이미지 복원

이미지 복원(Image Restoration)은 훼손되거나 품질이 저하된 이미지로부터 원래의 깨끗한 이미지를 복원하는 과정이다. 이는 이미지에 가해진 열화(degradation) 과정을 역으로 되돌리거나 최소화하는 것을 목표로 한다. 이미지 개선(Image Enhancement)이 주관적인 시각적 품질 향상에 초점을 맞춘다면, 이미지 복원은 객관적인 열화 모델을 기반으로 원본 이미지를 추정하는 데 초점을 맞춘다는 점에서 차이가 있다. 사진, 영상 처리, 의료 영상 등 다양한 분야에서 활용된다.

이미지 열화의 종류

이미지 복원은 다양한 원인으로 인해 발생하는 이미지 열화를 해결하기 위해 필요하다. 대표적인 열화의 종류는 다음과 같다.

• 잡음(Noise): 센서 문제, 전송 오류 등으로 인해 발생하는 무작위적인 밝기 변화 (예: 가우시안 잡음, salt-and-pepper 잡음)
• 흐림(Blur): 카메라 초점 오류, 움직임, 대기 효과 등으로 인해 발생하는 이미지의 선명도 저하 (예: 모션 블러, 초점 흐림)
• 기하학적 왜곡(Geometric Distortion): 촬영 각도, 렌즈 문제 등으로 인한 이미지 형태의 변형
• 기타: 스크래치, 먼지, 색상 바램 등 물리적 손상이나 노화

복원 기법

이미지 복원은 적용되는 열화 모델과 복원 방식에 따라 다양한 기법이 존재한다. 주요 기법들은 다음과 같이 분류할 수 있다.

• 잡음 제거(Denoising): 이미지에서 잡음을 줄이는 데 초점을 맞춘 기법. 공간 영역 필터(선형 필터, 비선형 필터), 주파수 영역 필터, 변환 영역 기법(웨이블릿 등), 통계적 기법, 그리고 최근에는 딥러닝 기반 기법 등이 활발히 연구 및 활용되고 있다.
• 흐림 제거(Deblurring): 흐려진 이미지의 선명도를 복원하는 기법. 역 필터, 위너 필터(Wiener Filter)와 같은 선형 복원 필터, 비선형 필터, 블라인드 디컨볼루션(Blind Deconvolution, 흐림의 원인인 커널을 모르는 경우), 그리고 딥러닝 기반 기법 등이 사용된다. 많은 기법이 컨볼루션 과정을 역으로 되돌리는 디컨볼루션(Deconvolution)에 기반한다.
• 기하학적 왜곡 보정(Geometric Distortion Correction): 이미지가 변형된 경우, 변환 행렬 등을 사용하여 원래의 형태로 되돌리는 기법이다.
• 종합적 복원(Integrated Restoration): 여러 종류의 열화가 복합적으로 발생한 경우 이를 동시에 처리하는 기법으로, 특히 최신 딥러닝 모델들이 이러한 복합적인 문제 해결에 효과를 보이고 있다.

많은 복원 기법은 이미지 열화 과정을 수학적으로 모델링하고(예: 열화 이미지 = 원본 이미지 * 흐림 커널 + 잡음), 이 모델을 바탕으로 원본 이미지를 추정하는 방식으로 작동한다. 추정 과정에는 최소 제곱 오차 최소화, 최대 우도 추정, 베이지안 추정 등 다양한 최적화 및 통계적 방법이 적용될 수 있다.

관련 분야

이미지 복원은 이미지 처리 분야의 핵심 주제 중 하나이며, 다음과 같은 관련 분야와 연관된다.

• 이미지 개선(Image Enhancement): 목적은 다르지만, 복원된 이미지는 종종 시각적으로 개선된 결과를 보인다.
• 이미지 초해상화(Super-resolution): 저해상도 이미지에서 고해상도 이미지를 생성하는 것으로, 정보의 부족을 보완한다는 측면에서 복원과 유사한 부분이 있다.
• 컴퓨터 비전(Computer Vision): 이미지 인식, 객체 탐지 등 후처리 과정의 성능 향상을 위해 전처리 단계에서 이미지 복원이 중요한 역할을 한다.

활용 분야

이미지 복원 기술은 실생활 및 다양한 산업 분야에서 활용된다.

• 사진 복원: 오래되거나 손상된 아날로그/디지털 사진의 잡음 제거, 스크래치 제거, 색상 복원 등
• 의료 영상 처리: CT, MRI, X-ray 등 의료 영상에서 발생하는 잡음을 제거하고 해상도를 개선하여 정확한 진단을 돕는다.
• 감시 및 보안: 흐릿하거나 잡음이 많은 감시 카메라 영상의 품질을 개선하여 식별력을 높인다.
• 천문학: 망원경으로 촬영된 이미지의 대기 왜곡이나 센서 잡음을 보정하여 더 선명한 천체 이미지를 얻는다.
• 문화유산 보존: 오래된 문서, 사진, 예술 작품 등의 디지털 이미지 복원 및 보존에 활용된다.
• 과학 및 산업 영상 처리: 현미경 영상, 위성 영상 등 다양한 과학 및 산업 분야에서 취득된 이미지의 분석 정확도를 높이기 위해 사용된다.