이미지 처리에서 노이즈란 무엇입니까? – 입문서

실제 이미지의 일부가 아닌 먼지 입자가 발견된 사진을 본 적이 있다면 아마도 이미지에 '노이즈'가 보이는 것입니다. 이런 일이 발생하는 데에는 많은 기술적인 이유가 있습니다. 실제 이미지를 모호하게 만드는 경우가 많으며 디지털 이미지 전송 시 이미지 품질 저하의 주요 원인이 됩니다.

이것이 이미지 처리가 강력한 솔루션을 제공하는 곳입니다. 공간 필터링, 주파수 필터링, 변환 기반 필터링, 딥러닝 기반 필터링 등 광범위한 노이즈 감소 기술을 제공합니다.

이 기사에서는 이미지 노이즈의 주요 유형과 원인을 조사하는 동시에 이미지의 노이즈를 줄이는 데 사용할 수 있는 몇 가지 주요 기술을 살펴보겠습니다. 뛰어들어보자!

이미지 처리 시 노이즈 유형

소음 변화 시뮬레이션 – MDF, CC BY-SA 3.0Wikimedia Commons를 통해

환경 조건부터 카메라 센서까지 다양한 요인으로 인해 이미지에 노이즈가 발생할 수 있습니다. 이미지에서 일반적으로 볼 수 있는 네 가지 주요 노이즈 유형은 다음과 같습니다.

• 부가적인 소음: 이미지 전반에 걸친 밝기나 색상 정보의 무작위 변화로 인해 발생합니다. 이는 이미지에 나타나는 가장 일반적인 유형의 노이즈입니다.
• 감산 소음: 원본 이미지에서 픽셀 값을 무작위로 빼서 이미지 품질이 저하되고 이미지에 어두운 점이나 영역이 나타나는 경우가 많습니다. 감산 노이즈는 일반적으로 저조도 환경에서 발생합니다.
• 곱셈 잡음: 노이즈 값에 원래 픽셀 값을 곱할 때 발생하며 종종 이미지의 밝은 부분 주변의 이미지 품질이 저하됩니다. 이는 상당한 픽셀 값 변화로 인해 제거하기 가장 어려운 노이즈 유형입니다.
• 임펄스 소음: 이미지의 날카로운 교란으로 보이는 임의의 흑백 픽셀로 표시되는 픽셀 값의 급격한 변화로 인해 발생합니다. '소금과 후추 소음'이라고도 합니다. 이는 카메라 결함, 전송 오류 또는 우주선으로 인해 발생합니다.

이미지 처리 시 노이즈의 원인

이미지 노이즈는 다음을 포함한 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있습니다.

1. 환경 조건 : 조명 불량이나 근처의 전자 간섭과 같은 외부 요인은 일반적으로 이미지에 노이즈를 발생시킵니다. 이미지에 임의의 변형을 추가할 수 있습니다.
2. 센서 소음: 카메라와 스캐너에 사용되는 센서에 문제가 있으면 이미지에 노이즈가 추가될 수 있습니다. 예를 들어, 조명이 좋지 않은 상황에서 좋은 품질의 센서를 사용하지 않으면 빛과 함께 노이즈도 증폭될 수 있습니다.
3. 양자화 잡음: 특히 고대비 이미지에서 아날로그 신호가 디지털 형식으로 변환될 때 발생합니다. 예를 들어, 사진을 스캔하면 결과 이미지에 노이즈가 나타나는 경우가 종종 있습니다. 이는 영상 디지털화 시 나타나는 양자화 노이즈입니다.
4. 전송 소음: 이미지가 네트워크(예: 인터넷)를 통하거나 잡음이 있는 저장 매체(예: 하드 드라이브)에 저장되는 등 잡음이 많은 채널을 통해 이미지가 전송될 때 발생합니다.
5. 처리 소음: 필터링, 압축 등의 이미지 처리 작업 중에 발생합니다.

이미지 처리의 노이즈 모델

이미지 처리의 노이즈 모델은 이미지에 영향을 줄 수 있는 다양한 종류의 노이즈를 수학적으로 표현하는 역할을 합니다. 이러한 모델은 시뮬레이션을 통해 다양한 종류의 소음 발생을 이해하고 이를 줄이기 위한 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.

몇 가지 일반적인 소음 모델은 다음과 같습니다.

