영상의 공간적 필터링 기법 - 보존 스무딩(Conservative Smoothing)

공간적 필터링 기법은 각각의 목적에 따라 적절한 커널(kernel) 혹은 필터(filter)를 정의하고 원본 영상과 컨벌루션(convolution) 연산을 수행하는 것이 일반적이다.

컨벌루션 연산은 입력 영상의 픽셀 밝기 값을 커널의 동일한 위치에 해당하는 픽셀값과 곱하고 모든 값들을 더한값으로 대체하는 방법이다.

 

• 평균 필터링(Mean Filtering)
• 중간값 필터링(Median Filtering)
• 가우시안 필터링(Gaussian Filtering)
• 보존 스무딩(Conservative Smoothing)
• 언샤프 필터링(Unsharp Filtering)

 

보존 스무딩(Conservative Smoothing)

보존 스무딩은 입력 영상의 픽셀 값이 주변 픽셀과 비교했을 때 너무 높거나 너무 낮은 경우 잡음으로 가정하고 이 픽셀을 가장 가까운 픽셀 값으로 대체하는 기법이다.

이 방법은 단순하면서도 영상의 경계선과 같은 세밀한 부분을 유지하면서 임펄스 잡음을 제거하는데 효과적이다. 하지만 가우시안 잡음과 같은 부가 적인 잡음(additive noise)의 제거에는 효과가 떨어지는 단점이 있다.

 

보존 스무딩 알고리즘

1. 주변 픽셀들에 대해서 최고 값(MAX)과 최저 값(MIN)을 찾음
2. 현재 중심 픽셀 값(CEN)이 MIN<NUR<MAX에 있는 경우 그대로 유지
3. 중심 픽셀 값이 CEN<MIN일 경우, 중심 픽셀을 최저 값으로 대체(CEN=MIN)
4. 중심 픽셀 값이 CEN>MAX일 경우, 중심 픽셀을 최고 값으로 대체(CEN=MAX)

보존 스무딩은 비선형 필터로 컨벌루션 연산을 이용하지 않으며, 중간값 필터링과 마찬가지로 주변 픽셀 값들을 그대로 이용한다.

 

보존 스무딩(Conservative Smoothing) 구현 소스 코드

보존 스무딩은 중간값 필터링에 비해 가우시안 잡음 제거 성능이 떨어지지만 고주파 성분이 잘 보존된다.

또 salt&pepper 잡음에 대해서는 중간값 필터링과 보존 스무딩이 모두 좋은 잡음 제거 효과를 보여주지만, 보존 스무딩에서는 잡음이 완전히 제거되지 않을 수 있다. 커널 안에 한 개 이상의 잡음이 포함 되어 있기 때문에 발생하는 현상이다.