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.
포터블 플로트맵(PFM) 파일 형식은 덜 알려졌지만 이미지 데이터에 높은 충실도와 정밀도가 필요한 분야에서 특히 중요한 이미지 형식입니다. 일반적인 용도와 웹 그래픽을 위해 설계된 JPEG나 PNG와 달리 PFM 형식은 특히 고동적 범위(HDR) 이미지 데이터를 저장하고 처리하도록 설계되었습니다. 즉, 기존 8비트 또는 16비트 이미지 형식보다 훨씬 더 넓은 휘도 수준을 표현할 수 있습니다. PFM 형식은 각 픽셀의 강도를 표현하기 위해 부동 소수점 숫자를 사용하여 가장 어두운 그림자에서 가장 밝은 하이라이트까지 거의 무제한의 밝기 값을 허용함으로써 이를 달성합니다.
PFM 파일은 HDR 데이터를 저장하는 데 있어 간결하고 효율적이라는 특징이 있습니다. PFM 파일은 본질적으로 헤더 섹션과 픽셀 데이터로 구성된 바이너리 파일입니다. 헤더는 사람이 읽을 수 있는 ASCII 텍스트이며 이미지에 대한 중요한 정보(예: 너비와 높이와 같은 차원)와 픽셀 데이터가 그레이스케일 또는 RGB 형식으로 저장되는지 여부를 지정합니다. 헤더에 이어 픽셀 데이터는 바이너리 형식으로 저장되며 각 픽셀의 값은 32비트(그레이스케일 이미지의 경우) 또는 96비트(RGB 이미지의 경우) IEEE 부동 소수점 숫자로 표현됩니다. 이 구조는 HDR 이미징에 필요한 정밀도를 제공하면서도 소프트웨어에서 형식을 간단하게 구현할 수 있도록 합니다.
PFM 형식의 고유한 측면 중 하나는 리틀 엔디안과 빅 엔디안 바이트 순서를 모두 지원한다는 것입니다. 이러한 유연성은 호환성 문제 없이 서로 다른 컴퓨팅 플랫폼에서 형식을 사용할 수 있도록 합니다. 바이트 순서는 형식 식별자에 의해 헤더에 표시됩니다. RGB 이미지의 경우 'PF', 그레이스케일 이미지의 경우 'Pf'입니다. 식별자가 대문자이면 파일이 빅 엔디안 바이트 순서를 사용한다는 의미이고 소문자이면 파일이 리틀 엔디안을 사용한다는 의미입니다. 이 메커니즘은 우아할 뿐만 아니라 서로 다른 바이트 순서를 가진 시스템 간에 파일을 공유할 때 부동 소수점 데이터의 정확성을 유지하는 데 필수적입니다.
HDR 이미지를 표현하는 데 있어 장점이 있음에도 불구하고 PFM 형식은 각 픽셀에 부동 소수점 표현을 사용하여 발생하는 큰 파일 크기 때문에 소비자 애플리케이션이나 웹 그래픽에서는 널리 사용되지 않습니다. 게다가 대부분의 디스플레이 장치와 소프트웨어는 PFM 파일이 제공하는 높은 동적 범위와 정밀도를 처리하도록 설계되지 않았습니다. 결과적으로 PFM 파일은 주로 컴퓨터 그래픽 연구, 시각 효과 제작, 과학적 시각화와 같이 최고의 이미지 품질과 충실도가 요구되는 전문 분야에서 사용됩니다.
PFM 파일을 처리하려면 부동 소수점 데이터를 정확하게 읽고 쓸 수 있는 특수 소프트웨어가 필요합니다. 형식의 채택이 제한되어 있기 때문에 이러한 소프트웨어는 보다 일반적인 이미지 형식을 위한 도구보다 덜 일반적입니다. 그럼에도 불구하고 몇몇 전문가급 이미지 편집 및 처리 애플리케이션은 PFM 파일을 지원하여 사용자가 HDR 콘텐츠로 작업할 수 있도록 합니다. 이러한 도구는 종종 보거나 편집하는 것뿐만 아니라 톤 매핑 및 기타 기술을 통해 가능한 한 많은 동적 범위를 보존하면서 PFM 파일을 보다 기존의 형식으로 변환하는 기능을 제공합니다.
