Top 10 모아레 현상 The 151 Correct Answer

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[톡 쏘는 과학 사이다] 무아레 무늬 / YTN 사이언스

모아레 패턴(Moire Pattern)이란?

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Summary of article content: Articles about 모아레 패턴(Moire Pattern)이란? 지금까지의 모아레 무늬를 좀 더 풀어 설명해 보면, “어떤 이유에서인지 작은 무늬로부터 큰 무늬가 보이는 현상”이라고 볼 수 있습니다. 신호처리 관점 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 모아레 패턴(Moire Pattern)이란? 지금까지의 모아레 무늬를 좀 더 풀어 설명해 보면, “어떤 이유에서인지 작은 무늬로부터 큰 무늬가 보이는 현상”이라고 볼 수 있습니다. 신호처리 관점 … 여름 철, 창에 걸려 있는 방충망을 두개 겹쳐서 본적이 있으신가요? 그 안에 나타나는 기이한 무늬들을 관찰한 적이 있으신가요? 당장 직관적으로 떠오르진 않아도 이 사진을 보시면 ‘아~’하고 감을 잡으실겁니다…괜찮아- 모든 것이 잘 될 꺼야
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Summary of article content: Articles about 모아레 현상(Moire) 모아레 현상은 빛의 파장에 따른 간섭현상의 일종으로, 진동수가 비슷한 두 개의 파동이 서로 영향을 미치면서 그 폭이 일정한 주기로 나타나게 되어 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for 모아레 현상(Moire) 모아레 현상은 빛의 파장에 따른 간섭현상의 일종으로, 진동수가 비슷한 두 개의 파동이 서로 영향을 미치면서 그 폭이 일정한 주기로 나타나게 되어 … 영상 속의 이상한 줄무늬 TV나 사진을 보다보면 기다란 줄무늬가 겹쳐 특이한 물결무늬로 나타나는 것을 본 적이 있을 것이다. 이것을 모아레 또는 무아레(moire) 무늬라고 한다. 고대 중국에서 수입한 비단 중,..
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모아레 패턴(Moire Pattern)이란?

여름 철, 창에 걸려 있는 방충망을 두개 겹쳐서 본적이 있으신가요?

그 안에 나타나는 기이한 무늬들을 관찰한 적이 있으신가요?

당장 직관적으로 떠오르진 않아도 이 사진을 보시면 ‘아~’하고 감을 잡으실겁니다.

커다란 검은색 무늬들이 보이시죠?

방충망 둘을 겹쳤을 때 이런 무늬를 쉽게 볼 수 있습니다.

방충망 하나만을 관찰하면 이런 무늬가 보이지 않는데,

두개를 겹치고 이리저리 구부려 보면 원래 방충망의 간격보다 넓은 무늬가 요동치는 모습을 관찰할 수 있습니다.

비단과 같이 약간 투명한 옷감을 겹쳤을 때에도 똑같은 현상이 관찰됩니다.

모아레 무늬(Moire pattern)라 함은, 이렇듯 자그만 주기적인 무늬가 겹쳐졌을 때 나타나는 더 큰 무늬를 말합니다.

Moire라는 이름의 기원은 상당히 복잡한 과거를 가지고 있는데요,

16세기 아랍어에서 실크의 한 종류의 이름이었던 [khayyara, خيّر]가 영어로 [mohair]로 번역되었었는데, 이것이 17세기에 프랑스어인 [mouaire]로 번역되었고, 이 단어가 또다시 영어로 옮겨오면서 [moire]라는 단어가 자리잡게 되었습니다. 한편 프랑스어에선 mouaire는 moirer라는 단어의 기원이 되었는데, 지금 moirer는 ‘방직으로 비단을 만드는’ 동사로 쓰이고 있어요. 따라서 단순히 영어라고 하기에도, 프랑스어라고 하기에도 애매한 단어가 되었군요.

아래 왼쪽: 가장 단순한 형태의 모아레 무늬- 두개의 다른 평행선 무리를 살짝 비껴 놓았을 때.

아래 오른쪽: 요즘은 모아레 무늬를 이용하여 입체 형상의 굴곡을 측정하는데 사용한다고 합니다. 위: 동물원의 철창에서도 모아레 무늬가 나타납니다.아래 왼쪽: 가장 단순한 형태의 모아레 무늬- 두개의 다른 평행선 무리를 살짝 비껴 놓았을 때.아래 오른쪽: 요즘은 모아레 무늬를 이용하여 입체 형상의 굴곡을 측정하는데 사용한다고 합니다.

위의 예들은 모두 줄무늬를 육안으로 직접 확인할 수 있는 예들이었습니다.

