자율 주행 자동차 카메라 영상이 늘 흐린 이유
3-05 노이즈는 줄이고 경계는 뚜렷하게 해 주는 공간 필터링
자동차에서 카메라로 찍은 영상은 움직이면서 촬영하다 보니 흔들리기 일쑤다. 그리고 어두운 환경에서 촬영하면 여러 가지 노이즈도 생길 수 있다. 안전한 자율 주행을 위해서는 2차원으로 처리된 영상의 각 픽셀에 대해 주변 픽셀들과의 관계를 이용하여 영상 자체의 특징을 강화하거나 노이즈를 감소시키는데 이런 활동을 공간 필터링이라고 부른다.
일차적으로 실제 대상에서 온 신호가 아닌 노이즈는 제거되어야 한다. 노이즈를 제거하는 가장 기본적인 방법은 평균화 필터다. 마스크 또는 커널이라고 불리는 주로 3x3 또는 5x5 크기인 작은 윈도를 영상의 각 픽셀 위치에 대해 이동시키면서, 해당 픽셀과 주변 픽셀들의 값을 합쳐 평균한 값으로 대체하는 것이다. 랜덤 노이즈를 감소시키는 장점이 있지만, 이미지가 많이 흐려진다.
이를 보완하려면 조금 더 본래의 픽셀값에 가중치를 두면 흐려지는 정도가 개선된다. 대표적인 가중치 평균으로 사용하는 방식이 가우시안 함수를 이용한 가우시안 필터다. 평균화 필터에 비해 작은 노이즈를 없애는 것이 유리하지만 큰 노이즈를 잡기 위해서는 마스크의 크기를 크게 잡아야 한다. 다만 마스크가 크면 계산이 복잡해지면서 연산량이 많아지는 단점이 있다.
원본에 비해 내부는 흐려지고 경계는 뚜렷해 진다. 자율 주행에 있어서는 물체의 내부 형상보다 경계를 명확히 하는 것이 더 중요하기 때문에 위의 사진처럼 원본보다 형체 내부는 흐려지더라도 노이즈가 적고 경계가 더 뚜렷하게 보이는 공간 필터링으로 영상을 일차처리한다. 테슬라나 자율 주행 회사들의 카메라 영상들이 핸드폰 사진보다 늘 흐려 보이는 이유도 여기에 있다.
