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.
PNG(Portable Network Graphics) 포맷은 무손실 압축으로 고품질 이미지를 제공하는 능력으로 디지털 세계에서 주류로 자리 잡았습니다. 그 변형 중에서 PNG8은 색상 효율성과 파일 크기 감소의 독특한 조합으로 두드러집니다. PNG8에 대한 이 자세한 검토는 이 이미지 포맷의 계층을 풀어내고, 구조, 기능, 실제적 응용을 탐구하는 것을 목표로 합니다.
핵심적으로 PNG8은 색상 팔 레트를 256색으로 제한하는 PNG 포맷의 비트 깊이 변형입니다. 이 제한은 PNG8이 원본 이미지의 품질을 유지하면서도 파일 크기를 크게 줄일 수 있는 능력의 핵심입니다. PNG8의 '8'은 픽셀당 8비트를 나타내며, 이미지의 각 픽셀이 색상 팔레트의 256색 중 하나일 수 있음을 의미합니다. 이 팔레트는 이미지 파일 자체 내에서 정의되므로 특정 이미지에 맞춘 맞춤형 색상 세트를 사용할 수 있어 포맷의 효율성을 향상시킵니다.
PNG8 파일의 구조는 PNG 파일 서명과 청크 기반 아키텍처를 따르는 다른 PNG 포맷과 유사합니다. PNG 파일은 일반적으로 8바이트 서명으로 시작한 다음, 다양한 유형의 데이터(예: 헤더 정보, 팔레트 정보, 이미지 데이터, 메타데이터)를 전달하는 일련의 청크가 이어집니다. PNG8에서 PLTE(팔레트) 청크는 이미지 픽셀이 참조하는 색상 팔레트를 저장하기 때문에 중요한 역할을 합니다. 이 팔레트는 RGB(적색, 녹색, 청색) 값으로 정의된 최대 256개의 색상을 포함합니다.
PNG8의 압축은 필터링과 DEFLATE 알고리즘을 조합하여 사용합니다. 필터링은 이미지 데이터를 압축에 맞게 준비하는 방법으로, 압축 알고리즘이 정보를 손실하지 않고 파일 크기를 줄이는 것을 더 쉽게 만듭니다. 필터링 후 LZ77과 허프만 코딩 기법을 결합한 DEFLATE 알고리즘이 이미지 데이터를 효율적으로 압축하는 데 적용됩니다. 이 2단계 프로세스를 통해 PNG8 이미지는 높은 수준의 압축을 달성할 수 있으므로 대역폭과 로딩 시간이 고려되는 웹 사용에 이상적입니다.
PNG8의 투명도는 tRNS(투명도) 청크를 사용하여 처리되며, 이 청크는 팔레트의 단일 색상을 완전히 투명하게 지정하거나 팔레트 색상에 해당하는 일련의 알파 값을 지정하여 다양한 투명도를 가능하게 합니다. 이 기능을 통해 PNG8은 투명한 배경이나 부드러운 오버레이가 필요한 웹 그래픽에 적합한 간단한 투명도 효과를 가질 수 있습니다. 그러나 PNG8의 투명도는 각 픽셀에 대한 전체 알파 투명도를 지원하는 PNG32와 동일한 수준의 세부 정보를 달성할 수 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
PNG8 이미지의 생성과 최적화는 색상 충실도와 파일 크기 간의 균형을 포함합니다. PNG8 이미지를 생성하는 도구와 소프트웨어에는 일반적으로 색상 양자화 및 디더링 알고리즘이 포함됩니다. 색상 양자화는 색상 수를 256색 한도에 맞게 줄여 이상적으로 이미지의 시각적 무결성을 유지합니다. 디더링은 픽셀 수준에서 색상을 혼합하여 색상 감소의 시각적 영향을 최소화하고 더 큰 색상 팔레트의 환상을 만듭니다. 이러한 기술은 시각적으로 매력적이고 효율적으로 압축된 PNG8 이미지를 생성하는 데 필수적입니다.
장점에도 불구하고 PNG8에는 특정 응용 프로그램에 적합하지 않게 만드는 한계가 있습니다. 제한된 색상 팔레트는 그라디언트에 밴딩을 유발하고 복잡한 이미지에서 세부 정보가 손실될 수 있습니다. 또한 간단한 투명도 메커니즘은 전체 알파 투명도를 지원하는 포맷만큼 부드러운 그림자나 반투명 개체가 있는 장면을 효과적으로 수용할 수 없습니다. 따라서 PNG8은 색상 범위가 제한된 간단한 그래픽, 아이콘, 로고에 뛰어나지만 사진과 복잡한 텍스처에는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.
웹 개발과 디지털 미디어 제작에서 PNG8을 채택한 것은 특정 맥락에서의 호환성, 효율성, 유용성에 의해 주도되었습니다. 모든 최신 웹 브라우저와 이미지 처리 소프트웨어에서 지원되므로 웹 자산을 최적화하려는 웹 디자이너에게 안정적인 선택입니다. 콘텐츠의 시각적 복잡성이 낮고 대역폭 사용을 최소화해야 하는 응용 프로그램의 경우 PNG8은 최적의 균형을 제공합니다. 게다가 투명도 지원은 다양성을 더해 로딩 시간을 크게 늘리지 않고도 웹사이트에서 창의적인 레이어링과 테마를 사용할 수 있습니다.
요약하자면 PNG8은 디지털 이미지 생태계에서 여전히 관련성 있고 가치 있는 이미지 포맷으로, 특히 효율적인 저장 및 전송이 필요한 웹 그래픽과 디지털 미디어에 적합합니다. 그 디자인은 색상 다양성과 파일 크기 효율성 간의 절충을 가능하게 하여 특정 요구 사항이 있는 다양한 응용 프로그램에 적합합니다. PNG8에는 한계가 없지는 않지만, 단순성, 압축, 광범위한 호환성 측면에서의 고유한 장점으로 인해 이미지 포맷 스펙트럼에서 자리를 굳혔습니다. PNG8의 이러한 측면을 이해하는 것은 프로젝트의 기술적, 미적 요구 사항을 충족하기 위해 이미지 포맷 선택에 대해 정보에 입각한 결정을 내리려는 디자이너, 개발자, 디지털 미디어 전문가에게 필수적입니다.
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