형 알고리즘은 사용자의 몇 가지 힌트(예: 느슨한 사각형이나 낙서)를 필요로 하며, 선명한 마스크를 생성합니다. 표준적인 방법은 그랩컷 (책의 장)으로, 전경/배경의 색상 모델을 학습하고 그래프 컷을 반복적으로 사용하여 분리합니다.GIMP의 전경 선택에서도 비슷한 아이디어를 볼 수 있으며, 이는 SIOX (ImageJ 플러그인)에 기반합니다.
매팅은 가느다란 경계(머리카락, 털, 연기, 유리)에서 부분적인 투명도를 해결합니다. 고전적인 폐쇄형 매팅은 트라이맵(확실한 전경/확실한 배경/알 수 없음)을 사용하여 강력한 가장자리 정확도로 알파에 대한 선형 시스템을 풉니다. 현대적인 딥 이미지 매팅은 어도비 컴포지션-1K 데이터셋(MMEditing 문서)에서 신경망을 훈련시키며, SAD, MSE, 그래디언트, 연결성과 같은 메트릭으로 평가됩니다(벤치마크 설명).
관련된 분할 작업도 유용합니다: DeepLabv3+는 인코더-디코더와 아트러스 컨볼루션으로 경계를 다듬습니다 (PDF); 마스크 R-CNN은 인스턴스별 마스크를 제공합니다 (PDF); 그리고 SAM(Segment Anything)은 새로운 이미지에 대해 제로샷으로 마스크를 생성하는 프롬프트 기반 기본 모델입니다.
학술 연구에서는 컴포지션-1K에 대한 SAD, MSE, 그래디언트, 연결성 오류를 보고합니다. 모델을 선택하는 경우 해당 메트릭을 찾아보세요 (메트릭 정의; 배경 매팅 메트릭 섹션). 인물/비디오의 경우, MODNet과 배경 매팅 V2가 강력합니다; 일반적인 “두드러진 객체” 이미지의 경우, U2-Net이 견고한 기준선입니다; 어려운 투명도의 경우, FBA가 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
디지털 카메라로 촬영하거나 3D 렌더링 소프트웨어로 만든 입체 사진을 저장하는 데 사용되는 파일 형식인 JPS 이미지 형식은 JPEG Stereo의 약자입니다. 이는 본질적으로 적절한 소프트웨어나 하드웨어를 통해 볼 때 3D 효과를 제공하는 단일 파일에 두 개의 JPEG 이미지를 나란히 배열한 것입니다. 이 형식은 이미지에 깊이감을 더해 호환되는 디스플레이 시스템이나 3D 안경을 가진 사용자 의 시청 경험을 향상시키는 데 특히 유용합니다.
JPS 형식은 두 이미지를 저장하기 위해 잘 확립된 JPEG(Joint Photographic Experts Group) 압축 기술을 활용합니다. JPEG는 손실 압축 방식으로, 덜 중요한 정보를 선택적으로 버림으로써 파일 크기를 줄이는 방식이며, 종종 인간의 눈에는 눈에 띄는 이미지 품질 저하 없이 이루어집니다. 이를 통해 JPS 파일은 하나가 아닌 두 개의 이미지를 포함하고 있음에도 불구하고 비교적 작고 관리하기 쉽습니다.
JPS 파일은 본질적으로 특정 구조를 가진 JPEG 파일입니다. 단일 프레임 내에 두 개의 JPEG 압축 이미지를 나란히 포함합니다. 이러한 이미지는 왼쪽 눈 이미지와 오른쪽 눈 이미지라고 하며, 각각 우리 눈이 보는 것의 미묘한 차이를 모방하여 동일한 장면의 약간 다른 관점을 나타냅니다. 이러한 차이점은 이미지를 올바르게 볼 때 깊이를 인식할 수 있게 해줍니다.
JPS 이미지의 표준 해상도는 일반적으로 왼쪽과 오른쪽 이미지를 모두 수용하기 위해 표준 JPEG 이미지 너비의 두 배입니다. 예를 들어, 표준 JPEG 이미지의 해상도가 1920x1080픽셀인 경우 JPS 이미지의 해상도는 3840x1080픽셀이 되고, 나란히 배치된 각 이미지는 전체 너비의 절반을 차지합니다. 그러나 해상도는 이미지 소스와 의도된 용도에 따라 달라질 수 있습니다.
JPS 이미지를 3D로 보려면 시청자는 나란히 배치된 이미지를 해석하여 각 눈에 별도로 표시할 수 있는 호환 디스플레이 장치나 소프트웨어를 사용해야 합니다. 이는 이미지에 색상 필터를 적용하여 색상이 있는 안경으로 보는 아나글리프 3D, 이미지를 편광 필터를 통해 투사하여 편광 안경으로 보는 편광 3D, 이미지를 번갈아 표시하고 각 눈에 올바른 이미지를 보여주기 위해 빠르게 열고 닫는 셔터 안경과 동기화하는 액티브 셔터 3D 등 다양한 방법을 통해 달성할 수 있습니다.
