저조도 사진의 가우시안 노이즈 제거와 시각적 만족도 조사

초록

본 연구는 저조도 촬영에서 발생한 실제 가우시안 노이즈를 대상으로, 3×3 평균 필터, 비국소 평균 필터, 양방향 필터, 그리고 Adobe Lightroom의 50%·100% 디노이즈 옵션 등 다섯 가지 필터링 방법의 정량적 성능(MSE, PSNR, R², SSIM)과 대학생 대상 설문을 통한 주관적 이미지 품질 인식을 비교한다. 통계적 ANOVA·ANCOVA 분석 결과, 객관적 지표와 주관적 점수 사이에 일관된 상관관계는 나타나지 않았으며, 특히 Lightroom 100% 설정은 높은 PSNR에도 불구하고 시각적 만족도가 가장 낮았다.

상세 분석

이 논문은 저조도 사진이라는 특수한 도메인에 초점을 맞추어 실제 촬영된 노이즈 이미지를 사용했다는 점에서 기존 시뮬레이션 기반 연구와 차별화된다. 데이터 수집 단계에서는 Canon 6D 풀프레임 카메라와 17‑40 mm f/4 렌즈를 이용해 ISO 200–600의 저감도 이미지와 ISO 20 000–25 600의 고감도 이미지를 각각 촬영하였다. 두 이미지 간의 차이는 노이즈 양상에 크게 기여했으며, 이를 그대로 JPEG으로 변환한 뒤 동일한 그레이스케일 필터를 적용해 색상 변수를 제거하였다.

정량적 평가에서는 MSE, PSNR, R², SSIM 네 가지 지표를 모두 계산했으며, 각 필터의 특성을 반영한 기대값과 실제 결과 사이의 차이를 상세히 보고한다. 3×3 평균 필터는 가장 낮은 PSNR와 높은 MSE를 보였지만, 가장 높은 SSIM을 기록해 구조적 유사성은 유지했다는 역설적인 결과가 나타났다. 비국소 평균 필터는 계산량이 많음에도 불구하고 PSNR가 평균 필터보다 크게 향상되었으며, 양방향 필터는 가장 높은 PSNR와 낮은 MSE를 기록했지만, 가장 큰 블러 현상으로 인해 SSIM이 다소 낮았다. Adobe Lightroom의 50% 디노이즈는 전반적으로 균형 잡힌 성능을 보였으나, 100% 설정은 PSNR가 최고임에도 불구하고 SSIM이 급격히 감소하고, 시각적 평가에서 가장 낮은 점수를 받았다.

주관적 평가에서는 Elon University의 수학·통계 전공 학부생 73명을 대상으로 R Shiny 기반 설문을 진행했다. 각 참가자는 ‘노이즈 없는 원본 이미지’를 기준으로 필터링된 이미지를 1~10점 척도로 평가했으며, 설문은 두 단계(훈련 이미지와 실제 평가 이미지)로 구성되었다. 수집된 데이터에 대해 일원배치 ANOVA와 ANCOVA를 수행했으며, 필터 종류에 따른 평균 점수 차이는 통계적으로 유의미(p < 0.05)했다. 특히 Lightroom 100% 필터는 평균 3.2점으로 가장 낮았고, 비국소 평균 필터는 6.8점으로 가장 높았다. ANCOVA 결과, 사전 훈련 점수(학습 이미지에 대한 평가)가 최종 점수에 미치는 영향은 유의미했지만, 필터 종류와의 상호작용은 없었다.

통계적 결과와 정량적 지표 사이의 불일치는 ‘객관적 품질 지표가 인간 시각 시스템의 주관적 만족도를 완전히 대변하지 못한다’는 기존 문헌(Jain et al., 2012)과 일치한다. 특히 고 PSNR를 보이는 Lightroom 100% 설정이 시각적으로 가장 불쾌한 이유는 가장 큰 블러와 디테일 손실에 기인한다는 해석이 가능하다. 논문은 또한 실험 설계상의 제한점—단일 이미지 사용, 제한된 피험자 풀, 필터 파라미터 미조정—을 인정하고, 향후 다중 이미지·다양한 피험자군·파라미터 최적화 연구가 필요함을 제언한다.