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.
VIPS(Very Important Person's Society) 이미지 포맷은 주류 애플리케이션에서 널리 인정받지는 못했지만, 대용량 이미지를 효율적으로 처리하는 특수 파일 포맷으로 두각을 나타냅니다. 이러한 강점은 주로 대규모 이미지 파일에 대한 고성능 작업을 용이하게 하는 설계에서 비롯되며, 이는 기존 이미지 포맷으로는 관리하기 어렵거나 비실용적일 수 있습니다. 속도를 저하시키지 않고 대용량 이미지 를 효율적으로 처리할 수 있는 기능은 디지털 아카이브, 지리공간 이미징, 전문 사진과 같이 고해상도 이미지를 다루는 전문가와 조직에 귀중한 도구가 됩니다.
VIPS 이미지 포맷은 본질적으로 대용량 이미지를 염두에 두고 설계된 무료 오픈 소스 이미지 처리 소프트웨어인 VIPS 라이브러리와 밀접하게 연관되어 있습니다. 이 라이브러리의 특징은 이미지에 대한 수요 중심의 지연 평가입니다. 즉, VIPS는 전체 이미지를 메모리에 로드하는 대신 현재 작업에 필요한 이미지의 일부만 처리합니다. 이러한 접근 방식은 필요한 메모리 대역폭과 컴퓨팅 리소스를 크게 줄여 기존 이미지 프로세서보다 더 효과적으로 기가바이트 크기의 이미지를 처리할 수 있습니다.
VIPS 포맷의 또 다른 특징은 다양한 색 공간과 메타데이터에 대한 깊은 지원입니다. 제한된 범위의 색 공간만 지원하는 다른 많은 이미지 포맷과 달리 VIPS는 RGB, CMYK, Lab 등을 포함한 광범위한 색 공간을 처리할 수 있어 웹 이미징에서 전문 인쇄에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. 또한 ICC 프로필, GPS 데이터, EXIF 정보와 같은 광범위한 메타데이터를 이미지 파일에 유지하여 이미지의 컨텍스트와 특성을 풍부하게 표현할 수 있습니다.
VIPS의 기술적 아키텍처는 타일 기반 메모리 관리 시스템을 사용합니다. 이 시스템은 이미지를 개별적으로 처리할 수 있는 관리 가능한 정사각형 섹션 또는 타일로 분할합니다. 이러한 타일링 기법은 특히 대용량 이미지를 처리할 때 성능 향상에 필수적입니다. VIPS는 지정된 작업에 필요한 타일만 로드하고 처리함으로써 메모리 풋프린트를 크게 줄입니다. 이 방법은 이미지 크기가 커질수록 비효율적이 될 수 있는 일부 다른 이미지 프로세서에서 사용하는 행 기반 시스템과는 대조적입니다.
파일 크기와 압축 측면에서 VIPS 포맷은 이미지 품질을 저하시키지 않고 파일 크기를 최소화하기 위해 무손실 압축 기법을 조합하여 사용합니다. 피라미드 이미지에 대해 ZIP, LZW, JPEG2000을 포함한 다양한 압축 방법을 지원합니다. 이러한 압축 유연성을 통해 사용자는 특정 요구 사항에 따라 이미지 품질과 파일 크기 간의 균형을 맞출 수 있으며, 이를 통해 VIPS는 대용량 이미지를 저장하고 배포하는 데 유용한 도구가 됩니다.
기능적 관점에서 VIPS 라이브러리는 이미지 처리를 위한 포괄적인 도구와 작업을 제공합니다. 여기에는 자르기, 크기 조정, 포맷 변환과 같은 기본 작업과 색상 보정, 선명화, 노이즈 감소와 같은 더 복잡한 작업이 포함됩니다. 이 기능은 확대 가능한 이미지 뷰어와 같이 다중 해상도 이미지가 필요한 애플리케이션에 필수적인 이미지 피라미드를 만드는 데까지 확장됩니다. VIPS 생태계는 또한 Python과 Ruby를 포함한 다양한 프로그래밍 언어에 대한 바인딩을 제공하여 개발자가 VIPS를 광범위한 애플리케이션과 워크플로에 통합할 수 있도록 합니다.