JPS 이미지의 파일 구조는 표준 JPEG 파일의 파일 구조와 유사합니다. SOI(Start of Image) 마커를 포함한 헤더가 포함되고, 그 뒤에 다양한 메타데이터와 이미지 데이터 자체를 포함하는 일련의 세그먼트가 이어집니다. 세그먼트에는 Exif 메타데이터와 같은 정보를 포함할 수 있는 APP(Application) 마커와 이미지 데이터 압축에 사용되는 양자화 테이블을 정의하는 DQT(Define Quantization Table) 세그먼트가 포함됩니다.
JPS 파일의 주요 세그먼트 중 하나는 파일이 JFIF 표준을 준수함을 지정하는 JFIF(JPEG File Interchange Format) 세그먼트입니다. 이 세그먼트는 광범위한 소프트웨어 및 하드웨어와의 호환성을 보장하는 데 중요합니다. 또한 빠른 미리보기에 사용할 수 있는 썸네일 이미지의 종횡비와 해상도와 같은 정보도 포함합니다.
JPS 파일의 실제 이미지 데이터는 헤더와 메타데이터 세그먼트 뒤에 오는 SOS(Start of Scan) 세그먼트에 저장됩니다. 이 세그먼트에는 왼쪽과 오른쪽 이미지 모두에 대한 압축 이미지 데이터가 포함됩니다. 데이터는 색상 공간 변환, 서브샘플링, 이산 코사인 변환(DCT), 양자화, 엔트로피 코딩을 포함한 일련의 단계를 포함하는 JPEG 압축 알고리즘을 사용하여 인코딩됩니다.
색상 공간 변환은 디지털 카메라와 컴퓨터 디스플레이에서 일반적으로 사용되는 RGB 색상 공간에서 JPEG 압축에 사용되는 YCbCr 색상 공간으로 이미지 데이터를 변환하는 프로세스입니다. 이 변환은 이미지를 밝기 수준을 나타내는 루마 구성 요소(Y)와 색상 정보를 나타내는 두 개의 크로마 구성 요소(Cb 및 Cr)로 분리합니다. 이는 인간의 눈이 색 상보다 밝기 변화에 더 민감하기 때문에 압축에 유리하며, 크로마 구성 요소를 크게 압축해도 인식되는 이미지 품질에 큰 영향을 미치지 않습니다.
서브샘플링은 인간의 눈이 색상 세부 사항에 대한 민감도가 낮다는 점을 이용하여 크로마 구성 요소의 해상도를 루마 구성 요소에 비해 낮추는 프로세스입니다. 일반적인 서브샘플링 비율은 4:4:4(서브샘플링 없음), 4:2:2(크로마의 수평 해상도를 절반으로 줄임), 4:2:0(크로마의 수평 및 수직 해상도를 절반으로 줄임)입니다. 서브샘플링 비율의 선택은 이미지 품질과 파일 크기의 균형에 영향을 미칠 수 있습니다.
이산 코사인 변환(DCT)은 이미지의 작은 블록(일반적으로 8x8픽셀)에 적용되어 공간 도메인 데이터를 주파수 도메인으로 변환합니다. 이 단계는 JPEG 압축에 필수적입니다. 이미지 세부 사항을 중요도가 다른 구성 요소로 분리할 수 있기 때문이며, 주파수가 높은 구성 요소는 종종 인간의 눈에 덜 인식되기 때문입니다. 이러한 구성 요소는 양자화되거나 정밀도가 낮아져 압축을 달성할 수 있습니다.
양자화는 값 범위를 단일 양자 값에 매핑하는 프로세스로, 실질적으로 DCT 계수의 정밀도를 낮춥니다. 이는 일부 이미지 정보가 버려지기 때문에 JPEG 압축의 손실 특성이 작용하는 부분입니다. 양자화 정도는 DQT 세그먼트에 지정된 양자화 테이블에 의해 결정되며, 이미지 품질과 파일 크기의 균형을 맞추기 위해 조정할 수 있습니다.
JPEG 압축 프로세스의 마지막 단계는 손실 없는 압축의 한 형태인 엔트로피 코딩입니다. JPEG에서 가장 일반적으로 사용되는 방법은 허프만 코딩으로, 더 빈번한 값에 더 짧은 코드를 할당하고 덜 빈번한 값에 더 긴 코드를 할당합니다. 이를 통 해 추가적인 정보 손실 없이 이미지 데이터의 전체 크기를 줄일 수 있습니다.
표준 JPEG 압축 기술 외에도 JPS 형식에는 이미지의 입체적 특성과 관련된 특정 메타데이터가 포함될 수 있습니다. 이 메타데이터에는 시차 설정, 수렴점, 3D 효과를 올바르게 표시하는 데 필요할 수 있는 기타 데이터에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. 이 메타데이터는 일반적으로 파일의 APP 세그먼트에 저장됩니다.
JPS 형식은 3D 텔레비전, VR 헤드셋, 특수 사진 뷰어를 포함한 다양한 소프트웨어 애플리케이션과 장치에서 지원됩니다. 그러나 표준 JPEG 형식만큼 널리 지원되지 않으므로 사용자는 특정 소프트웨어를 사용하거나 더 넓은 호환성을 위해 JPS 파일을 다른 형식으로 변환해야 할 수 있습니다.
JPS 형식의 과제 중 하나는 왼쪽과 오른쪽 이미지가 올바르게 정렬되고 올바른 시차를 갖도록 하는 것입니다. 정렬 오류나 잘못된 시차는 불편한 시청 경험으로 이어질 수 있으며 눈의 피로나 두통
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