아름다운 일몰이나 소중한 가족의 순간을 사진에 담았는데, 원치 않는 노이즈나 색상 왜곡이 발견된다면 어떨까요? 사진 노이즈 제거 노이즈 제거는 이러한 상황에서 필수적인 도구가 되어 선명도와 생동감을 되살려줍니다. 흐릿한 스마트폰 사진이든 정교한 컴퓨터 그래픽이든, 노이즈를 제거하면 산만하고 불분명한 이미지를 선명하고 전문적인 이미지로 탈바꿈시킬 수 있습니다. 올바른 도구와 기술만 있다면 누구나 사진을 보정하여 놀랍도록 깔끔한 결과물을 얻을 수 있습니다.

파트 1. 이미지 노이즈 제거란 무엇인가?

이미지 노이즈 제거는 원치 않는 시각적 노이즈를 제거하는 작업입니다. 노이즈는 이미지에 불규칙적이고 무작위적인 밝기 및 색상 변화를 일으키는 요소입니다. 사진이나 컴퓨터 그래픽 이미지가 거칠어지거나, 색상이 불규칙하거나, 선명하지 않게 보이는 이유가 바로 노이즈 때문입니다. 사진 작가가 아무리 적절한 조명과 카메라 설정을 사용하더라도 노이즈 때문에 결과물이 만족스럽지 못할 수 있습니다. 특히 레이 트레이싱 장면과 같은 컴퓨터 그래픽에서는 노이즈가 더욱 심각하게 나타납니다.

컴퓨터 그래픽에서 모든 이미지는 유용한 정보와 노이즈로 구성됩니다. 노이즈 제거는 유용한 시각적 특징, 즉 가장자리, 질감, 모서리, 반사 및 그림자를 유지하는 것을 목표로 합니다. 노이즈는 이미지 선명도를 저해하는 주요 요인입니다. 이를 달성하기 위해 노이즈 제거는 세 가지 핵심 신호를 처리해야 합니다.

  • 1. 확산 조명: 빛은 모든 방향으로 산란되고 반사됩니다.
  • 2. 반사광 또는 정반사광 조명: 특정한 방향으로 반사되는 빛.
  • 3. 무한 광원 그림자: 햇빛이나 다른 직접적인 광원에 의해 발생하는 그림자와 빛.

깨끗한 이미지를 생성하려면 픽셀당 수천 개의 광선이 필요하지만, 실시간 광선 추적은 더 적은 수의 광선으로 제한되기 때문에 출력 이미지에 노이즈가 발생합니다. 하지만 노이즈 제거는 이미지의 상호작용성을 유지하면서 노이즈를 제거하는 데 매우 중요합니다.

파트 2. 이미지 노이즈 제거는 어떻게 작동할까요?

최신 디지털 영상 노이즈 제거 기술은 공간 필터링, 시간 누적, 머신러닝 기반 재구성이라는 세 가지 주요 기법을 중심으로 발전해 왔습니다. 이 모든 방법은 서로 다른 방식으로 노이즈를 제거하는 것을 목표로 하며, 최상의 결과를 얻기 위해 종종 함께 사용됩니다.

1. 공간 필터링

공간 필터링

공간 필터링은 픽셀 주변 영역을 공간적으로 필터링하고, 유사한 픽셀과 비교하며, 노이즈를 평활화하여 균일한 구조를 생성함으로써 영상 기술을 향상시키는 방법입니다. 이를 통해 이미지에서 무작위로 발생하는 방해 영역을 제거하고 구조를 보존하여 노이즈를 줄일 수 있습니다.

장점
이 방법에는 시간 지연이 없습니다.
이 방법은 프레임의 선명도를 높여 이미지가 더 또렷하게 보이도록 합니다.
단점
이미지의 선명도가 떨어지고 이미지가 흐릿해질 수 있습니다.
화면 불안정으로 인해 깜빡임이나 세부 묘사의 불일치와 같은 시각적 부작용이 발생할 수 있습니다.

2. 시간적 누적

시간적 누적

시간적 누적. 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 이미지 안정성을 향상시킵니다. 이 기술은 과거 프레임을 활용하여 시각적 이상 현상을 제거하고 시각 데이터 누적에 깜빡임 없는 시간적 일관성을 제공하는 데 중점을 둡니다. 실시간 광류는 향상된 부드러움을 제공합니다.

장점
화면 깜빡임과 페이지 오류가 줄어들어 이미지 재생이 더욱 부드러워졌습니다.
여러 프레임에 걸쳐 뛰어난 시공간적 안정성을 보여줍니다.
단점
화면 깜빡임과 페이지 끊김 현상이 적어 이미지 재생이 매우 부드럽습니다.
여러 프레임에 걸쳐 뛰어난 시공간적 안정성을 보여줍니다.

3. 머신러닝 및 딥러닝 기반 재구성

딥러닝 재구성

이 전략은 고품질 및 저품질 이미지 쌍에서 노이즈를 제거하는 특수 설계된 신경망을 사용하여 이미지의 속성을 손실하지 않고 이미지를 간소화하고 개선하는 방식으로 작동합니다.