PFM 파일로 작업할 때 가장 중요한 과제 중 하나는 소비자 하드웨어와 소프트웨어에서 HDR 콘텐츠에 대한 광범위한 지원이 부족하다는 것입니다. 최근 몇 년간 HDR 지원이 점진적으로 증가하고 일부 최신 디스플레이와 TV가 더 넓은 휘도 수준을 표시할 수 있게 되었지만 생태계는 아직 따라잡지 못하고 있습니다. 이러한 상황은 종종 PFM 파일을 더 광범위하게 호환되는 형식으로 변환해야 하지만 전문적인 용도로 PFM 형식을 매우 가치 있게 만드는 동적 범위와 정밀도 중 일부를 희생해야 합니다.
HDR 이미지를 저장하는 주요 역할 외에도 PFM 형식은 간결함으로 유명하여 컴퓨터 그래픽 및 이미지 처리의 교육적 목적과 실험적 프로젝트에 탁월한 선택이 됩니다. 간단한 구조를 통해 학생과 연구자는 복잡한 파일 형식 사양에 얽매이지 않고도 HDR 데이터를 쉽게 이해하고 조작할 수 있습니다. 이러한 사용 편의성은 형식의 정밀도와 유연성과 결합되어 PFM을 학술 및 연구 환경에서 귀중한 도구로 만듭니다.
PFM 형식의 또 다른 기술적 특징은 IEEE 부동 소수점 표현을 사용하여 무한수와 비정규수를 지원한다는 것입니다. 이 기능은 과학적 시각화와 특정 유형의 컴퓨터 그래픽 작업에서 특히 유용하며, 여기에서는 극단적인 값이나 데이터의 매우 미세한 그라데이션을 표현해야 합니다. 예를 들어, 물리적 현상을 시뮬레이션하거나 매우 밝은 광원이 있는 장면을 렌더링할 때 매우 높거나 매우 낮은 강도 값을 정확하게 표현하는 기능이 중요할 수 있습니다.
그러나 PFM 형식의 부동 소수점 정밀도의 이점은 특히 대규모 이미지의 경우 이러한 파일을 처리할 때 계산 요구 사항이 증가한다는 것입니다. 각 픽셀의 값이 부동 소수점 숫자이므로 이미지 크기 조정, 필터링 또는 톤 매핑과 같은 작업은 기존 정수 기반 이미지 형식보다 계산적으로 더 집약적일 수 있습니다. 더 많은 처리 능력에 대한 이러한 요구 사항은 실시간 애플리케이션이나 기능이 제한된 하드웨어에서 제한이 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 최고의 이미지 품질이 가장 중요한 애플리케이션의 경우 이러한 계산적 과제보다 이점이 훨씬 더 큽니다.
PFM 형식에는 또한 헤더에 스케일 팩터와 엔디안을 지정하는 조항이 포함되어 다목성을 더욱 높입니다. 스케일 팩터는 파일이 파일의 픽셀 값의 숫자 범위로 표현 된 물리적 밝기 범위를 나타낼 수 있도록 하는 부동 소수점 숫자입니다. 이 기능은 PFM 파일이 서로 다른 프로젝트에서 사용되거나 협업자 간에 공유될 때 픽셀 값이 실제 휘도 값과 어떻게 상관관계가 있는지 명확하게 이해하는 데 필수적입니다.
PFM 형식의 기술적 이점에도 불구하고 틈새 전문 및 학술 환경을 넘어 더 널리 채택하는 데 상당한 과제가 있습니다. PFM 파일을 처리하는 데 필요한 특수 소프트웨어와 대규모 파일 크기 및 계산 요구 사항이 결합되어 더 유비쿼터스한 형식에 비해 사용이 제한됩니다. PFM 형식이 더 널리 받아들여지려면 HDR 콘텐츠를 표시할 수 있는 사용 가능한 하드웨어와 고충실도, 고동적 범위 이미지에 대한 소프트웨어 생태계 지원에 상당한 변화가 필요합니다.
앞으로 PFM 형식과 HDR 이미징의 미래는 전반적으로 디스플레이 기술과 이미지 처리 알고리즘의 발전과 관련이 있습니다. 더 넓은 휘도 수준을 표현할 수 있는 디스플레이가 보편화되고 계산 리소스가 더 쉽게 접근할 수 있게 되면 PFM과 같은 HDR 형식을 사용하는 데 따른 장애물이 줄어들 수 있습니다. 게다가 부동 소수점 이미지 데이터를 처리하는 데 더 효율적인 알
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