그러나 디지털 카메라가 보급되면서, 눈으로 보기엔 아무렇지도 않은데 대상을 촬영해 얻은 디지털 사진상에서 모아레가 나타나는 현상이 드물지 않게 일어나곤 합니다.

직접 사진으로 확인해 보면.

카메라를 좀 찍어보셨다.. 하신 분들은 무척이나 익숙한 현상일 겁니다. 위의 예들은 모두 줄무늬를 육안으로 직접 확인할 수 있는 예들이었습니다.그러나 디지털 카메라가 보급되면서, 눈으로 보기엔 아무렇지도 않은데 대상을 촬영해 얻은 디지털 사진상에서 모아레가 나타나는 현상이 드물지 않게 일어나곤 합니다.직접 사진으로 확인해 보면.카메라를 좀 찍어보셨다.. 하신 분들은 무척이나 익숙한 현상일 겁니다.

그런데 조금 이상하지 않나요?

앞에서 설명한 무늬들은 분명 두 개 이상의 작은 줄무늬가 겹쳐, 큰 줄무늬를 만들었는데 이 사진에선 작은 줄무늬(철망)가 하나 밖에 없음에도 불구하고 모아레 무늬가 나타나 보입니다.

청자켓이나 줄무늬 옷을 입은채 촬영하면 화상에서 모아레가 나타나기도 합니다. 오른쪽 그림처럼, 색깔있는 셔츠도 촬영해서 확대해 보면 색깔무늬가 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 이같은 이유로 TV에 출연하는 연예인들은 작은 줄무늬 옷을 잘 입지 않는다고 합니다.

이 피사체들은, 육안으로 직접 보면 화면상에서 보이는 모아레 무늬가 없습니다. 즉 이 모아레들은 위에서 나타난 모아레와는 달리 자연적인 현상이 아닌, 디지털 작업에 의해 생기는 현상입니다.

즉 앞서 나타난 모아레 무늬와는 그 태생이 다르고, 원리 역시 다릅니다.

하지만 언뜻보면 앞선 모아레 무늬들과 다를게 없어 보여서 두가지 경우 다 통칭해서 모아레라고 부르고 있습니다.

해외 웹사이트를 돌아다녀도 이 둘을 명확하게 구분해 설명하고 있는 곳이 잘 없더군요ㅎㅎ

좀 더 자세하게 살펴볼까요?

지금까지의 모아레 무늬를 좀 더 풀어 설명해 보면,

“어떤 이유에서인지 작은 무늬로부터 큰 무늬가 보이는 현상”이라고 볼 수 있습니다.

신호처리 관점에서 보면, 고주파수에서부터 저주파 성분이 딸려나온 것이죠.

눈으로 보이는 모아레와 컴퓨터에서 보이는 모아레, 둘 모두 이런 관점에서 비슷합니다ㅎㅎ

하지만 눈으로 보이는 모아레는 두개의 작은 무늬로부터 큰 무늬가 생겼고,

컴퓨터 화면에서 보이는 모아레는 하나의 작은 무늬로부터 큰 무늬가 생겼습니다.

– 이 아래서부터는 다소 내용이 난해할 수 있습니다.

그렇다고 일일히 설명을 하기엔 양이 너무 많고, 본 글의 목적이 두가지 무아레의 차이를 알리는데에 있는 만큼 생략된 설명이 많습니다.

1. 눈으로 보이는 모아레

다 아시겠지만, 두가지 작은 줄무늬가 합쳐져 큰 줄무늬를 만드는 현상, 바로 맥놀이 입니다. 맥놀이(beating)는 주파수가 비슷한 두 개의 파동이 서로 간섭을 일으켜 새로운 합성파가 만들어지는 현상을 말합니다. 오른쪽 그림과 같이 흰색, 검은색이 반복되는 줄무늬를 크기를 약간만 다르게 한 뒤 서로 겹쳐보면 거시적으로 보았을때 커다란 줄무늬가 나타납니다. 특별히 더 까맣고, 특별히 더 하얀 부분이 나타나는 것이죠. 맥놀이 현상은 소리에서 쉽게 들을수 있는데, 기타의 소리를 맞추는 일이 대표적이 되겠군요.

수학적으로 보면, 두 개의 정현파가 있다고 가정합시다.

y1 = D sin ( a * x)

y2 = D sin ( b * x)

이 둘을 합하면 오일러 식에 의해

y1 + y2 = D (sin (ax) + sin (bx) ) = 2 D * cos( (a-b)/2 *x) * sin( (a+b)/2 *x)

여기서 cos( (a-b)/2 *x)가 바로 우리가 눈을 보게되는 모아레 무늬의 저주파 성분이고, sin( (a+b)/2 *x)는 그 안에서 envelope 하는 성분이라고 볼 수 있습니다.

