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📘 가우시안 노이즈 완전 정복: 정의부터 필터링까지
가우시안 노이즈(Gaussian Noise)는 영상 처리 및 딥러닝에서 가장 흔하게 접할 수 있는 노이즈 유형 중 하나입니다. 이 글에서는 가우시안 노이즈의 이론적 정의부터 실제 활용 사례, 필터링 기법까지 상세히 소개합니다.
🧠 가우시안 노이즈란?
가우시안 노이즈는 정규분포를 따르는 랜덤한 노이즈로, 자연계에서 많이 발생하며 디지털 이미지나 센서 데이터에서 자주 발견됩니다. 이는 평균을 중심으로 분포하는 연속적인 값으로 이루어져 있어 실제 환경과 매우 유사한 노이즈 모델로 간주됩니다.
🔬 수학적 정의
정규분포 함수:
P(x) = (1 / √2πσ²) * e^(-(x - μ)² / 2σ²)
- μ: 평균
- σ: 표준편차
🖼️ 왜 중요한가?
가우시안 노이즈는 다음과 같은 분야에서 자연적으로 발생하거나 모델링됩니다:
- 디지털 카메라의 이미지 센서
- 오디오 및 영상 신호
- 레이더 및 LiDAR 센서
📊 가우시안 노이즈 vs 다른 노이즈
| 항목 | 가우시안 노이즈 | 소금-후추 노이즈 | 포아송 노이즈 |
|---|---|---|---|
| 형태 | 연속적인 확률 분포 | 흑백 점의 불연속 오류 | 광자 수 기반 이산 분포 |
| 제거 방식 | 가우시안/평균 필터 | 미디언 필터 | 위너/적응형 필터 |
| 주요 활용 | 일반 영상처리 | OCR, 스캔 이미지 | 의학, 천문학 영상 |
🛠️ 필터링 기법
- 가우시안 필터: 고주파 성분 억제 및 부드러운 블러링
- 평균 필터: 주변 픽셀 평균을 이용한 간단한 제거
- 위너 필터: 신호/노이즈 비율을 고려한 고급 기법
- 딥러닝 기반: AutoEncoder, DnCNN을 활용한 정밀한 제거
🤖 주요 활용처
- 이미지 및 비디오 복원
- 자율주행 센서 데이터 정제
- 딥러닝 모델 학습 시 데이터 증강
- 의료 영상 및 보안 영상 처리
📚 참고자료
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