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.
YCbCrA는 디지털 비디오 및 이미지 압축에 일반적으로 사용되는 색 공간 및 이미지 형식입니다. 루마(밝기) 정보를 크로마(색상) 정보와 분리하여 더 효율적인 인코딩을 위해 독립적으로 압축할 수 있습니다. YCbCrA 색 공간은 투명도를 위한 알파 채널을 추가한 YCbCr 색 공간의 변형입니다.
YCbCrA 색 공간에서 Y는 픽셀의 밝기 또는 강도인 루마 구성 요소를 나타냅니다. 인간의 눈이 밝기를 인식하는 방식에 따라 빨간색, 녹색, 파란색 구성 요소의 가중 합계로 계산됩니다. 가중치는 인간 시각 인식의 평균 스펙트럼 감도를 설명하는 광도 함수를 근사하도록 선택됩니다. 루마 구성 요소는 픽셀의 인식된 밝기를 결정합니다.
Cb와 Cr은 각각 청색 차이와 적색 차이 크로마 구성 요소입니다. 이미지의 색상 정보를 나타냅니다. Cb는 루마를 파란색 구성 요소에서 빼서 계산하고, Cr은 루마를 빨간색 구성 요소에서 빼서 계산합니다. 색상 정보를 이러한 색상 차이 구성 요소로 분리함으로써 YCbCrA는 RGB보다 색상 정보를 더 효율적으로 압축할 수 있습니다.
YCbCrA의 알파(A) 채널은 각 픽셀의 투명도 또는 불투명도를 나타냅니다. 이미지를 렌더링할 때 픽셀 색상의 얼마나 많은 부분을 배경과 혼합해야 하는지 지정합니다. 알파 값이 0이면 픽셀이 완전히 투명하고, 알파 값이 1(또는 8비트 표현에서 255)이면 픽셀이 완전히 불투명합니다. 0과 1 사이의 알파 값은 배경과 다양한 정도로 혼합되는 부분적으로 투명한 픽셀을 생성합니다.
YCbCrA 색 공간의 주요 장점 중 하나는 RGB에 비해 더 효율적인 압축이 가능하다는 것입니다. 인간 시각 시스템은 색상 변화보다 밝기 변화에 더 민감합니다. YCbCrA는 루마와 크로마 정보를 분리하여 인코더가 가장 인지적으로 중요한 정보를 담고 있는 루마 구성 요소에 더 많은 비트를 할당하고 크로마 구성 요소를 더 공격적으로 압축할 수 있습니다.
압축 중에 루마와 크로마 구성 요소는 서로 다른 비율로 서브샘플링될 수 있습니다. 서브샘플링은 루마 구성 요소의 전체 해상도를 유지하면서 크로마 구성 요소의 공간 해상도를 줄입니다. 일반적인 서브샘플링 방식으로는 4:4:4(서브샘플링 없음), 4:2:2(크로마가 수평으로 2배 축소), 4:2:0(크로마가 수평 및 수직으로 2배 축소)이 있습니다. 서브샘플링은 인간 시각 시스템의 색상 세부 사항에 대한 감도가 낮다는 점을 이용하여 인지적 품질 손실 없이 더 높은 압축률을 허용합니다.
YCbCrA 이미지 형식은 JPEG, MPEG, H.264/AVC와 같은 비디오 및 이미지 압축 표준에서 널리 사용됩니다. 이러한 표준은 크로마 서브샘플링, 이산 코사인 변환(DCT), 양자화, 엔트로피 코딩을 포함한 다양한 기술을 사용하여 YCbCrA 데이터를 압축합니다.
이미지 또는 비디오 프레임을 압축할 때 YCbCrA 데이터는 일련의 변환 및 압축 단계를 거칩니다. 이미지는 먼저 RGB에서 YCbCrA 색 공간으로 변환됩니다. 루마와 크로마 구성 요소는 일반적으로 8x8 또는 16x16픽셀 크기의 블록으로 분할됩니다. 각 블록은 공간 픽셀 값을 주파수 계수로 변환하는 이산 코사인 변환(DCT)을 거칩니다.