장점
향상된 선명도로 인해 뛰어난 고화질 이미지를 생성합니다.
노이즈가 심한 이미지에서도 효과적으로 작업할 수 있도록 하여 사용자가 온라인으로 이미지 선명하게 하기 선명도와 세부 정보를 복원하면서.
단점
이로 인해 여러 프레임에 걸친 연속적인 과정에서 불안정성이 더욱 커질 수 있습니다.
특수 설계된 시간 안정화 장치를 사용하여 깜빡임을 줄이고 부드러운 움직임을 구현합니다.

파트 3. 온라인에서 무료로 이미지 노이즈 제거하는 방법

모든 변수를 고려해 볼 때, 만약 당신이 초보자이고 지나치게 복잡한 프로그램 없이 이미지의 선명도를 향상시키고 싶다면, AVAide 이미지 업스케일러 이 도구는 여러분에게 딱 맞는 이상적인 도구입니다. 무료로 제공되는 가볍고 설치가 필요 없는 온라인 편집기로, 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. AI 기반으로 작동하며, 클릭 한 번으로 노이즈를 제거하고, 초점을 선명하게 하여 디테일을 개선하고, 이미지를 2배, 4배, 6배, 심지어 8배까지 확대할 수 있습니다. 또한 일괄 처리 기능을 지원하여 여러 이미지를 한 번에 보정할 수 있습니다. 인물 사진, 제품 사진, 동물 사진 등 다양한 사진에 적합하며, 최소한의 노력으로 전문가 수준의 결과물을 빠르게 얻을 수 있습니다.

1 단계도구에 액세스하세요

이 도구를 사용하려면 인터넷 브라우저를 열고 AVAide Image Upscaler 웹사이트를 방문하세요. 이 도구는 완전히 온라인으로 작동하므로 아무것도 설치할 필요가 없습니다.

2 단계이미지 업로드

을 치다 사진 선택 버튼을 클릭하고 흐릿하거나 노이즈가 포함된 이미지 파일을 선택하세요. 이 도구는 JPG, JPEG, BMP 등 거의 모든 이미지 파일 형식에서 작동합니다.

사진 선택

3단계자동으로 음질 향상 및 노이즈 제거

이미지 업로드가 완료되면 AI가 자동으로 이미지 처리를 시작합니다. 노이즈를 줄이고, 전반적인 선명도를 개선하며, 흐릿한 부분을 선명하게 만듭니다. 원하시면 이미지 크기를 확대할 수도 있습니다. , , , 또는 이미지의 더 많은 특징을 보여주기 위해 원본 크기를 유지했습니다.

확대 옵션

4단계결과 미리보기

이 도구를 사용하면 거의 즉시 개선된 이미지를 확인할 수 있으므로 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상에 있어 도구의 효과를 평가할 수 있습니다.

5단계깨끗한 이미지를 다운로드하세요

이 도구는 워터마크가 없는 깨끗하고 고해상도의 이미지를 생성하며, 이러한 이미지를 얻으려면 버튼 하나만 누르면 됩니다. 구하다 단추.

저장 버튼

파트 4. 포토샵으로 이미지 노이즈 제거하는 방법

Adobe Photoshop은 디테일과 질감을 그대로 유지하면서 노이즈 감소 및 그레인/아티팩트 제거에 특화된 기술을 선도해 왔습니다. Photoshop은 현대 이미지 처리 분야에서 비할 데 없는 기술을 제공하여 사용자가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 사진에 픽셀을 추가하세요 또한 카탈로그 및 전문적으로 디자인된 디지털 매체에 사용할 만한 인쇄물 수준의 이미지를 제작합니다.

1 단계포토샵을 실행하고 노이즈를 제거할 사진을 연 다음, 원본 레이어를 비교를 위해 그대로 남겨두기 위해 레이어를 복제합니다.

2 단계이동 필터 > 소음 > 소음을 줄이다 슬라이더를 조정하여 원치 않는 노이즈를 제거하면서 이미지의 세부 정보를 유지하세요.

필터 노이즈 감소

3단계RAW 이미지의 경우, 열기 필터 > Camera Raw 필터 그리고 사용하다 세부 사항 패널을 사용하여 밝기와 색상 노이즈를 미세 조정하여 더욱 부드러운 결과를 얻습니다.

Camera Raw 필터

4단계레이어 마스크를 적용하여 이미지의 특정 영역에서 노이즈를 제거함으로써 중요한 세부 사항은 선명하게 유지하고 배경과 같이 중요도가 낮은 부분은 부드럽게 처리할 수 있습니다.

5단계편집한 레이어와 원본을 비교하고, 최종 조정을 마친 후, 깔끔하고 고품질의 이미지를 원하는 형식으로 저장하세요.

결론

원하시면 이미지의 노이즈를 제거하다올바른 과정과 적용 방법을 사용하는 것이 중요합니다. 인공지능(AI)을 활용한 온라인 도구는 효과적이며, 포토샵과 같은 전문 애플리케이션은 노이즈 제거 작업을 더욱 세밀하게 진행하여 사진의 품질을 극대화할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 화질이 떨어지고 노이즈가 많거나 디테일이 부족한 사진도 고품질의 매력적인 이미지로 개선할 수 있습니다.

에 의해 제인 피네다 2026년 1월 4일

관련 기사