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.
그래픽 교환 포맷(GIF)은 인터넷에서 널리 사용되는 비트맵 이미지 포맷입니다. GIF87이라는 이름으로 알려진 원래 버전은 1987년에 CompuServe에서 파일 다운로드 영역에 컬러 이미지 포맷을 제공하기 위해 출시되었습니다. 이는 컬러 컴퓨터의 증가와 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에서 사용할 수 있는 표준 이미지 포맷에 대한 필요성에 대한 대응이었습니다. GIF87 포맷은 1989년 에 GIF89a로 대체되었지만 GIF가 무엇이 될 것인지에 대한 기본 원칙을 마련했습니다. 단순성, 폭넓은 지원, 이식성으로 인해 웹에서 그래픽을 위한 지속적인 선택이 되었습니다.
GIF는 LZW(Lempel-Ziv-Welch) 압축 알고리즘을 기반으로 하는데, 이는 초기 인기에 중요한 요인이었습니다. LZW 알고리즘은 무손실 데이터 압축 기법으로, 원본 이미지에서 정보나 품질을 손실하지 않고 파일 크기를 줄이는 것을 의미합니다. 인터넷 속도가 훨씬 느리고 데이터 절약이 가장 중요한 시기에 특히 중요했습니다. LZW 알고리즘은 반복되는 픽셀 시퀀스를 단일 참조로 대체하여 이미지를 표현하는 데 필요한 데이터 양을 효과적으로 줄이는 방식으로 작동합니다.
GIF87 포맷의 특징적인 특징은 색인 색상을 지원한다는 것입니다. 각 픽셀에 대한 색상 정보를 직접 저장하는 포맷과 달리 GIF87은 최대 256개의 색상으로 구성된 팔레트를 사용합니다. GIF87 이미지의 각 픽셀은 팔레트의 인덱스를 참조하는 단일 바이트로 표현됩니다. 이 팔레트 기반 접근 방식은 색상 충실도와 파일 크기 사이의 절충안이었습니다. 초기 웹 인프라의 한계에도 불구하고 데이터 크기를 관리 가능하게 유지하면서 비교적 다채로운 이미지를 허용했습니다.
색상 모델 외에도 GIF87 포맷에는 몇 가지 다른 중요한 기능이 포함되어 있습니다. 하나는 인터레이싱 기능으로, 느린 연결을 통해 이미지를 점진적으로 로드할 수 있습니다. 이미지를 위에서 아래로 로드하는 대신 인터레이싱은 여러 패스로 이미지를 로드하는데, 각 패스는 이전 패스보다 세부 사항이 더 많습니다. 이는 시청자가 이미지를 빠르게 대략적으로 미리 볼 수 있게 되었고, 초기 월드 와이드 웹에서 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다.
GIF87 파일의 구조는 비교적 간단하며, 헤더, 논리적 화면 설명자, 글로벌 색상표, 이미지 데이터, 마지막으로 파일의 끝을 나타내는 트레일러로 구성됩니다. 헤더에는 서명('GIF87a')과 버전 정보가 포함되어 있습니다. 논리적 화면 설명자는 이미지의 크기와 글로벌 색상표가 사용되는지에 대한 세부 정보를 제공합니다. 글로벌 색상표 자체가 뒤따르며, 이미지에서 사용되는 색상의 정의가 포함되어 있습니다. 이미지 데이터 세그먼트에는 이미지의 시작과 크기 정보가 포함되어 있으며, 그 뒤에 LZW 압축 픽셀 데이터가 있습니다. 마지막으로 파일은 파일의 끝을 나타내는 단일 바이트 트레일러로 끝납니다.
GIF87 포맷의 한 가지 한계는 애니메이션과 투명성을 지원하지 않는다는 것입니다. 이러한 기능은 후속 버전인 GIF89a에서 도입되었습니다. 그러나 이러한 기능이 없어도 GIF87은 초기 웹에서 로고, 아이콘, 간단한 그래픽에 널리 사용되었습니다. 품질을 유지하면서 이미지를 효과적으로 압축하는 포맷의 능력은 당시 대역폭 제약에 이상적이었습니다.
GIF87 포맷 디자인의 또 다른 측면은 단순성과 구현의 용이성입니다. 이 포맷은 읽고 쓰기가 간단하도록 설계되어 소프트웨어 개발자에게 접근하기 쉽습니다. 이러한 사용 편의성은 GIF가 웹에서 거의 모든 이미지 편집 소프트웨어와 웹 브라우저에서 지원되는 이미지 표준 포맷이 되는 데 도움이 되었습니다. GIF의 광범위한 채택은 오늘날 웹에서 흔히 볼 수 있는 풍부한 멀티미디어 경험의 길을 열었습니다.
장점에도 불구하고 GIF87 포맷은 특히 LZW 압축 알고리즘과 관련하여 논란이 없었던 것은 아닙니다. LZW 압축에 대한 특허를 보유한 Unisys는 1990년대 중반에 특허권을 집행하기 시작했습니다. 이러한 집행은 광범위한 비판을 불러일으켰고 특허 문제에 구속되지 않는 대체 이미지 포맷의 개발을 장려했습니다. 이 논란은 소프트웨어 특허의 복잡성과 웹 기술 개발에 미치는 영향을 강조했습니다. 결국 특허가 만료되어 GIF 포맷을 둘러싼 법적 문제가 완화되었습니다.
웹 그래픽 개발에 대한 GIF87의 영향은 과장될 수 없습니다. 그 도입은 초기 인터넷에서 다채롭고 컴팩트한 이미지를 쉽게 공유할 수 있는 수단을 제공했습니다. 기술이 발전하고 새로운 포맷이 등장했지만 GIF87이 제시한 원칙은 여전히 이미지가 온라인에서 사용되는 방식에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 품질을 크게 손실하지 않고 압축하는 것에 대한 강조는 현대 웹 표준의 초석입니다. 마찬가지로, 색상 팔레트의 개념은 파일 크기를 디스플레이 기능에 맞게 최적화하려는 새로운 포맷에서 다양한 형태로 볼 수 있습니다.
출시된 이후 수십 년 동안 GIF87은 더 큰 색상 깊이, 더 작은 파일 크기, 애니메이션 및 투명성과 같은 기능을 제공하는 더욱 고급 포맷으로 대체되었습니다. PNG(Portable Network Graphics)와 WebP는 그러한 예로, 무손실 압축과 더 많은 색상 및 투명성을 지원하면서 색상 팔레트의 한계가 없습니다. 그럼에도 불구하고 GIF(GIF87과 GIF89a 모두 포함)는 단순성, 폭넓은 지원, 애니메이션 밈과 그래픽을 통해 문화적 시대 정신을 포착하는 독특한 능력으로 인해 여전히 인기가 있습니다.
GIF87의 개발과 영향을 되돌아보면, 그 유산이 단순히 기술적 사양이나 불러일으킨 논란에 있는 것이 아니라 인터넷의 시각적 언어를 형성하는 데 어떻게 도움이 되었는지에 있다는 것이 분명합니다. 이 포맷의 한계 는 종종 창의적인 과제가 되어 새로운 스타일의 디지털 아트와 커뮤니케이션으로 이어졌습니다. 디지털 이미지로 가능한 것의 경계를 계속 넓혀 나가면서 GIF87과 같은 포맷의 역사와 기술적 기반을 이해하는 것은 혁신, 표준화, 사용자 경험 간의 균형에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.
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