그런 다음 DCT 계수가 양자화되어 각 계수를 양자화 단계 크기로 나누고 결과를 가장 가까운 정수로 반올림합니다. 양자화는 인지적으로 덜 중요한 고주파 정보를 버림으로써 손실 압축을 도입합니다. 양자화 단계 크기는 압축률과 이미지 품질 간의 균형을 제어하기 위해 조정할 수 있습니다.
양자화 후 계수는 저주파 계수를 그룹화하기 위해 지그재그 패턴으로 재정렬되며, 이는 일반적으로 크기가 더 큽니다. 재정렬된 계수는 허프만 코딩 또는 산술 코딩과 같은 기술을 사용하여 엔트로피 코딩됩니다. 엔트로피 코딩은 더 자주 발생하는 계수에 더 짧은 코드워드를 할당하여 압축된 데이터의 크기를 더욱 줄입니다.
YCbCrA 이미지를 압축 해제하려면 역방향 프로세스가 적용됩니다. 엔트로피 코딩된 데이터가 디코딩되어 양 자화된 DCT 계수를 검색합니다. 그런 다음 계수는 해당 양자화 단계 크기로 곱하여 양자화 해제됩니다. 양자화 해제된 계수에 역 DCT가 수행되어 YCbCrA 블록이 재구성됩니다. 마지막으로 YCbCrA 데이터는 표시 또는 추가 처리를 위해 RGB 색 공간으로 다시 변환됩니다.
YCbCrA의 알파 채널은 일반적으로 루마 및 크로마 구성 요소와 별도로 압축됩니다. 런 길이 인코딩 또는 블록 기반 압축과 같은 다양한 방법을 사용하여 인코딩할 수 있습니다. 알파 채널은 이미지 또는 비디오를 서로 다른 불투명도로 중첩하는 것과 같은 투명도 효과를 허용합니다.
YCbCrA는 다른 색 공간 및 이미지 형식에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다. 루마와 크로마 정보를 분리하면 인간 시각 시스템이 색상 변화보다 밝기 변화에 더 민감하기 때문에 더 효율적인 압축이 가능합니다. 크로마 구성 요소의 서브샘플링은 인지적 품질에 큰 영향을 미치지 않고 압축할 데이터의 양을 더욱 줄입니다.
또한 YCbCrA는 JPEG 및 MPEG와 같은 인기 있는 압축 표준과 호환되므로 다양한 플랫폼과 기기에서 널리 지원됩니다. 투명도를 위한 알파 채널을 통합할 수 있는 기능은 이미지 합성 또는 혼합이 필요한 응용 프로그램에도 적합합니다.
그러나 YCbCrA에도 한계가 있습니다. RGB에서 YCbCrA로 변환하고 다시 변환하면 특히 크로마 구성 요소가 심하게 압축된 경우 약간의 색상 왜곡이 발생할 수 있습니다. 크로마 구성 요소의 서브샘플링은 또한 색상 전이가 심한 영역에 색상 블리딩 또는 아티팩트를 초래할 수 있습니다.
이러한 한계에도 불구하고 YCbCrA는 효율성과 광범위한 지원으로 인해 이미지 및 비디오 압축에 인기 있는 선택으로 남아 있습니다. 압축 성능과 시각적 품질 간의 균형을 맞추어 디지털 카메라와 비디오 스트리밍부터 그래픽과 게임에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 적합합니다.
기술이 발전함에 따라 YCbCrA의 한계를 해결하고 더 나은 압축 효율성과 시각적 품질을 제공하는 새로운 압축 기술과 형식이 등장할 수 있습니다. 그러나 루마와 크로마 정보 분리, 서브샘플링, 변환 코딩의 기본 원리는 향후 이미지 및 비디오 압축 표준에서도 관련성이 유지될 가능성이 높습니다.
결론적으로 YCbCrA는 루마와 크로마 정보를 분리하고 크로마 서브샘플링을 허용하여 효율적인 압축을 제공하는 색 공간 및 이미지 형식입니다. 투명도를 위한 알파 채널이 포함되어 다양한 응용 프로그램에 다목적으로 사용할 수 있습니다. 몇 가지 한계가 있지만 YCbCrA의
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