박두현의 컴퓨터 이론들 - 영역처리 : 샤프닝 (Sharpening)

안녕하세요. 박두현 입니다.

오늘은 미디언 필터링에 대해서 알아보고자 합니다.

1. 미디언 필터링 (Median Filtering)

미디언 필터링은 잡음을 제거하는데 많이 사용되는 필터 입니다.

잡음을 제거하기 위해서 주로 사용되는 필터가 가우시안 필터(Gaussian Filter)와 미디언 필터가 대표적이죠.

이 두 필터의 차이는 무엇일까요?

가우시안 필터:

- 잡음(Gaussian noise)를 제거하기 위한 저주파 필터 (Low-pass filter)

- 임펄스 잡음(0, 255)을 제거하는데 부적합

미디언 필터:

- 강한 엣지를 보존하고 기존의 엣지들을 좀더 상세하게 보존

- 매우 뚜렷한 밝기를 가진 점들이 이웃한 화소들과 유사하도록 만들어 돌출되는 화소값을 제거

가우시안 필터와 미디언 필터의 차이는 위와 같습니다.

그래서 영상처리를 하는데 미디언 필터 기법을 많이 사용하고 있다고 할 수 있겠습니다.

2. 미디언 필터의 배열 정렬

미디언 필터는 쉽게 쉽게 이야기 하자면 가운데 값을 취하는 방식이라고 보시면 될 것 같습니다.

아래 그림이 미디언 필터 마스크가 돌아갔을 때 결과가 반영되는걸 간략하게 설명하는 그림 입니다.

[그림2-1. 미디언 필터링을 위한 배열 정렬]

인풋과 아웃풋이 어떻게 달라지는지를 보면 더욱 명확하게 알 수 있습니다.

[그림2-2. 미디언 필터의 입력과 출력 결과물]

또한 미디언 필터링에 적용할 수 있는 마스크 윈도우는 다음과 같은 형태로도 만들어 낼 수 있겠습니다.

[그림2-3. 미디언 필터 윈도우]

[그림2-4. 마스크 크기에 따른 미디언 필터 수행결과]

3. 미디언 필터링 vs 가우시안 필터링 결과비교

오늘 유심히 봐야할 그림은 바로 이 그림 입니다.

미디언 필터링과 가우시안 필터링을 사용해서 엣지를 구해냈습니다. 왼쪽이 가우시안, 오른쪽이 미디언 필터를 적용한 영상 결과물 입니다. 어떤가요? 차이가 좀 보이시나요?

사람이 보기에 왼쪽 그림이 이쁘다고 가우시안 필터가 효과가 좋다고 말씀하시면 매우매우 곤란합니다.

두 결과물은 엣지가 손상되서 얻어진 결과를 잘 보여준 예라고 할 수 있겠습니다. 보시는 바와 같이 가우시안 필터는 미디언 필터보다 엣지가 많이 사라져서 나타난 모습 입니다. 즉, 많은 정보가 사라졌다는 겁니다.

이러한 이유 때문에 미디언 필터를 많이 사용한답니다.

[그림3-1. Gaussian filter VS Median filter]

4. 다음주에는...

오늘은 이렇게 미디언 필터에 대해서 알아보았습니다.

미디언 필터의 경우 컬러 영상에 적용할 경우에 RGB 값에 대해 계산하고 그것들을 합하는 방법을 써야 하는데요, 거기서 오는 색상 요소들 사이의 상관관계 손실이 있는 것은 다소 문제라고 할 수 있겠습니다.

그리고! 속도가 무지하게 느립니다. ㅡ_ㅡ; 시간복잡도는 O(2n) 입니다.

오늘은 여기까지 하도록 하겠습니다.

다음주에 이어서 영역처리에 대해 좀더 알아보도록 하겠습니다.