Unsharp Masking and Selective Unsharp Masking

정의

Unsharp Masking

• sharpness를 높이는 대표적인 sharpening 기법.
• 그러나 평탄부의 Noise까지 강조함.

Selective Unsharp Masking

• 선택적으로 sharpening을 적용: subtle detail은 강조되지 않음.
• Edge Enhancement 에 속함.

2024.09.05 - [Programming/DIP] - [CV] Sharpness (선예도)

[CV] Sharpness (선예도)

2025.09.16 - [Programming/DIP] - Edge Enhancement 와 Sharpening

Edge Enhancement 와 Sharpening

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Unsharp Masking 기본 원리

original image $I$와 blurred image $B$의 difference(차이)를 이용해 High frequency component를 구함.

수식:

$$\text{sharpened} = I + k \cdot (I - B) = I - \beta I_\text{maks}$$

• $k$: sharpening 강도(factor).
• $I-B$: unsharp mask 라고 부리며 고주파 성분이며 mask로 더해져서 edge등의 고주파 성분을 강화함.

sharpening factor의 효과

• $k > 1$ ▷ 경계가 과도하게 강조 ▷ 이미지가 더 날카롭고 선명.
• $k=1$ ▷ 전통적인 표준 sharpening
• $0< k < 1$ ▷ sharpening 효과가 줄어듦
• $k = 0$ ▷ 원본 그대로
• $k < 0$ ▷ 반대로 경계를 흐리게 하며 blur 효과까지 가능

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Selective Unsharp Masking 원리

차이값 $\Delta=|I-B|$가 일정 임계값(threshold) 이상인 픽셀에서만 sharpening을 적용 (selective).

Thresholding에 의한 마스크 $M$을 정의하여 selective sharpening을 수행:

$$M(x, y) = \begin{cases} 1, & \Delta(x, y) \geq \text{threshold} \ 0, & \text{otherwise} \end{cases}$$

최종 sharpening 결과는

$$\text{sharpened} = I + k \cdot M \cdot (I - B)$$

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참고: Blurred Image 생성 과정

Blurred Image $B$는 original image $I$에 가우시안 블러(Gaussian Blur)를 적용해 생성.

• OpenCV에서는 cv2.GaussianBlur 함수를 사용하며,
• Kernel size와 Sigma로 blurring 강도를 조절할 수 있음.

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Example

https://gist.github.com/dsaint31x/d0159179ffa08574f346e6d15c795826

dip_unsharp_masking_selective_unsharp_masking.ipynb

 

 

Original + Internal Noise

• 부드러운 회색 배경에 중앙 사각형 경계가 존재
• 사각형 내부에 추가적으로 노이즈가 추가됨.

Blurred

• 가우시안 블러 적용으로 경계와 내부 노이즈 모두 흐려짐.
• LPF 의 결과로 보면 됨.

Unsharp Masking (K=1)

• 전체 영역에 sharpening이 적용되어 경계는 선명해지지만,
• 내부 노이즈까지 과도하게 강조됨
• 사각형 내부가 거칠어 보임.

Selective Unsharp (Thresholded)

• 경계 부위에서만 sharpening이 적용되어 경계는 선명 (Edge Enhancement)
• 하지만, 사각형 내부 노이즈는 거의 강조되지 않음
• selective sharpening 효과 확인.

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같이보면 좋은 자료들

https://ds31x.tistory.com/468#8.-unsharpmask-%ED%95%84%ED%84%B0

Pillow 사용법 - Basic 04 - ImageFilter

 

https://ds31x.tistory.com/453#randomadjustsharpness

[PyTorch] Photometric-torchvision.transforms.v2