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.
프로그레시브 JPEG(PJPEG) 포맷은 디지털 이미지와 사진을 압축하는 효율성으로 유명한 기존 JPEG 이미지 포맷의 확장입니다. 한 번에 위에서 아래로 이미지를 로드하는 표준 JPEG와 달리 PJPEG는 여러 번에 걸쳐 이미지를 로드하여 점차 품질을 높입니다. 이 기술은 이미지 로딩 속도와 시청자 참여가 중요한 웹 디자인과 온라인 이미지 프레젠테이션에서 상당한 이점을 제공합니다. PJPEG의 기술적 복잡성을 이해하면 웹 성능을 최적화하고 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
PJPEG는 표준 JPEG와 유사하게 이산 코사인 변환(DCT) 기술을 사용합니다. DCT는 이미지를 다양한 주파수의 부분으로 분해한 다음 이러한 주파수를 양자화하여 파일 크기를 줄이는 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 PJPEG를 표준 JPEG와 구별하는 것은 이러한 DCT 계수를 구성하고 사용하는 방식입니다. PJPEG는 이러한 계수를 이미지 품질을 점진적으로 구축할 수 있는 방식으로 저장합니다. 처음에는 가장 중요한 계수만 사용하여 전체 이미지의 거친 미리보기를 표시하고, 이후 패스에서 더 세밀한 부분을 추가합니다.
PJPEG 포맷의 중요한 측면은 손실과 무손실의 두 가지 주요 단계로 나뉘는 압축 프로세스입니다. 손실 단계는 DCT 계수를 양자화하는 것을 포함하며, 이는 이미지 세 부 사항의 정밀도를 낮추지만 파일 크기를 크게 줄입니다. 이 단계에서 계수는 시각적으로 가장 중요한 정보를 우선시하도록 재정렬됩니다. 무손실 단계는 허프만 코딩 프로세스를 수반하며, 품질을 추가로 손실하지 않고 이미지를 더욱 압축합니다. 이 이중 단계 압축을 통해 PJPEG 이미지는 최종 이미지 품질을 저하시키지 않고 점진적으로 로드할 수 있습니다.
이미지를 PJPEG 포맷으로 인코딩하는 프로세스는 각각 세부 사항이 증가하는 여러 이미지 스캔을 만드는 것을 포함합니다. 첫 번째 스캔은 기본 윤곽을 소개하고 주요 색상과 모양을 표시합니다. 연속적인 스캔은 세부 사항 레이어를 추가하여 시청자가 이미지가 완전히 로드되기 전에도 이미지의 본질을 빠르게 파악할 수 있도록 합니다. PJPEG의 이러한 측면은 이미지 품질을 저하시키지 않고 콘텐츠를 효율적으로 전달하는 것이 중요한 느린 인터넷 연결을 통해 보는 이미지에 특히 유용합니다.
PJPEG 포맷으로 인코딩된 이미지를 보려면 점진적 렌더링을 지원하는 호환 웹 브라우저나 이미지 뷰어가 필요합니다. 이미지 데이터가 다운로드되면 소프트웨어는 스캔을 순서대로 해석하고 더 많은 데이터가 사용 가능해지면 이미지의 더 높은 충실도 표현으로 디스플레이를 업데이트합니다. 이를 통해 이미지가 더 빠르게 로드되는 것처럼 보이는 사용자 경험이 만들어집니다. 왜냐하면 이미지의 이전 저품질 버전이 먼저 나타나고 그 다음에 세부 사항과 선명도가 점진적으로 향상되기 때문입니다.
표준 JPEG에 비해 PJPEG의 또 다른 장점은 파일 크기입니다. 같은 이미지를 여러 번 스캔하여 저장하면 파일이 더 커질 것처럼 보일 수 있지만 PJPEG에서 사용하는 효율적인 압축 기술은 종종 동일한 시각적 품질에 대해 더 작은 파일 크기를 생성합니다. 이는 초기 스캔에 이미지를 표현하는 데 필요한 DCT 계수가 비교적 적고 추가 세부 사항이 매우 최적화된 방식으로 추가되기 때문입니다. 이러한 효율성은 PJPEG를 웹사이트 로딩 시간을 최적화하고 전반적인 웹 성능을 향상시키는 매력적인 옵션으로 만듭니다.
