영상 복원 기술은 손상된 영상을 복구하거나 개선하는 데 사용됩니다. 이 기술은 이미지 노이즈 제거, 해상도 향상, 색상 보정 및 영상 왜곡 보정 등의 작업을 포함합니다.

이미지 노이즈 제거

영상에서 발생하는 노이즈는 영상 품질을 저하시킵니다. 이미지 노이즈 제거 기술은 픽셀 간의 관계를 분석하여 노이즈를 식별하고 제거하는 알고리즘을 기반으로 합니다.

예를 들어, 가우시안 블러, 중간값 필터, 웨이블릿 변환 등의 기술을 사용하여 노이즈를 제거할 수 있습니다.

// 가우시안 블러 예제
cv::GaussianBlur(inputImage, outputImage, cv::Size(3, 3), 0);

해상도 향상

영상의 해상도를 향상시키는 기술은 이미지의 디테일을 더 잘 볼 수 있도록 합니다. 양선형 보간, 슈퍼 레졸루션 등의 기술을 사용하여 이미지의 해상도를 향상시킬 수 있습니다.

// 양선형 보간 예제
cv::resize(inputImage, outputImage, cv::Size(), 2, 2, cv::INTER_LINEAR);

색상 보정

영상의 색상 보정은 색조나 채도를 조절하여 영상의 시각적 품질을 향상시키는 기술입니다. 색온도 조정, 채도 조절 등의 기술을 사용하여 영상의 색상을 보정할 수 있습니다.

// 색조 보정 예제
cv::cvtColor(inputImage, outputImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

영상 왜곡 보정

영상 왜곡 보정 기술은 렌즈 왜곡이나 각도 왜곡 등으로 인해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 기술입니다. 카메라 캘리브레이션, 왜곡 보정 알고리즘을 사용하여 왜곡을 보정할 수 있습니다.

// 카메라 캘리브레이션 예제
cv::undistort(inputImage, outputImage, cameraMatrix, distortionCoefficients);

결론

영상 복원 기술은 손상된 영상을 개선하여 영상의 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술은 의료 영상, 반도체 이미징, 보안 감시 등 다양한 분야에 적용되어 있으며, 계속해서 발전하고 있습니다.

참고 자료

• OpenCV 공식 문서
• Szeliski, R. (2010). Computer vision: Algorithms and applications. Springer Science & Business Media.