1. 가우스 노이즈: 노이즈 모델의 가장 일반적인 유형 중 하나인 '가우스 노이즈'는 종 모양의 확률 분포를 특징으로 합니다. 이미지에서 발견된 무작위 변형을 시뮬레이션합니다. 이는 센서 및 양자화 잡음과 같은 소스에서 발생할 수 있으며 TV나 라디오 신호에서 자주 볼 수 있는 잡음과 유사합니다.
2. 얼랭 노이즈: 감마 노이즈라고도 알려진 이는 감마 분포를 특징으로 하는 또 다른 곱셈 노이즈 모델입니다. 일반적으로 잡음이 있는 센서로 캡처하거나 잡음이 있는 채널을 통해 전송되는 이미지에서 발견됩니다.
3. 균일한 소음: 이는 균일한 분포를 갖는 추가 노이즈 모델로, 양자화된 이미지나 전송 오류로 인해 손상된 이미지에서 자주 관찰됩니다.

소음 측정

영상 분석에 있어서 노이즈 평가 및 평가는 기본적인 작업입니다. 여기에는 이미지의 노이즈 수준을 정량화하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스는 두 가지 주요 소음 측정 기술을 사용합니다.

1. 피크 신호 ​​대 잡음비(PSNR): PSNR은 이미지 재구성 품질을 평가하기 위한 벤치마크 역할을 합니다. 원본 이미지의 픽셀 값과 재생된 이미지의 픽셀 값을 비교하여 이미지가 얼마나 충실하게 재현되었는지 수치적으로 측정합니다.
2. 평균 제곱 오차(MSE): 이와 대조적으로 MSE는 두 이미지의 픽셀 값 간의 차이를 평가합니다. 이 방법은 두 이미지의 해당 픽셀 간의 차이 제곱의 평균을 계산합니다. 이러한 정량적 접근 방식은 이미지의 노이즈 정도와 그것이 품질에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

일반적인 소음 감소 기술

노이즈는 이미지를 거칠고 변색시켜 미세한 디테일을 모호하게 만듭니다. 이러한 효과를 중화하기 위해 노이즈 감소 기술은 사진, 보안, 화상 회의, 감시 등과 같은 다양한 영역에서 더 나은 결과를 위해 이미지 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 노이즈 감소는 의료 영상의 정확한 진단 및 치료 계획에 중요합니다.

노이즈 감소 기술은 저조도, 높은 ISO 설정, 빠른 셔터 속도와 같은 조건에서 또는 본질적으로 노이즈가 있는 카메라를 처리할 때 가장 잘 작동합니다.

몇 가지 일반적인 소음 감소 기술은 다음과 같습니다.

• 중앙값 필터링: 임펄스 노이즈를 제거하기 위해 중앙값 필터링은 픽셀 값을 인근 픽셀의 중앙값으로 대체합니다.
• 가우스 필터링: 이 기술은 이미지의 각 픽셀을 해당 픽셀 주변의 픽셀 근처에 있는 픽셀의 가중 평균으로 대체합니다.
• 양측 필터링: 이 기술은 중앙값 필터링과 가우스 필터링을 결합하여 가장자리를 그대로 유지하면서 노이즈를 줄입니다.
• 웨이블릿 필터링: 이 기술은 푸리에 변환 이미지를 전달하는 모델 웨이블릿 계수 소음을 줄이기 위해.

소음 감소의 응용

소음 감소는 다음과 같은 산업 전반에 걸쳐 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 이미지 복원 와 이미지 업 스케일링, 그러나 가장 중요한 사항은 다음과 같습니다.

• 의료 영상: 소음 감소 기술은 MRI 및 CT 스캔의 질병 진단을 개선하여 환자 결과를 간소화합니다.
• 위성 이미지: 소음 감소는 위성 이미지에서 물체와 특징을 더 잘 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 재해 관리: 소음 감소로 환경 모니터링 및 매핑을 위한 원격 감지 이미지가 향상됩니다.
• 법 집행: 의 선명도를 높여줍니다. 감시 용의자 및 물체 식별을 위한 영상 및 법의학 이미지.
• 우주 연구: 노이즈 감소는 천문 이미지를 정리하여 깊은 우주 관측에서 희미한 천체와 미세한 세부 사항을 감지할 수 있게 해줍니다.

관련 콘텐츠를 읽으려면 다음을 방문하세요. 유나이트 AI.