[Open CV] 필터링 _ 잡음제거 _ 미디언 필터

 

영상의 잡음이란? ( Noise )

 영상의 픽셀 값에 추가되는 원치 않는 형태의 신호이다.

기존 영상에 원치않는 임의의 값에 의해 픽셀이 변형된 상태를 말한다.

하드웨어에 의한 잡음이 있고, 소프트웨어 의한 잡음이 있다.

 

이미지를 획득하는 과정에서 CCD 센서 또는 CMOS 센서가 광학적신호를 변환 

즉, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 발생하게 된다.

 

이 잡음의 종류에는 

 - 가우시안 잡음 ( Gaussian noise ) 

 - 소금&후추 잡음 ( Salt&Pepper noise )

이렇게 두종류가 있다.

 

소금&후추 잡음은 최근에는 많이 볼 수 없는 형태의 잡음인데

예전 아날로그 통신시 통신과정에서 임의의 스파크가 발생했을때 0 or 255로 변화가 돼서 튀는 잡음이다.

 

가우시안 잡음이라는 것은 가우시안분포 형태로 픽셀값이 변화가 된다.

픽셀값이 평균을 기준으로 어두워지는 값이있고 밝아지는 값들이 있는데 이들이 가우시안 분포로 변화된다.

 

일반적으로 디지털화한 이후에는 잡음이 추가가 되는 경우는 거의 없고

센서에서 디지털화 하는 과정에서 잡음이 생성되는 경우가 많다.

 

 

미디언 필터 ( Median Filter )

 소금&후추 잡음 제거에 효과적인 필터

 주변 픽셀들의 값들을 정렬하여 그 중앙값 ( median ) 으로 픽셀 값을 대체하는 필터

 이전에 배웠던 블러링 필터같은 일반적인 마스크 연산이 아닌 다른 방식으로 필터링을 진행한다.

 일반적으로 마스크연산은 3x3 마스크와 원본영상의 픽셀들을 하나하나 곱하거나 더하는 연산을 진행하는데 미디언 필터는 3x3 범위에 있는 픽셀들을 나열하여 Sorting 한다. 이후 중앙에 있는 값을 선택하여 기존 마스크 중앙값을 Sorting 된 배열의 중앙값으로 대체하는 필터링이다. 

 

cv2.medianBlur( src, ksize, dst ) 함수를 사용하여 필터링한다.

 

 

위와같이 소금후추잡음이 껴있는 영상에 medianBlur 필터링을 거치게되면 부드럽게 필터링되는 것을 볼 수 있다. 

하지만 화질의 퀄리티 면에서는 좋은 결과를 얻을 수 없기때문에 현재는 많이 사용하지 않는 필터다.

 

이처럼 많이 사용되지는 않지만 필터링하는데 있어서 좋은 아이디어를 얻을 수 있는 부분이 있기때문에

한번 공부해놓으면 좋을 것 같다.

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

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