Kamchol's Base Camp

영상복원



영상 복원은 영상을 획득하는 과정에서 발생한 열화(화질 저하)를 제거 하거나 감소 시키는 것에 초점을 두고 있다.

열화는 오차를 발생시키는 잡음, 초점의 흐림과 같은 광학적 요소, 카메라의 움직임 때문에 나타나는 흐려짐 현상에 기인한다.

복원은 어떤 경우에는 공간 영역에서 또 어떤 경우에는 주파수 영역에서의 복원이 필요하다.

잡음

소금 & 후추 ( Salt and pepper)

Salt & Pepper : 이 잡음은 임펄스(impulse)잡음, 삿(shot)잡음,2진화 잡음이라도고 불린다.

발생원인으로는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 인해서 발생 될 수 있다.

이 잡음의 외관은 영상 전반에 걸쳐 흰색과 검은색 화소로 불규칙 하게 퍼져 나간다.

가우시안 잡음

가우시안 잡음 : 백색잡음의 이상적인 형태이며 백색잡음은 신호의 불규칙한 요동으로 인하여 발생한다.

가우시안 잡음은 정규분포를 갖는 백색 잡음이다.

만일 영상을 I , 가우시안 잡음을 N으로 표현할 경우 잡음이 첨가된 영상은 단순히 I + N으로 표현된다.

반점(Speckle)잡음

반점 잡음 : 가우시안 잡음은 불규칙한 값들을 영상에 단순히 더하는 모델이지만, 반점잡음은 불규칙한 값들을 화소에 곱하는 것으로 모델링 된다.

따라서 이를 곱셈적인 잡음이라도고 한다.

I(1+)으로 표현된다. 가우시안 잡음과 외관적으로 유사하지만 두 가지 잡음은 완전히 서로 다른 이유로 발생 하였기 때문에 이를 제거 하기 위해서는

다른 접근법이 필요하다.

주기성 잡음

영상 신호에 불규칙 교란이 아니라 주기적인 교란이 있는 경우에 나타나는 잡음이다. 이의 효과는 막대 모양으로 나타난다.

소금 & 후추 , 가우시안 . 반점 잡음 모두는 공간 필터링을 사용 하여 제거 하나 반점 잡음은 주파수 영역의 필터링을 사용하여 제거 한다

WHY? 앞에 모델들은 국부적 열화로 모델화 할 수 있지만, 주기성 잡음은 전체적인 효과를 가지기 때문이다 .

소금 & 후추 잡음의 제거

저역통과 필터링

소금&후추 잡음으로 오염된 화소들은 영상의 고주파 성분이므로 저역통과 필터를 사용하면 이 것들을 감소 시킬 수 있다.

->average필터 사용.

단점 : 잡음을 문질러서 흐려지게 한 효과로 완전히 제거 되지는 않는다.

Median필터

집합의 메이던은 집합 내의 값들을 크기 순서로 나열 하여 가운데 값을 취한다. 만약 집합의 수가 짝수이면 가운데 두 수의 평균한 값을 취한다.

따라서 Median필터를 사용하면 잡음을 그주위에 가장 유사한 화소로 대체 한다.

순위(Rank - Order)필터

메디언 필터링은 순위 필터링이라고 하는 더 일반적인 과정의 특수한 경우이다.

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