이미지 흐림 측정 방법

 

 

이미지에서 blur(블러, 흐림 현상)을 확인하는 데 사용되는 다양한 알고리즘과 지표들이 있습니다. 주로 이미지의 선명도, 엣지(경계)의 강도를 측정하여 블러를 평가합니다. 대표적인 지표 및 알고리즘들은 다음과 같습니다:

 

1. Laplacian Variance (라플라시안 분산)

라플라시안 분산은 라플라시안 커널을 이용해서, 이미지의 2차미분을 구해 분산을 구하는 방법입니다. 이 분산이 뜻하는 바는 픽셀의 흩어짐 정도로, 또렷한 이미지일수록 높은 분산값을 가지며, 흐릿한 이미지일수록 낮은 분산값을 가지게 됩니다. 특정한 임계점을 두어 또렷하다, 흐리다라고 판단할 수 있습니다. 

다음의 장점을 지닙니다.

• 간단하고 빠릅니다.: 계산이 비교적 간단하여 실시간 블러 감지에도 적합합니다.
• 효과적임: 엣지 정보를 기반으로 하므로 다양한 종류의 블러를 효과적으로 감지할 수 있습니다.
• 수학적 직관성: 분산을 이용한 접근 방식은 통계적으로도 타당성이 있습니다.

 

2차원 이미지에서는 다음과 같이 표현합니다. 2차미분을 구하기 위해서는 Laplacian kernel을 이용해서 구합니다. 

$\nabla^2 I = \frac{\partial^2 I}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 I}{\partial y^2}$

이를 메트릭스 연산으로 표현하면, 라플라시안 커널이 됩니다.

$$\begin{bmatrix}
0 & 1 & 0 \\
1 & -4 & 1 \\
0 & 1 & 0
\end{bmatrix}
$$

import cv2
import numpy as np


def cal_laplacian_variance(image_array: np.ndarray):
    """라플라시안 분산을 구함

    Args:
        image_array (np.ndarray): RGB image array

    Returns:
        float: Laplacian variance
    """

    gray_image = cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    laplacian = cv2.Laplacian(gray_image, cv2.CV_64F)
    return laplacian.var()

라플라시안 분산은 분산이기에 항상 0또는 양의값을 갖게됩니다. 이런 경계면이 모호한 이미지를 바로 식별할 수 있습니다.

또는 경계면이 또렷한(=focal plane)에 맞게 하는 경우의 이미지도 선택할 수 있습니다.