VIPS 이미지 포맷과 관련 라이브러리는 멀티코어 프로세서에 최적화되어 병렬 처리 기능을 최대한 활용합니다. 이는 이미지 처리의 다양한 단계에서 동시성을 활용하는 혁신적인 처리 파이프라인을 통해 달성됩니다. 이미지의 다른 세그먼트 또는 다른 작업을 여러 코어에 할당함으로써 VIPS는 상당한 성능 향상을 달성하여 대규모 이미지 작업의 처리 시간을 줄입니다. 이러한 병렬 처리 기능은 VIPS를 고성능 컴퓨팅 환경과 빠른 이미지 처리가 필요한 애플리케이션에 특히 적합하게 만듭 니다.
많은 장점에도 불구하고 VIPS 이미지 포맷에는 과제와 한계가 있습니다. 특수한 특성 때문에 JPEG나 PNG와 같은 보다 일반적인 포맷만큼 일반적인 이미지 보기 및 편집 소프트웨어에서 널리 지원되지 않습니다. 사용자는 VIPS 이미지를 처리하기 위해 VIPS 소프트웨어 자체나 다른 특수 도구에 의존해야 할 수 있으며, 이는 보다 보편적인 포맷에 익숙한 워크플로에서 학습 곡선과 운영적 장애물을 초래할 수 있습니다. 또한 VIPS는 대용량 이미지 처리에 뛰어나지만, 소규모 이미지의 경우 성능 이점이 그다지 두드러지지 않아 일부 시나리오에서는 과도하게 설계된 솔루션이 될 수 있습니다.
VIPS 이미지 포맷은 또한 디지털 보존 및 아카이빙에서 중요한 역할을 합니다. 상당한 품질 저하 없이 고해상도 이미지를 효율적으로 관리하고 저장할 수 있는 기능은 방대한 시각 자료 컬렉션을 디지털화하고 보존해야 하는 도서관, 박물관, 아카이브와 같은 기관에 이상적인 선택입니다. VIPS 포맷 내의 광범위한 메타데이터 지원은 이러한 맥락에서 유용성을 더욱 향상시켜 다양한 기준에 따라 이미지를 자세히 문서화하고 검색할 수 있습니다.
웹 개발 및 온라인 미디어 분야에서 VIPS 이미지 포맷과 라이브러리를 사용하면 대용량 이미지를 처리하는 웹사이트와 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 사용자의 기기와 연결 속도에 따라 최적의 크기와 해상도로 이미지를 동적으로 처리하고 제공함으로써 웹 개발자는 대역폭을 절약하면서 페이지 로드 시간과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이는 다양한 기기와 화면 크기에서 이미지를 효율적으로 처리하는 것이 가장 중요한 반응형 웹 디자인 시대에 특히 관련이 있 습니다.
VIPS 라이브러리와 이미지 포맷의 생성 및 지속적인 개발은 더 크고 복잡한 이미지를 처리하는 방향으로 디지털 이미징 분야의 더 광범위한 추세를 강조합니다. 디지털 카메라와 이미징 기술이 계속해서 발전하면서 점점 더 높은 해상도를 생성함에 따라 VIPS와 같은 효율적인 이미지 처리 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 전문가와 소비자 모두의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 이미지 처리 기술의 지속적인 혁신과 개선의 중요성을 강조합니다.
또한 VIPS 라이브러리의 오픈 소스 특성은 고성능 이미지 처리에 대한 접근성을 민주화하여 취미인부터 대규모 조직에 이르기까지 광범위한 사용자가 그 기능을 활용할 수 있도록 합니다. VIPS 주변의 활발한 커뮤니티는 개발에 기여하고, 피드백을 제공하고, 플러그인을 만들고, 기능을 확장합니다. 이러한 협업 환경은 VIPS 라이브러리의 진화를 가속화할 뿐만 아니라 다양한 사용자 기반의 요구 사항에 적응하고 대응할 수 있도록 합니다.
결론적으로 VIPS 이미지 포맷은 컴패니언 라이브러리와 함께 대용량 이미지를 효율적으로 관리하고 처리하기 위한 정교한 솔루션을 나타냅니다. 수요 중심 처리, 광범위한 색상 및 메타데이터 지원, 컴퓨팅 리소스의 효율적인 사용에 중점을 둔 설계 원칙은 전문 사진과 디지털 아카이빙에서 웹 개발에 이르기까지 광범위한
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