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.
PNG24 이미지 포맷은 Truecolor PNG라고도 하며, 이미지를 저장하는 데 널리 사용되는 무손실 포맷입니다. Portable Network Graphics(PNG) 사양의 일부로 정의되었으며, 압축 중에 품질을 저하시키지 않고도 뛰어난 색 깊이로 이미지를 표시할 수 있는 기능으로 인해 상당한 인기를 얻었습니다. 저장할 때마다 품질이 저하되는 손실 압축 기법을 사용하는 JPEG와 같은 다른 포맷 과 달리 PNG24는 파일을 저장하거나 압축하는 횟수에 관계없이 원래 이미지 품질을 유지합니다.
PNG24 포맷은 픽셀당 24비트의 색 정보를 저장할 수 있는 기능에서 이름을 따왔습니다. 이는 3가지 기본 색상인 빨강, 초록, 파랑(RGB)에 각각 8비트 또는 1바이트를 할당하여 가능합니다. 이 구성을 통해 넓은 스펙트럼의 색상을 표현할 수 있으며, 특히 최대 1,670만 개의 서로 다른 색상을 표시할 수 있습니다. 이렇게 넓은 색상 범위로 인해 PNG24는 사진, 디지털 아트, 그라디언트가 있는 그래픽을 포함한 고품질 이미지에 이상적인 선택이 됩니다.
PNG24의 특징 중 하나는 무손실 압축 알고리즘입니다. PNG는 LZ77 알고리즘과 허프만 코딩을 결합한 DEFLATE라는 방법을 사용합니다. 이 방법은 이미지 품질을 저하시키지 않고 파일 크기를 효율적으로 줄여 온라인 이미지 공유 및 저장에 매우 효과적입니다. 압축은 데이터를 삭제하지 않고 대신 이미지 데이터 내의 반복적인 패턴과 구조를 식별하고 이 정보를 더 컴팩트하게 인코딩합니다.
투명성은 PNG24 포맷의 또 다른 중요한 특징입니다. 단일 투명도 수준(켜짐 또는 꺼짐)만 지원하는 GIF와 달리 PNG24는 알파 채널을 통해 256개의 투명도 수준을 지원합니다. PNG24 이미지의 각 픽셀은 완전히 불투명에서 완전히 투명까지 개별적인 투명도 수준을 가질 수 있습니다. 이 기능은 이미지를 다른 배경에 오버레이하고, 부드러운 가장자리를 만들고, 이미지에 추가 마스킹이 필요하지 않고 복잡한 그래픽 인터페이스를 구축하는 데 특히 유용합니다.
PNG24 이미지는 또한 감마 보정이라는 기능을 지원합니다. 이를 통해 이미지는 다양한 디스플레이 장치에서 일관된 밝기와 색상을 유지할 수 있습니다. 감마 보정은 사전 정의된 감마 값에 따라 이미지의 루미넌스를 조정하여 다양한 모니터의 감마 응답 차이를 보정하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 한 모니터에서 편집한 이미지가 다른 디스플레이에서 볼 때도 비슷하게 보이도록 하며, 이는 사진작가와 그래픽 디자이너에게 중요한 측면입니다.
인터레이싱은 PNG24의 선택적 기능으로, 웹 브라우저에서 이미지를 점진적으로 표시할 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 이미지를 로드하는 동안 저해상도 버전을 볼 수 있는 느린 인터넷 연결에 특히 유용하며, 사용자 경험을 향상시킵니다. PNG는 7패스 인터레이싱 방식인 Adam7 알고리즘을 사용하여 각 패스마다 이미지의 세부 정보를 점차적으로 늘립니다. 이는 이미지가 위에서 아래로 줄 단위로 나타나는 비인터레이싱 포맷과 대조됩니다.
구현 및 지원 측면에서 PNG24는 최신 웹 브라우저, 이미지 편집 소프트웨어, 다양한 운영 체제에서 잘 지원됩니다. 이러한 광범위한 지원은 부분적으로 GIF에 대한 특허 없는 대안으로 개발된 포맷의 오픈 표준 때문입니다. PNG24를 포함한 PNG 사양은 World Wide Web Consortium(W3C)에서 관리하여 지속적인 진화와 웹 표준과의 호환성을 보장합니다.
