[파이썬] opencv-python 이미지 복원 및 압축 아티팩트 제거

07 Sep 2023

opencv python

이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 고해상도 이미지를 다루는 동안 이미지 복원과 압축 아티팩트 제거는 특히 중요합니다. OpenCV-Python은 이러한 작업을 수행하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 OpenCV-Python을 사용하여 이미지 복원과 압축 아티팩트 제거를 수행하는 방법을 소개하겠습니다.

이미지 복원

1. 블러링으로 이미지 잡음 제거하기

아래의 코드는 이미지에서 잡음을 제거하기 위해 블러링(blurring)을 사용하는 예시입니다.

import cv2

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread("image.jpg")

# 이미지의 잡음 제거를 위한 블러링
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow("Blurred Image", blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 스레싱으로 이진화하기

아래의 코드는 이미지를 이진화(binary)하여 잡음을 제거하는 예시입니다.

import cv2

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread("image.jpg", 0)

# 이진화하기
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

압축 아티팩트 제거

1. 이미지 업샘플링 및 다운샘플링

아래의 코드는 이미지를 업샘플링(upsampling)하고 다운샘플링(downsampling)하여 압축 아티팩트를 제거하는 예시입니다.

import cv2

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread("compressed_image.jpg")

# 업샘플링
upscaled_image = cv2.pyrUp(image)

# 다운샘플링
downscaled_image = cv2.pyrDown(upscaled_image)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow("Restored Image", downscaled_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 이미지 디노이즈(De-noise)하기

아래의 코드는 이미지를 디노이즈(De-noise)하여 압축 아티팩트를 제거하는 예시입니다.

import cv2

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread("compressed_image.jpg")

# 디노이즈(De-noise) 적용
denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(image)

# 결과 이미지 출력
cv2.imshow("Restored Image", denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

이상으로 OpenCV-Python을 사용하여 이미지 복원 및 압축 아티팩트 제거를 수행하는 방법을 소개했습니다. 이러한 기술은 다양한 응용 프로그램에서 유용하게 사용됩니다. OpenCV-Python의 다양한 기능을 통해 이미지 처리 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있습니다.