OpenCV-Python은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 작업에 매우 유용한 라이브러리입니다. 이러한 작업 중에 노이즈가 이미지에 포함되는 경우, 노이즈를 제거하는 것은 이미지 품질을 향상시키고 다른 작업을 수행하기 전에 필수적인 단계입니다.

이 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지에서 노이즈를 제거하는 방법을 알아보겠습니다.

이미지 노이즈란?

이미지 노이즈란 원래 이미지에서 원하지 않는 잡음이 추가된 것을 의미합니다. 이는 촬영 환경, 저장 방식, 전송 등과 같은 여러 요소로 인해 발생할 수 있습니다. 노이즈는 이미지의 선명도와 세부 정보를 손상시키며, 적절한 처리가 필요합니다.

간단한 예제

다음은 OpenCV-Python을 사용하여 이미지에서 노이즈를 제거하는 간단한 예제 코드입니다.

import cv2

def remove_noise(image):
    # 이미지를 흑백으로 변환
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 가우시안 블러 적용 (표준 편차 0으로 설정하여 자동으로 계산)
    blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (0, 0), 0)

    # 노이즈 제거를 위한 오프닝 연산
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    opened_image = cv2.morphologyEx(blurred_image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 결과 반환
    return opened_image

# 이미지 로드
image = cv2.imread('input_image.jpg')

# 노이즈 제거 함수 호출
denoised_image = remove_noise(image)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

위의 코드는 다음과 같은 단계로 작동합니다.

1. 기본 이미지를 흑백으로 변환합니다.
2. 가우시안 블러링을 적용하여 이미지를 흐리게 만듭니다.
3. 오프닝 연산을 사용하여 노이즈를 제거합니다. 오프닝 연산은 열린 도형의 구조 요소를 사용하여 밝은 노이즈 또는 작은 세부 정보를 제거하는 역할을 합니다.
4. 노이즈가 제거된 이미지를 반환합니다.

이 예제 코드는 이미지를 로드하고, 노이즈 제거 함수를 호출하여 노이즈가 제거된 이미지를 얻은 다음, 결과 이미지를 출력합니다.

이제 OpenCV-Python을 사용하여 이미지에서 노이즈를 제거하는 간단한 예제를 만들었습니다. 이를 통해 노이즈 제거 기술을 응용하여 복잡한 이미지 처리 작업을 수행할 수 있습니다. OpenCV-Python의 다양한 함수와 기술을 사용하여 노이즈 제거를 접목시킬 수 있으며, 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.