Gaussian Blur 필터의 크기는 노이즈의 크기와 이미지의 해상도에 따라 결정됩니다. 일반적으로 필터의 크기는 노이즈의 크기보다 크거나 같아야 합니다. 필터의 크기는 2의 거듭제곱으로 지정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 3x3, 5x5, 7x7 등이 있습니다.
필터의 표준편차는 노이즈의 크기를 나타냅니다. 표준편차가 클수록 노이즈가 커집니다. 표준편차는 필터의 크기와 반비례합니다. 필터의 크기가 클수록 표준편차가 작아집니다. 예를 들어, 3x3 필터의 표준편차가 1.4일 때, 5x5 필터의 표준편차는 1.2가 될 수 있습니다.
필터의 크기와 표준편차를 결정하는 기준은 다음과 같습니다.
- 노이즈의 크기: 노이즈의 크기를 측정하여 필터의 크기를 결정합니다.
- 이미지의 해상도: 이미지의 해상도를 측정하여 필터의 크기를 결정합니다.
- 노이즈의 종류: 노이즈의 종류에 따라 필터의 크기를 결정합니다. 예를 들어, Salt and Pepper 노이즈는 작은 필터를 사용하는 것이 좋습니다.
필터의 크기와 표준편차를 결정하는 예제는 다음과 같습니다.
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python
import cv2
import numpy as np
# 이미지 로드
img = cv2.imread('image.jpg')
# 노이즈 추가
img_noisy = img + np.random.normal(0, 10, img.shape)
# 필터 크기와 표준편차 설정
filter_size = 5
sigma = 1.2
# Gaussian Blur 필터 적용
img_filtered = cv2.GaussianBlur(img_noisy, (filter_size, filter_size), sigma)
# 결과 출력
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Noisy', img_noisy)
cv2.imshow('Filtered', img_filtered)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
이 예제에서는 노이즈를 추가한 후 Gaussian Blur 필터를 적용하여 노이즈를 제거합니다. 필터의 크기와 표준편차는 노이즈의 크기와 이미지의 해상도에 따라 결정됩니다.
2025-04-06 11:17