Denoising(디노이징)란 무엇인가?
이번 글에서는
Denoising 에 대하여
살펴보겠습니다.
이전 글에서 사진을 촬영하는 동안
여러 과정 속에서 발생하는
노이즈들에 대해 살펴봤었습니다.
이렇게 생성된 노이즈들을
제거하여 원본
이미지에 가깝도록
복원하는 기술을
Denoising 이라고 합니다.
Denoising 기본 방법
가장 간단한 방법으로는
Gaussian filtering 과
Median filtering 으로
픽셀 값을 수정하는
방법이 있습니다.
| 항목 | Gaussian Filtering (가우시안 필터링) | Median Filtering (미디언 필터링) |
|---|---|---|
| 원리 | 주변 픽셀의 값들을 가우시안 분포 기반 가중 평균하여 부드럽게 함 | 주변 픽셀 값들의 중앙값(중간값)을 선택하여 부드럽게 함 |
| 장점 | 부드럽고 자연스러운 흐림 효과 고주파 노이즈를 효과적으로 억제 | 엣지(Edge) 보존이 뛰어남 특히 소금-후추 노이즈(Salt-and-Pepper Noise) 에 강함 |
| 단점 | 엣지(Edge)가 같이 흐려질 수 있음 | 계산량이 상대적으로 많음(정렬 과정 필요) |
| 적용 예시 | 고른 노이즈 제거, 배경 흐림(Blur) 처리 | 스팟성 노이즈 제거, 경계선 유지가 필요한 경우 |
| 특징 | 연속적인 평균 처리 | 비선형적 중간값 기반 처리 |
또 다른 예시로는
이미지의 실제 중요한 부분들은
노이즈보다 High frequency (고주파) 를
갖는다는 가정을 두고
노이즈를 제거할 수도 있습니다.
우리는 이미지 센서를 살펴볼 때,
값이 너무 작아 증폭을 하기 위해
스칼라 곱을 하는
ISO 에 대해 살펴봤었습니다.
ISO 셋팅에 맞게 적절한
이미지 블러를 적용시킵니다.
(ISO 가 크면 노이즈도 크므로)
원본 이미지에서
블러를 먹인 이미지를 빼면
High pass filtering
을 한 효과가 나타납니다.
즉,
고주파 영역만
이미지에 남게 됩니다.
우리가 처음에 했던 가정에
기반하여 지금 남아있는 고주파 영역이
이미지에서 중요한 부분이므로
블러를 먹여 스무딩 된 이미지에
고주파 부분을 합쳐서
노이즈는 적어지고,
고주파 영역은 남아있는 고퀄리티
이미지를 만들 수 있습니다.
그런 건 난 잘 모르겠고,
Denoising은 노이즈를 지우고
디테일은 살려 원본에
가깝게 복원하는 기술
참고자료