수많은 장점에도 불구하고 PNG24 포맷에는 단점이 없는 것은 아닙니다. 주요 문제 중 하나는 파일 크기입니다. 무손실 압축과 높은 색 깊이로 인해 PNG24 파일은 일반적으로 JPEG 파일보다 큽니다. 이러한 큰 파일 크기는 웹사이트 로딩 시간이 길어지고 대역폭을 더 많이 사용할 수 있습니다. 따라서 웹 사용의 경우 품질과 속도의 필요성 간의 균형을 맞추는 것이 중요하며, 경우에 따라 JPEG와 같은 손실 압축 포맷이 더 적합할 수 있습니다.
또한 PNG24의 넓은 색 상 범위는 고품질 이미지에 유리하지만 색상이 제한된 간단한 그래픽에는 불필요할 수 있습니다. 이러한 경우 256개의 색상을 지원하는 PNG8과 같은 색 깊이가 낮은 포맷이 더 적합할 수 있습니다. 이미지의 내용에 따라 적절한 포맷을 선택하면 의도한 용도에 맞는 시각적 품질을 유지하면서 파일 크기를 크게 줄일 수 있습니다.
표준 PNG24 포맷 외에도 PNG32라는 변형도 있습니다. 차이점은 빨강, 초록, 파랑에 대한 기존 24비트에 8비트 알파 채널이 추가되어 픽셀당 총 32비트가 된다는 것입니다. 알파 채널을 포맷에 직접 통합하면 투명도를 더욱 세밀하게 제어할 수 있으므로 PNG32는 정교한 투명도 효과가 필요한 이미지에 더 적합합니다.
PNG24 파일의 생성 및 조작은 다양한 도구와 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 수행할 수 있습니다. Adobe Photoshop, GIMP 등의 대부분의 이미지 편집 소프트웨어는 PNG24를 지원하여 사용자가 작업을 이 포맷으로 직접 저장할 수 있도록 합니다. 또한 PNG24 파일을 웹 사용에 최적화하고 품질을 저하시키지 않고 파일을 더 압축하는 다양한 온라인 및 오프라인 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 종종 색상 팔레트를 최소한으로 줄이거나 압축 설정을 조정하는 등 파일 크기를 줄이기 위한 더 공격적인 전략을 적용합니다.
기술적 세부 사항을 고려하면 PNG24의 인코딩 프로세스에는 압축 효율성을 향상시키는 필터링을 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 실제 압축 전에 인코더는 각 이미지 라인에 5가지 필터 방법 중 하나를 적용하여 이미지 데이터를 더 압축 가능한 형태로 변환할 수 있습니다. 이 사전 처리 단계는 파일의 최종 크기에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 이미지 특성에 따라 올바른 필터 방법을 선택하면 압축 효율성이 향상될 수 있습니다.
PNG24 파일의 또 다른 중요한 측면은 청크 기반 구조입니다. PNG 파일은 이미지 데이터, 메타데이터, 색상 프로필 등을 저장하는 등 서로 다른 목적을 가진 여러 청크로 구성됩니다. 이러한 모듈식 접근 방식은 이미지의 효율적인 처리 및 렌더링을 용이하게 할 뿐만 아니라 기존 데이터 구조를 방해하지 않고 추가 정보를 포함할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 저작권 및 라이선스 정보를 파일에 직접 포함하여 디지털 자산의 보호 및 관리를 향상시킬 수 있습니다.
PNG24 파일에서는 접근성과 국제화도 고려됩니다. 설명 및 주석과 같은 텍스트 정보는 파일의 텍스트 청크 내에 여러 언어로 저장할 수 있습니다. 이 기능은 제작자가 지역화된 정보와 메타데이터를 포함하여 이미지를 더욱 접근 가능하고 다양한 대상 청중에게 이해하기 쉽게 만들어 글로벌 배포에 PNG24를 적합하게 만듭니다.
결론적으로 PNG24 이미지 포맷은 고품질 이미지를 저장하고 공유하기 위한 견고하고 다목적인 옵션입니다. 다양한 색상과의 호환성, 투명도 지원, 무손실 압축으로 인해 웹과 인쇄 매체 모두에 매
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