단점 측면에서 PJPEG의 한 가지 과제는 점진적 로딩 기능을 완전히 활용하려면 특정 소프트웨어나 브라우저 지원이 필요하다는 것입니다. 대부분의 최신 웹 브라우저는 PJPEG를 지원하지만 일부 이미지 편집 소프트웨어는 이 포맷을 올바르게 처리하지 못해 PJPEG 파일 편집에 어려움이 생길 수 있습니다. 또한 점진적 로딩 기능은 이미지가 거의 즉시 로드될 수 있는 매우 빠른 연결에서는 덜 눈에 띄어 점진적 향상을 무효화할 수 있습니다.
개발자 관점에서 웹사이트에 PJPEG를 구현하려면 인코딩 프로세스 중에 이미지 품질 설정을 신중하게 고려해야 합니다. 파일 크기와 이미지 품질 간의 균형은 매우 중요합니다. 지나치게 압축된 이미지는 빠르게 로드될 수 있지만 품질이 낮아 사용자를 실망시킬 수 있습니다. 반대로 압축이 너무 적으면 로딩 시간이 길어져 사용자 참여에 해를 끼칠 수 있습니다. 개발자는 또한 대상 청중이 사용하는 브라우저와 기기의 지원 및 렌더링 기능을 인식하여 일관된 경험을 보장해야 합니다.
PJPEG 파일을 만드는 기술적 측면에는 점진적 옵션 설정으로 JPEG 인코딩을 처리할 수 있는 특수 소프트웨어 도구가 필요합니다. 예를 들어 Adobe Photoshop은 PJPEG 포맷으로 이미지를 저장하는 옵션을 제공하여 사용자가 스캔 수와 압축 수준을 조정할 수 있도록 합니다. 웹 개발의 경우 표준 JPEG 이미지를 PJPEG로 변환하는 프로세스를 단순화하는 다양한 온라인 도구와 라이브러리가 있어 개발자가 웹 자산을 더 효율적으로 최적화할 수 있습니다.
역사적 관점에서 볼 때 JPEG 포맷과 그 점진적 변형은 1990년대 초에 의학(DICOM) 표준에서 디지털 이미징 및 통신의 일부로 공동 사진 전문가 그룹에 의해 개발되었습니다. 인터넷과 디지털 사진이 폭발적으로 증가하면서 JPEG는 효율적인 압축으로 인해 이미지를 온라인으로 공유하고 표시하는 것이 가능해져 가장 널리 사용되는 이미지 포맷 중 하나가 되었습니다. PJPEG의 도입은 당시 만연했던 대역폭과 연결 속도의 한계를 해결하여 사용자 경험을 향상시키는 역할을 했습니다.
PJPEG의 사용은 웹 이미지에 국한되지 않습니다. 효율적인 이미지 로딩과 점진적 표시가 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 다른 영역에서도 응용됩니다. 예를 들어 온라인 게임에서 PJPEG는 대역폭 제약이 있는 경우에도 플레이어에게 원활한 경험을 제공하기 위해 게임 텍스처를 로드하는 데 사용될 수 있습니다. 마찬가지로 전자 상거래에서 점진적 이미지는 사용자가 제품 갤러리를 탐색하는 동안 참여를 유지하는 데 도움이 되어 전환 가능성을 향상시킬 수 있습니다.
또한 고해상도 디스플레이와 모바일 기기의 확산은 PJPEG의 응용에 영향을 미쳤습니다. 고해상도 화면에서는 고품질 이미지를 로드하는 데 대역폭이 많이 필요할 수 있습니다. PJPEG는 이미지를 처음에는 낮은 품질로 표시한 다음 점진적으로 향상시켜 인식되는 로딩 시간을 줄임으로써 타협을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 사용과 속도가 제한 요인이 될 수 있는 모바일 환경에서 특히 유리합니다.
환경적 고려 사항도 PJPEG 채택에 영향을 미칩니다. 파일 크기를 줄이고 로딩 시간을 최적화하면 웹사이트는 데이터 전송량을 줄일 수 있으며, 이는 데이터 센터와 네트워크 인프라의 에너지 소비를 낮출 수 있습니다. 이러한 측면은 디지털 기술의 에너지 효율성의 중요성을 강조하는 그린 컴퓨팅의 더 광범위한 목표와 일치합니다. 이미지 포맷 선택이 환경에 미치는 영향은 사소해 보일 수 있지만 인터넷 규모로 고려하면 디지털 통신의 전반적인 에너지 효율성에 기
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