한국 연구진이 강한 잡음으로 손상된 왜곡 영상을 복원하는 기술 개발에 성공했다.

카이스트(KAIST)는 장무석 바이오·뇌공학과 교수 연구팀이 삼성전자 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡과 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상 복원 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

생물학 연구 때 형광 현미경에서 측정된 신호는 주위 장애물로 흐려지기 때문에 영상을 복원하는 과정이 반드시 필요하다. 반도체 산업에서도 미세 공정 오류 감지, 공정 수율 개선 과정에 사용되는 영상이 흐려졌을 때 이를 보정해야 한다.

연구팀은 수 차례 시도 끝에 강한 영상 잡음을 효과적으로 억제하고 블러 효과가 제거된 영상을 복원하는 과정의 균형을 맞추는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다.

연구팀은 왜곡된 영상을 역 필터 기반으로 복원하는 위너 디컨볼루션으로 접근법을 개발했다. 이를 적응형 억제 변수, 생성형 인공지능 모델과 결합해 강한 잡음으로 손상된 영상을 복원할 수 있게 됐다.

이찬석 연구원은 "지금까지는 무작위적 잡음을 극복하는 것에 집중했지만 앞으로는 비균일·다양한 손상 형태 영상 복원 기술 개발에 주력하겠다"고 말했다.