영역 기반 처리 - (5) 잡음 제거

  비디오 테이프와 같은 아날로그 영상은 오래되면 색이 바래는 등의 잡음이 발생할 수 있고 디지털 영상도 무선이나 유선으로 전송되는 도중에 잡음이 섞일 수 있다. 텔레비전 방송에서도 이러한 잡음 때문에 고르지 못한 화면을 보아야 할 때가 있다. 고양이 사진에 잡음이 섞이면 아래와 같아진다.

(그림 25) 노이즈가 생긴 고양이 사진

  잡음을 줄이는 가장 간단한 방법은 앞서 흐리게 효과를 낼 때 사용했던 평균 마스크를 이용하는 것이다. 잡음이 아닌 픽셀들과 평균을 취하면 영상이 흐려지면서 잡음이 줄어들게 된다.

(그림 26) 평균 마스크로 잡음을 줄인 고양이 사진

 평균 마스크의 크기를 크게 할수록 잡음은 줄어들지만 그만큼 영상이 흐려진다는 단점이 있다. 노이즈 제거의 다른 방법으로는 중간값 필터(Median Filter)가 있다. 이 필터는 주변 픽셀들을 정렬해서 그 중에 가운데 있는 값을 취하는 방법을 사용한다. 픽셀들 중 일부가 0 또는 255와 같이 평균을 크게 벗어나 있는 잡음을 임펄스 잡음이라고 하는데, 중간값 필터는 임펄스 잡음과 같은 경우에 좋은 효과를 거둘 수 있다.

 ImageFilter 모듈은 원하는 사이즈의 중간값 필터를 적용할 수 있는 기능을 제공한다. 다음과 같이 하면 노이즈가 제거된 이미지를 얻을 수 있다.

import Image, ImageFilter im=Image.open("noisecat.bmp") filter=ImageFilter.MedianFilter(3) # 3x3 사이즈의 Median Filter 생성 im.Filter(filter).save("denoisecat.bmp")

(그림 27) 중간값 필터로 잡음을 제거한 고양이 사진

  포토샵에서는 Filter->Noise->Median으로 원하는 크기의 Median Filter를 적용할 수 있다. 노이즈는 말 그대로 원래 정보의 일부분이 유실된 것이기 때문에, 노이즈 제거는 보기 좋을 정도로 화질을 개선하는 것 정도에서 그치며, 완벽하게 원래 이미지로 복구하는 것은 불가능하다. 무엇보다 중요한 것은, 잡음을 제거하는 것보다, 잡음을 처음부터 생기지 않게 하는 것이다.



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