[OpenCV] 잡음 제거 – 1. 양방향 필터
OpenCV

[OpenCV] 잡음 제거 – 1. 양방향 필터

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이번 글에서는 영상에서 잡음(noise)을 제거하는 방법을 알아보겠습니다.

잡음은 주로 영상 얻는 과정에서 발생하며, 영상에서 원치않는 값이 추가되는 것을 말합니다.
잡음이 추가된 영상은 아래와 같습니다.

원본 영상
잡음이 추가 된 영상

실제로 얻어지는 영상에 대해 아래와 같은 식으로 표현합니다.

// 얻는 영상 = 원본 영상 + 잡음
f(x, y) = s(x, y) + n(x, y)

잡음이 생성되는 방식을 잡음 모델이라고 하며, 가장 대표적인 잡음 모델은 가우시안 잡음 모델입니다.
잡음을 생성하는 예제 코드는 아래와 같습니다.

Mat src = imread("lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); // 원본 영상
if (src.empty())
{
	cerr << "image open error" << endl;
	return;
}

Mat noise(src.size(), CV_32SC1);
randn(noise, 0, 20); // 잡음

Mat dst;
add(src, noise, dst, Mat(), CV_8U); // 원본 + 잡음

imshow("src", src);
imshow("dst", dst);
waitKey();

destroyAllWindows();

잡을을 제거 하기 위해서는 잡음의 픽셀값이 주변 영상의 픽셀값과 크게 차이가 없게 해야하며, 기존에 존재하는 엣지도 보존해야 합니다.

양방향 필터는 이러한 잡음을 제거하는 필터입니다. OpenCV에서는 양방향 필터에 대한 함수를 제공합니다.

/**
@param src 입력 영상
@param dst 출력 영상
@param d 필터링에 사용되는 이웃 픽셀과의 거리. -1 자동 계산
@param sigmaColor 색 공간 가우시안 필터 표준편차
@param sigmaSpace 좌표 공간 가우시안 필터 표준편차
@param borderType 가장자리 픽셀 ㅏㅂㅇ식
 */
CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType = BORDER_DEFAULT );

양방향 필터에 대한 예제 코드는 아래와 같습니다.

// 원본 영상
Mat src = imread("lenna.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty())
{
	cerr << "image open error" << endl;
	return;
}

// 잡음 추가
Mat noise(src.size(), CV_32SC1);
randn(noise, 0, 5);
Mat src_noise;
add(src, noise, src_noise, Mat(), CV_8U);

// 양방향 필터
Mat bilateral;
bilateralFilter(src_noise, bilateral, -1, 10, 5);

imshow("noise", src_noise);
imshow("bilateral", bilateral);

waitKey();
destroyAllWindows();

출력 결과는 아래와 같습니다.

노이즈 영상
양방향 필터