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.
MATLAB에서 개발한 고수준 언어 및 대화형 환경인 MATLAB과 일반적으로 연관되는 MAT 이미지 형식은 JPEG나 PNG와 같은 기존 이미지 형식이 아닙니다. 대신, MATLAB에서 일반적으로 사용되는 행렬, 변수 및 기타 데이터 유형을 저장하는 파일 형식입니다. MAT 형식은 MATLAB MAT 파일의 약자입니다. 이 파일 형식은 MATLAB 사용자에게 필수적입니다. 세션 데이터를 저장하고 관리할 수 있기 때문입니다. 여기에는 변수, 함수, 배열, 심지어 이미지도 포함될 수 있으며, 이는 추가 분석이나 처리를 위해 MATLAB 작업 영역에 쉽게 다시 로드할 수 있는 형식입니다.
MAT 파일은 다차원 배열과 스칼라 데이터를 포함한 여러 변수를 보유할 수 있는 이진 데이터 컨테이너입니다. 이미지의 경우 MATLAB는 각 픽셀 값을 행렬의 요소로 저장된 행렬로 처리합니다. 그레이스케일 이미지의 경우 2차원 행렬이고, 컬러 이미지의 경우 빨간색, 녹색, 파란색 구성 요소에 대해 별도의 레이어가 있는 3차원 행렬입니다. MAT 형식은 이러한 이미지 데이터를 저장하는 데 특히 유용합니다. 과학 및 엔지니어링 응용 프로그램에 필수적인 데이터의 정확한 수치적 정밀도와 구조를 보존하기 때문입니다.
MAT 파일 형식은 시간이 지남에 따라 진화했으며 MATLAB가 업데이트되면서 다른 버전이 릴리스되었습니다. 가장 일반적인 버전은 MAT 파일 버전 4, 5, 7이며, 2023년 기준으로 최신 버전은 버전 7.3입니다. 각 버전은 데이터 용량, 압축, 복잡한 데이터를 저장하고 관리하기 위한 널리 사용되는 데이터 모델, 라이브러리 및 파일 형식인 HDF5(계층적 데이터 형식 버전 5)와의 호환성 측면에서 개선 사항을 도입했습니다.
MAT 파일 버전 4는 가장 간단하고 오래된 형식으로 데이터 압축이나 복잡한 계층적 구조를 지원하지 않습니다. 주로 이전 버전의 MATLAB과의 호환성을 위해 사용됩니다. 버전 5는 데이터 압축, 유니코드 문자 인코딩, 복소수 및 객체 지원과 같은 기능을 도입한 보다 고급 형식입니다. 버전 7은 향상된 압축과 더 큰 배열을 저장하는 기능을 포함하여 더 많은 개선 사항을 추가했습니다. 버전 7.3은 HDF5 표준과 완전히 통합되어 MAT 파일이 더 큰 데이터 저장소와 더 복잡한 데이터 구성과 같은 HDF5의 고급 기능을 활용할 수 있도록 합니다.
MAT 파일, 특히 이미지 데이터를 처리할 때는 MATLAB가 이미지를 처리하는 방식을 이해하는 것이 중요합니다. MATLAB는 이미지를 숫자 배열로 나타내며, 각 숫자는 그레이스케일 이미지의 픽셀 강도나 RGB 이미지의 색상 코드에 해당합니다. 예를 들어, 8비트 그레이스케일 이미지는 0~255 범위의 값을 가진 행렬로 저장되며, 여기서 0은 검정색, 255는 흰색을 나타내고 그 사이의 값은 회색 음영을 나타냅니다. 컬러 이미지의 경우 MATLAB는 처음 두 차원이 픽셀 위치에 해당하고 세 번째 차원이 색상 채널에 해당하는 3차원 배열을 사용합니다.
MATLAB에서 MAT 파일을 만들려면 'save' 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수를 사용하면 사용자는 파일 이름과 저장하려는 변수를 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 'img'라는 이미지 행렬을 'imageData.mat'라는 MAT 파일에 저장하려면 'save('imageData.mat', 'img')' 명령을 실행하면 됩니다. 이 명령은 나중에 'load' 함수를 사용하여 MATLAB에 다시 로드할 수 있는 이미지 데이터가 포함된 MAT 파일을 만듭니다.
MATLAB에서 MAT 파일을 로드하는 것은 간단합니다. 'load' 함수는 파일에서 데이터를 읽어 MATLAB 작업 영역으로 가져오는 데 사용됩니다. 예를 들어, 'load('imageData.mat')'를 실행하면 'imageData.mat'의 내용이 작업 영역에 로드되어 사용자가 저장된 이미지 데이터에 액세스하고 조작할 수 있습니다. 로드 후 'whos' 명령을 사용하여 크기, 모양, 데이터 유형을 포함하여 로드된 변수에 대한 정보를 표시할 수 있습니다.
