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.
JPEG 2000 표준(특히 2부)의 특수한 파생물인 PGX 이미지 형식은 디지털 이미징 분야에서 틈새이지만 매우 중요한 역할을 합니다. 복잡한 압축 알고리즘과 다목적 파일 구조를 사용하여 광범위한 디지털 이미징 요구 사항을 충족하는 JPEG 2000과 달리 PGX는 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 이 형식은 단일 구성 요소의 압축되지 않은 이미지 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 간단 하고 직접적이어서 디지털 보관, 의료 이미징, 과학 연구와 같이 변하지 않은 이미지 품질이 가장 중요한 애플리케이션에 매우 중요한 도구입니다.
PGX 파일의 구조는 이미지의 픽셀 값을 직접 나타내는 간단한 이진 형식으로 구성되어 놀랄 만큼 간단합니다. 그러나 이러한 단순성은 고비트 심도 이미지의 충실도를 정확하게 보존하는 형식의 강력한 기능을 숨깁니다. PGX 파일은 표준 8비트부터 16비트 이상까지 다양한 비트 심도를 지원하여 다른 형식의 원본 데이터 무결성을 손상시킬 수 있는 손실 압축 아티팩트 없이 이미지의 다이나믹 레인지를 정확하게 표현할 수 있습니다.
PGX 형식의 주목할 만한 측면은 헤더, 메타데이터 또는 모든 형태의 압축이 없다는 것입니다. 이러한 기본 구조는 PGX 파일이 선형 시퀀스에 저장된 이미지의 픽셀 데이터만으로 구성됨을 의미합니다. 이러한 접근 방식은 형식의 높은 수준의 데이터 무결성에 기여하지만 이미지의 크기, 색 공간 또는 비트 심도와 같은 이미지에 대한 추가 정보는 외부에서 관리해야 함을 의미합니다. 이러한 요구 사항은 파일 관리에 복잡성을 도입할 수 있으며 이미지 데이터가 올바르게 해석되고 표시되도록 주의 깊게 처리해야 합니다.
이러한 과제에도 불구하고 특정 애플리케이션에 PGX 형식을 사용하는 이점은 과장할 수 없습니다. 첫째, 압축이 없으므로 이미지 데이터가 가장 원시적인 형태로 보존되어 디지털 이미지의 수명과 진위성이 중요한 보관 목적으로 이상적인 선택이 됩니다. 또한 이 형식의 고비트 심도 지원은 의료 이미징과 같이 이미지 데이터의 미묘한 차이가 진단 목적으로 중요할 수 있는 분야에서 특히 유용합니다. 이러한 맥락에서 PGX 형식의 충실도와 정밀도는 유연성이 부족함을 크게 능가합니다.
PGX 이미지를 만들고 조작하는 프로세스에는 형식의 고유한 특성을 처리할 수 있는 특수 소프트웨어가 필요합니다. 주류 사진 편집 도구는 본질적으로 PGX 파일을 지원하지 않을 수 있지만 이 형식에 의존하는 산업의 요구 사항을 충족하기 위해 여러 전용 애플리케이션과 라이브러리가 개발되었습니다. 이러한 도구는 PGX와 다른 형식 간에 이미지를 변환하고, 고비트 심도와 압축되지 않은 특성을 유지하면서 PGX 이미지를 보거나 편집하는 기능을 제공합니다.
PGX 형식과 관련된 중요한 과제 중 하나는 파일 크기 영역에 있습니다. PGX 이미지는 압축되지 않고 저장되므로 파일 크기가 상당히 커질 수 있으며, 특히 고해상도 이미지나 비트 심도가 더 큰 이미지를 처리할 때 더욱 그렇습니다. 이러한 특성은 저장 및 전송 측면에서 과제를 제기할 수 있으며 사용자는 충분한 저장 용량과 파일 전송을 위한 잠재적으로 높은 대역폭 연결에 액세스할 수 있어야 합니다.
