이미지 배경 제거는 이미지의 배경을 제거하거나 변경하면서 주된 또는 의도된 주제를 유지하는 과정을 말합니다. 이 기술는 주제의 유명성을 크게 향상시킬 수 있으며 사용자들은 종종 사진술, 그래픽 디자인, 전자상거래, 마케팅 등에서 이를 적용합니다.
배경 제거는 사진의 주제를 더 효과적으로 강조하기 위해 사용되는 강력한 기법입니다. 전자상거래 웹사이트는 종종 제품 이미지에서 원치 않는 또는 지저분한 배경을 제거하는 데 이를 사용하며, 이로 인해 제품이 뷰어의 유일한 초점이 됩니다. 마찬가지로, 그래픽 디자이너들 은 이 방법을 사용하여 복합 디자인, 콜라주 또는 다양한 다른 배경에 사용할 주제를 분리합니다.
배경을 제거하는 여러 가지 방법이 있으며, 이는 이미지의 복잡성 및 사용자가 사용할 수 있는 기술과 도구에 따라 달라집니다. 가장 일반적인 방법 중에는 Photoshop, GIMP 또는 전문 배경 제거 소프트웨어와 같은 소프트웨어 도구 사용이 포함됩니다. 가장 일반적인 기법들에는 Magic Wand tool, Quick Selection tool 또는 manual outline을 위한 Pen tool의 사용이 포함됩니다. 복잡한 이미지의 경우, 채널 마스크 또는 배경 지우개와 같은 도구를 사용할 수 있습니다.
AI 및 머신러닝 기술의 발전을 고려하면, 자동 배경 제거는 효율성과 정밀성이 점점 향상되고 있습니다. 고급 알고리즘은 복잡한 이미지에서도 주제와 배경을 정확하게 구분하고 사람의 개입 없이 배경을 제거할 수 있습니다. 이 기능은 단지 시간을 절약하는 것이 아니라 그래픽 편집 소프트웨어에 대한 고급 기술을 갖추지 않은 사용자들에게 가능성을 열어줍니다.
이미지 배경 제거는 더 이상 전문가만을 위한 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이 아닙니다. 이는 시청자의 주의를 집중시키고, 깨끗하고 전문적인 이미지를 만들고, 다양한 창의적 가능성을 용이하게 하는 강력한 도구입니다. AI의 지속적으로 확장되는 가능성들로 인해, 이 공간은 혁신에 대한 흥미진진 한 가능성을 제공하고 있습니다.
AVIF(AV1 이미지 파일 포맷)는 AV1 비디오 코덱을 활용하여 JPEG, PNG, WebP와 같은 기존 포맷에 비해 뛰어난 압축 효율성을 제공하는 최신 이미지 파일 포맷입니다. Alliance for Open Media(AOMedia)에서 개발한 AVIF는 파일 크기가 작으면서도 고품질의 이미지를 제공하여 웹 개발자와 웹사이트 및 애플리케이션을 최적화하려는 콘텐츠 제작자에게 매력적인 선택이 되었습니다.
AVIF의 핵심은 H.264 및 HEVC와 같은 독점 코덱에 대한 로열티 없는 대안으로 설계된 AV1 비디오 코덱입니다. AV1은 프레임 내부 및 프레임 간 예측, 변환 코딩, 엔트로피 코딩과 같은 고급 압축 기술을 사용하여 시각적 품질을 유지하면서 상당한 비트레이트 절약을 달성합니다. AV1의 프레임 내부 코딩 기능을 활용하여 AVIF는 기존 포맷보다 정지 이미지를 더 효율적으로 압축할 수 있습니다.
AVIF의 주요 특징 중 하나는 무손실 및 손실 압축을 모두 지원한다는 것입니다. 손실 압축은 약간의 이미지 품질을 희생하여 더 높은 압축률을 허용하는 반면, 무손실 압축은 정보 손실 없이 원본 이미지 데이터를 보존합니다. 이러한 유연성 덕분에 개발자는 파일 크기와 이미지 충실도의 균형을 맞추어 특정 요구 사항에 맞는 적절한 압축 모드를 선택할 수 있습니다.
또한 AVIF는 다양한 색 공간과 비트 심도를 지원하여 다양한 이미지 유형과 사용 사례에 적합합니다. 8비트에서 12비트/채널 범위의 비트 심도와 RGB 및 YUV 색 공간을 모두 처리할 수 있습니다. 또한 AVIF는 고동적 범위(HDR) 이미징을 지원하여 더 넓은 휘도 값과 더 생생한 색상을 표현할 수 있습니다. 이 기능은 HDR 디스플레이와 콘텐츠에 특히 유용합니다.