MAT 형식의 주요 이점 중 하나는 데이터를 컴팩트하고 효율적으로 저장하는 기능입니다. MATLAB는 MAT 파일에 데이터를 저장할 때 파일 크기를 줄이기 위해 압축을 적용할 수 있습니다. 이는 특히 고해상도 이미지나 광범위한 이미지 데이터 세트를 처리할 때 매우 큰 이미지 데이터에 유용합니다. MAT 파일에 사용되는 압축은 무손실 압축으로, 데이터가 MATLAB에 다시 로드될 때 정밀도나 품질 손실 없이 원본 데이터와 동일하다는 것을 의미합니다.
MAT 파일은 또한 데이터의 출처, 생성 날짜, 사용된 MATLAB 버전 및 기타 관련 세부 정보를 포함할 수 있는 메타데이터의 저장을 지원합니다. 이 메타데이터는 데이터를 다른 사람과 공유하거나 나중에 사용하기 위해 데이터를 보관할 때 매우 가치 있을 수 있습니다. 컨텍스트를 제공하고 데이터를 정확하게 해석하고 재현할 수 있도록 보장하기 때문입니다.
숫자 배열과 이미지 데이터 외에도 MAT 파일은 구조체, 셀 배열, 테이블, 객체와 같은 다양한 다른 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. 이러한 유연성으로 인해 MAT 파일은 MATLAB 사용자에게 다양한 데이터 유형과 구조를 단일 파일에 캡슐화할 수 있으므로 다양한 도구가 됩니다. 이는 여러 유형의 데이터를 포함하는 복잡한 프로젝트에 특히 유용합니다. 모든 관련 데이터를 일관되고 체계적인 방식으로 저장할 수 있기 때문입니다.
MATLAB 외부에서 MAT 파일과 상호 작용해야 하는 사용자에게 MathWorks는 C, C++, Fortran으로 작성된 프로그램이 MAT 파일을 읽고 쓸 수 있는 MAT 파일 I/O 라이브러리를 제공합니다. 이 라이브러리는 MATLAB 데이터를 다른 응용 프로그램과 통합하거나 MAT 파일 데이터에 액세스해야 하는 맞춤형 소프트웨어를 개발하는 데 유용합니다. 또한 Python과 같은 다른 프로그래밍 언어에 대한 타사 라이브러리와 도구를 사용할 수 있어 더 광범위한 응용 프로그램에서 MAT 파일을 사용할 수 있습니다.
버전 7.3에서 MAT 파일을 HDF5 표준과 통합하면 형식의 기능이 크게 확장되었습니다. HDF5는 대량의 데이터를 저장하고 구성하도록 설계되었으며, 이 표준을 채택함으로써 MAT 파일은 이전보다 훨씬 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 이는 대량의 데이터가 일반적인 머신 러닝, 데이터 마이닝, 고성능 컴퓨팅과 같은 분야에 특히 중요합니다. HDF5 통합은 또한 MAT 파일에 HDF5 호환 도구를 사용하여 액세스할 수 있음을 의미하며, 다른 시스템 및 소프트웨어와의 상호 운용성을 더욱 향상시킵니다.
MAT 형식의 많은 장점에도 불구하고 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다. 하나는 버전 호환성 문제입니다. MATLAB가 진화함에 따라 MAT 파일 형식도 진화했으며 최신 버전에 저장된 파일은 이전 버전의 MATLAB와 호환되지 않을 수 있습니다. 사용자는 사용 중인 MATLAB 버전과 로드하려는 MAT 파일의 버전을 알고 있어야 합니다. MATLAB는 저장할 때 MAT 파일의 버전을 확인하고 지정하는 함수를 제공하며, 이를 통해 다양한 MATLAB 릴리스 간의 호환성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또 다른 고려 사항은 MAT 형식의 독점적 특성입니다. 잘 문서화되어 있고 MathWorks에서 지원되지만 일부 다른 데이터 형식과 같은 개방형 표준은 아닙니다. 이는 MATLAB 또는 호환 소프트웨어에 액세스할 수 없는 사용자와 데이터를 공유할 때 문제가 될 수 있습니다. 그러나 HDF5와의 통합은 이 문제를 어느 정도 완화했습니다. HDF5는 개방형 표준이며 HDF5 파일을 사용하기 위한 도구가 많이 있기 때문입니다.
결론적으 로 MAT 이미지 형식
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