AI이미지보정 썸네일형 리스트형 Python으로 이미지에서 반사/글레어 제거(Reflection Removal) 기법 1. 반사 제거는 ‘화질 개선’ 문제가 아니라 ‘데이터 포기 기준’의 문제다이미지에서 반사(Reflection)나 글레어(Glare)를 제거하는 문제를 처음 접했을 때, 나는 이것을 단순한 전처리 문제로 생각했다. 밝게 튄 영역을 줄이고, 원래 배경을 복원하면 되는 작업이라고 판단했다. 그러나 실제 공정에 적용하면서 깨달은 점은, 반사 제거는 얼마나 복원할 것인가보다, 어디까지를 포기할 것인가를 결정하는 문제라는 사실이었다. 특히 유리 쇼케이스, 스마트폰 화면, 차량 전면 유리처럼 반사가 구조적으로 발생하는 환경에서는 “완전 제거”라는 목표 자체가 비현실적이었다.2. 현장에서 가장 먼저 무너진 가정: 반사는 노이즈가 아니다초기 구현에서는 반사를 노이즈처럼 다뤘다. 밝기 임계값을 기준으로 마스킹하고, 주변.. 더보기 Python으로 이미지 노이즈 제거(Denoising) 및 선명도 향상 실전 가이드 1. 노이즈 제거를 ‘깨끗하게 만드는 작업’으로 오해했던 시작Python으로 이미지 노이즈 제거를 처음 다룰 때, 목표는 명확했다. 최대한 깨끗하고 선명한 이미지를 만드는 것. 하지만 실전에서 이 기준은 거의 항상 문제를 만들었다. 특히 CCTV, 산업용 카메라, 모바일 촬영 이미지에서는 노이즈와 정보가 서로 얽혀 있었다. 노이즈를 강하게 제거할수록 정작 필요한 디테일까지 함께 사라지는 상황이 반복되었다.2. 가장 많이 발생한 실패: 선명하지만 쓸 수 없는 이미지현장에서 가장 많이 폐기된 결과는 “보기에는 깔끔한데 판단은 불가능한 이미지”였다. 엣지는 흐려지고, 미세한 패턴은 뭉개졌다. 사람이 보기엔 좋아 보였지만, 분석·검출·식별 단계에서는 오히려 원본보다 성능이 떨어졌다. 이때 깨달은 점은 명확했다... 더보기 이전 1 다음
