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초록·키워드
In this paper, we propose a method of matting the background of photos, excluding human objects, using an improved BASNet featuring the convolutional block attention module (CBAM). Image matting is widely used in media art as a way to change background images to different settings, except for the desired objects. We added CBAM to BASNet to increase performance by maintaining its speed through end-to-end training. The proposed artwork consists of three steps. First, the improved BASNet is used to detect the area in the image and calculate the saliency and foreground maps. Second, the saliency map is resized through interpolation, and zero-padding is applied to match the size with the background image. Finally, the saturation calculation of the desired background and saliency map is performed, the saliency area is changed to black using thresholding, and the image and foreground map are saturated again. As a result, we can improve BASNet through our proposed method to better mat the background. The method presented can convey this richer visual beauty by providing a visual illusion through image matting without the use of a chroma key.
본문·목차
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