ㅁ 이미지 처리

ㅇ 정의:
이미지 처리에서 노이즈 제거는 촬영 환경, 센서 한계, 전송 과정 등에서 발생한 불필요한 픽셀 값 변동(잡음)을 최소화하여 원본 이미지의 품질을 향상시키는 과정.

ㅇ 특징:
– 노이즈 유형에 따라 처리 기법이 다름(가우시안 노이즈, 소금-후추 노이즈 등)
– 주파수 영역 필터링(푸리에 변환 기반) 또는 공간 영역 필터링(블러, 미디언 필터 등) 사용
– 과도한 제거 시 경계선이 흐려지고 세부 정보 손실 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 의료 영상, 위성 사진 등에서 분석 전 품질 향상이 필요한 경우
– OCR, 객체 인식 등 전처리 단계에서 인식률 개선이 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– ‘노이즈 제거’는 항상 이미지 선명도를 높이는 것이 아님 → 세부 정보가 일부 손실될 수 있음
– 모든 노이즈에 동일한 필터가 최적이라는 진술은 X

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 소금-후추 노이즈 제거에는 미디언 필터가 효과적이다.
X: 노이즈 제거는 항상 이미지의 모든 세부 정보를 보존한다.

ㅁ 추가 학습 내용

노이즈 제거 기법별 장단점 정리

가우시안 필터
– 장점: 연속적인(가우시안) 노이즈 제거에 효과적
– 단점: 엣지(경계) 보존 능력이 약함

미디언 필터
– 장점: 엣지 보존에 강함, 소금-후추(Salt-and-pepper) 노이즈 제거에 효과적
– 단점: 계산량이 많음

주파수 영역 필터링
– 저역통과 필터(LPF): 저주파 성분(부드러운 변화) 통과, 고주파 성분(세부·노이즈) 제거
– 고역통과 필터(HPF): 고주파 성분(경계, 세부) 통과, 저주파 성분 제거
– 위너 필터(Wiener filter): 원본 신호와 노이즈의 통계적 특성을 이용하여 신호를 복원하는 필터

노이즈 유형과 필터 매칭
– Gaussian noise → Gaussian filter
– Salt-and-pepper noise → Median filter