[파이썬 OpenCV] 언샤프 마스크 필터를 활용해서 영상에 샤프닝 적용하기 - np.clip, cv2.GaussianBlur

황선규 박사님의 <OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝>, 패스트 캠퍼스 OpenCV 강의를 공부한 내용을 정리했습니다.

 

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언샤프 마스크 필터를 활용해서 영상에 샤프닝 적용하기 - np.clip, cv2.GaussianBlur

 영상에 샤프닝을 적용하기 위해 언샤프 마스크가 필요합니다.

 

 언샤프 마스크 필터링는 날카롭지 않은(unsharp) 영상, 즉 부드러워진 영상을 이용하여 날카로운 영상을 생성합니다.

 

1. 언샤프 마스크 필터의 이해

 언샤프 마스크 필터는 기존 영상의 픽셀 + (기존 영상의 픽셀 - 가우시안 필터링으로 블러가 적용된 영상의 픽셀) 로 만들 수 있습니다.

 

 기존 영상의 픽셀에서 픽셀 값이 변화하는 구간입니다.

기존 영상의 픽셀

 

 가우시안 필터가 적용된 픽셀 값 입니다.

가우시안 필터가 적용된 픽셀

 

 기존 영상의 픽셀 - 가우시안 필터가 적용된 픽셀 값 입니다.

기존 영상 픽셀 - 가우시간 필터가 적용된 픽셀

 

 위 사진을 기존 영상의 픽셀에 더해주면 언샤프 마스크 필터가 됩니다.

언샤프 마스크 필터

 

2. 언샤프 마스크 필터 구현하기

 np.clip 함수로 언샤프 마스크 필터를 구현할 수 있습니다.

 

 np.clip을 이용하는 이유는 saturate연산이 가능하기 때문입니다.

 

[예제 코드]

src = cv2.imread('rose.bmp'), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit
    
blr = cv2.GaussianBlur(src, (0, 0), 2) # 표준편차 2, 필터 크기는 자동 설정

a = 2.0 # 샤프닝 정도 결정하는 변수
dst = np.clip((1+a)src - a * blr, 0, 255).astype(np.unit8) # 계산은 정수, 출력은 실수

cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

 

[결과]

 

기존 영상

 

샤프닝이 적용된 영상

 

 이처럼 영상에 샤프닝을 적용할 수 있습니다.

 

3. 컬러 영상에 대한 언샤프 마스크 필터 구현하기

 컬러 영상에 샤프닝을 적용해보겠습니다.

 

 흑백 영상과 마찬가지로 np.clip을 이용합니다.

 

[예제 코드]

 

src = cv2.imread('rose.bmp')

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()
    
src_ycrcb = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2YCrCb) # BGR -> YCrCb 전환

# Y 성분만 추출
src_f = src_ycrcb[:, :, 0].atype(np.float32) # split 대신 슬라이싱 사용
blr = cv2.GaussianBlur(src_f, (0, 0), 2.0)
src_ycrcb[:, :, 0] = np.clip(2. * src_f - blr, 0, 255).astype(np.unit8) # 중간 연산은 실수가 좋고 최종 형태는 unit8로 하는게 좋음

dst = cv2.cvtColor(src_ycrcb, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)

cv2.imshow('src', src)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

 

[결과]

 

기존 영상

 

샤프닝이 적용된 영상

 

 언샤프 마스크 필터를 이용해서 영상에 샤프닝을 적용해보았습니다. 감사합니다.