특수한 사용 사례에도 불구하고 PGX 형식은 JPEG 2000 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 그 존재는 JPEG 2000 표준의 다목적성과 광범위한 이미징 요구 사항을 충족할 수 있는 능력을 강조합니다. 데이터 무결성을 무엇보다 우선시하는 형식 옵션을 제공함으로써 JPEG 2000은 손상되지 않은 이미지 품질이 필요한 사용자에게 적합한 도구를 제공합니다. 다양한 이미징 요구 사항을 충족하기 위한 유연한 솔루션을 제공한다는 이러한 철학은 포괄적인 이미징 솔루션을 제공하려는 JPEG 2000 표준의 전반적인 목표를 반영합니다.
전문적인 환경에서 PGX를 구현하는 것은 정밀도와 데이터 무결성이 타협할 수 없는 애플리케이션에서 그 중요성을 강조합니다. 역사적 문서와 예술품이 디지털 형태로 보존되는 디지털 보관과 같은 산업은 스캔된 이미지의 최고 품질을 유지하는 PGX에 의존합니다. 마찬가지로 과학 연구에서 이 형식은 실험 데이터를 시각적으로 표현하는 데 있어 타협하지 않는 정확성으로 선호됩니다. 이러한 광범위한 애플리케이션은 PGX 형식이 가장 높은 수준의 이미지 충실도가 필요한 분야에서 중요한 역할을 함을 강조합니다.
앞으로 나아가면서 빠르게 발전하는 디지털 기술에 직면한 PGX 형식의 관련성은 의문을 제기할 수 있습니다. 한편으로 압축 알고리즘과 저장 기술의 발전은 PGX와 같은 압축되지 않은 단일 구성 요소 형식에 대한 필요성을 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 반면에 전문적이고 과학적인 맥락에서 고충실도 이미지에 대한 수요가 증가하고 있다는 것은 이 형식이 특정 애플리케이션에 대한 가치를 계속 유지할 것임을 시사합니다. 이러한 요인 간의 균형은 PGX의 미래 궤적과 더 광범위한 디지털 이미징 환경 내에서의 역할을 결정할 가능성이 높습니다.
디지털 이미지 보존의 맥락에서 PGX 형식은 뚜렷한 이점을 제공합니다. 간단하고 압축되지 않은 특성으로 인해 시간의 시험에 견딜 수 있는 이미지를 보관하는 데 이상적인 선택이 됩니다. 손실 압축을 사용하는 형식과 달리 PGX 파일은 시간이 지남에 따라 저하를 축적하지 않고 열고, 보고, 다시 저장할 수 있으며 미래 세대를 위해 원본 이미지 데이터의 무결성을 보존합니다. 이러한 특성은 박물관 보관 및 역사적 문서와 같이 이미지의 진정한 재현이 가장 중요한 분야에서 특히 가치 있게 여겨집니다.
보관 및 전문적 애플리케이션에서 사용하는 것 외에도 PGX 형식은 디지털 권리 관리(DRM) 및 저작권 보호에도 영향을 미칩니다. 이 형식의 단순성과 이미지 속성의 외부 관리 요구 사항으로 인해 DRM 정보를 파일에 직접 포함하기가 더 어려울 수 있습니다. 그러나 이러한 한계는 저작권 보호를 위한 외부적이고 더 안전한 방법의 사용을 장려하기 때문에 이점이 될 수도 있습니다. 이러한 이중성은 저작권 및 데이터 관리 관행에 대한 PGX 형식 구조의 미묘한 의미를 강조합니다.
이 형식의 수많은 이점에도 불구하고 인공 지능(AI)과 머신 러닝에 의해 점점 더 주도되는 세계에서 PGX의 미래는 설득력 있는 의문을 제기합니다. AI 애플리케이션은 종종 대규모 이미지 데이터 세트에 의존하며 압축되지 않은 고충실도 이미지에 대한 요구 사항은 데이터 저장 및 처리 능력 측면에서 과제를 제시할 수 있습니다. 그러나 PGX 이미지의 탁월한 품질은 가장 높은 수준의 세부 정보와 정확성이 필요한 AI 시스템에 대한 귀중한 교육 데이터가 될 수도 있으므로 최첨단 기술 애플리케이션에서 이 형식의 관련성을 보존합니다.
PGX를 채택하고 소프트웨어 및 디지털 워크플로에 통합하는 것은 파일 크기와 편의성의 일부 측면을 희생하고 이미지 품질을 유지하려
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