AVIF의 또 다른 중요한 장점은 투명성을 가능하게 하는 알파 채널로 이미지를 인코딩할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 다양한 배경색이나 패턴과 원활하게 통합되어야 하는 그래픽과 로고에 필수적입니다. AVIF의 알파 채널 지원은 PNG에 비해 더 효율적입니다. 투명성 정보를 이미지 데이터와 함께 압축할 수 있기 때문입니다.
AVIF 이미지를 만들려면 먼저 소스 이미지 데이터를 일반적으로 64x64픽셀 크기의 코딩 단위 그리드로 나눕니다. 그런 다음 각 코딩 단위는 더 작은 블록으로 나뉘고 AV1 인코더에서 독립적으로 처리됩니다. 인코더는 예측, 변환 코딩, 양자화, 엔트로피 코딩과 같은 일련의 압축 기술을 적용하여 이미지 품질을 유지하면서 데이터 크기를 줄입니다.
예측 단계에서 인코더는 프레임 내부 예측을 사용하여 주변 픽셀을 기반으로 블록 내 픽셀 값을 추정합니다. 이 프로세스는 공간적 중복성을 활용하여 인코딩해야 하는 데이터 양을 줄이는 데 도움이 됩니다. 비디오 압축에 사용되는 프레임 간 예측은 AVIF와 같은 정지 이미지에는 적용되지 않습니다.
예측 후 잔류 데이터(예측된 픽셀 값과 실제 픽셀 값의 차이)는 변환 코딩을 거칩니다. AV1 코덱은 공간 도메인 데이터를 주파수 도메인으로 변환하기 위해 이산 코사인 변환(DCT) 및 비대칭 이산 사인 변환(ADST) 함수 집합을 사용합니다. 이 단계는 잔류 신호의 에너지를 더 적은 계수로 집중시켜 압축에 더 적합하게 만드는 데 도움이 됩니다.
그런 다음 양자화를 변환된 계수에 적용하여 데이터의 정밀도를 줄입니다. 덜 중요한 정보를 삭제함으로써 양자화는 약간의 이미지 품질 손실을 대가로 더 높은 압축률을 허용합니다. 양자화 매개 변수는 파일 크기와 이미지 충실도 간의 균형을 제어하도록 조정할 수 있습니다.
마지막으로 산술 코딩이나 가변 길이 코딩과 같은 엔트로피 코딩 기술을 사용하 여 양자화된 계수를 더 압축합니다. 이러한 기술은 더 자주 발생하는 심볼에 더 짧은 코드를 할당하여 이미지 데이터를 더 컴팩트하게 표현합니다.
인코딩 프로세스가 완료되면 압축된 이미지 데이터는 이미지 크기, 색 공간, 비트 심도와 같은 메타데이터를 포함하는 AVIF 컨테이너 포맷으로 패키징됩니다. 생성된 AVIF 파일은 다른 이미지 포맷에 비해 저장 공간이나 대역폭을 덜 차지하여 효율적으로 저장하거나 전송할 수 있습니다.
AVIF 이미지를 디코딩하려면 역방향 프로세스를 따릅니다. 디코더는 AVIF 컨테이너에서 압축된 이미지 데이터를 추출하고 엔트로피 디코딩을 적용하여 양자화된 계수를 재구성합니다. 그런 다음 역양자화와 역변환 코딩을 수행하여 잔류 데이터를 얻습니다. 프레임 내부 예측에서 파생된 예측된 픽셀 값이 잔류 데이터에 추가되어 최종 이미지를 재구성합니다.
AVIF 채택의 과제 중 하나는 JPEG 및 PNG와 같은 기존 포맷에 비해 비교적 최근에 도입되었고 브라우저 지원이 제한적이라는 것입니다. 그러나 더 많은 브라우저와 이미지 처리 도구가 AVIF를 기본적으로 지원하기 시작하면서 효율적인 이미지 압축에 대한 수요가 증가함에 따라 채택이 증가할 것으로 예상됩니다.
호환성 문제를 해결하기 위해 웹사이트와 애플리케이션은 폴백 메커니즘을 사용하여 호환되는 클라이언트에 AVIF 이미지를 제공하고 이전 브라우저에는 JPEG 또는 WebP와 같은 대체 포맷을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자가 브라우저가 AVIF를 지원하는지 여부에 관계없이 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
결론적으로 AVIF는 AV1 비디오 코덱의 힘을 활용하여 뛰어난 압축 효율성을 제공하는 유망한 이미지 파일 포맷입니다. 손실 및 무손실 압축, 다양한 색 공간 및 비트 심도, HDR 이미징, 알파 채널 투명성을 지원하는 AVIF는 웹에서 이미지를 최적화하기 위한 다목적 솔루션을 제공합니다. 브라우저 지원이 지속적으로 확장되고 더 많은 도구가 AVIF를 채택함에 따라 시각적 품질을 저하시키지 않고 이미지 파일 크기를 줄이려는 개발자와 콘텐츠 제작자에게 선호되는 선택이 될 가능성이 있습니다.
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