아래 그림은 두 줄무늬의 각도변화에 따른 모아레 무늬의 생성을 나타내었습니다. 각이 커질수록 위 식에서 a보다 b가 커지게 되므로 |a-b|도 커지게 되어 모아레 무늬의 파장이 짧아집니다. 물론 위식을 이 경우에 그대로 대입할수는 없고, 정확한 분석을 위해선 조금 변형된 식을 세워 근사값을 구하면 됩니다.

2. 컴퓨터로 보이는 모아레

사진을 찍었을 때 생기는 무늬나, 컴퓨터 상에서 사진의 크기를 바꾸었을 때 생기는 무늬 등은 모두 앨리어싱(aliasing)현상입니다. 앨리어싱이란 측정하고자 하는 주파수가 샘플링 주파수의 절반보다 클 때, 이를 측정할 수 없는 현상입니다. 앨리어싱에 대한 자세한 설명은 따로이 적어 올리겠습니다. 그걸 확인해 주시면 좋겠네요.

그런데 조금 이상하지 않나요?앞에서 설명한 무늬들은 분명 두 개 이상의 작은 줄무늬가 겹쳐, 큰 줄무늬를 만들었는데 이 사진에선 작은 줄무늬(철망)가 하나 밖에 없음에도 불구하고 모아레 무늬가 나타나 보입니다.청자켓이나 줄무늬 옷을 입은채 촬영하면 화상에서 모아레가 나타나기도 합니다. 오른쪽 그림처럼, 색깔있는 셔츠도 촬영해서 확대해 보면 색깔무늬가 나타나는 것을 확인할 수 있습니다. 이같은 이유로 TV에 출연하는 연예인들은 작은 줄무늬 옷을 잘 입지 않는다고 합니다.이 피사체들은, 육안으로 직접 보면 화면상에서 보이는 모아레 무늬가 없습니다. 즉 이 모아레들은 위에서 나타난 모아레와는 달리 자연적인 현상이 아닌, 디지털 작업에 의해 생기는 현상입니다.즉 앞서 나타난 모아레 무늬와는 그 태생이 다르고, 원리 역시 다릅니다.하지만 언뜻보면 앞선 모아레 무늬들과 다를게 없어 보여서 두가지 경우 다 통칭해서 모아레라고 부르고 있습니다.해외 웹사이트를 돌아다녀도 이 둘을 명확하게 구분해 설명하고 있는 곳이 잘 없더군요ㅎㅎ좀 더 자세하게 살펴볼까요?지금까지의 모아레 무늬를 좀 더 풀어 설명해 보면,”어떤 이유에서인지 작은 무늬로부터 큰 무늬가 보이는 현상”이라고 볼 수 있습니다.신호처리 관점에서 보면, 고주파수에서부터 저주파 성분이 딸려나온 것이죠.눈으로 보이는 모아레와 컴퓨터에서 보이는 모아레, 둘 모두 이런 관점에서 비슷합니다ㅎㅎ하지만 눈으로 보이는 모아레는 두개의 작은 무늬로부터 큰 무늬가 생겼고,컴퓨터 화면에서 보이는 모아레는 하나의 작은 무늬로부터 큰 무늬가 생겼습니다.- 이 아래서부터는 다소 내용이 난해할 수 있습니다.그렇다고 일일히 설명을 하기엔 양이 너무 많고, 본 글의 목적이 두가지 무아레의 차이를 알리는데에 있는 만큼 생략된 설명이 많습니다.1. 눈으로 보이는 모아레다 아시겠지만, 두가지 작은 줄무늬가 합쳐져 큰 줄무늬를 만드는 현상, 바로 맥놀이 입니다. 맥놀이(beating)는기타의 소리를 맞추는 일이 대표적이 되겠군요.수학적으로 보면, 두 개의 정현파가 있다고 가정합시다.y1 = D sin ( a * x)y2 = D sin ( b * x)이 둘을 합하면 오일러 식에 의해y1 + y2 = D (sin (ax) + sin (bx) ) = 2 D * cos( (a-b)/2 *x) * sin( (a+b)/2 *x)여기서 cos( (a-b)/2 *x)가 바로 우리가 눈을 보게되는 모아레 무늬의 저주파 성분이고, sin( (a+b)/2 *x)는 그 안에서 envelope 하는 성분이라고 볼 수 있습니다.아래 그림은 두 줄무늬의 각도변화에 따른 모아레 무늬의 생성을 나타내었습니다. 각이 커질수록 위 식에서 a보다 b가 커지게 되므로 |a-b|도 커지게 되어 모아레 무늬의 파장이 짧아집니다. 물론 위식을 이 경우에 그대로 대입할수는 없고, 정확한 분석을 위해선 조금 변형된 식을 세워 근사값을 구하면 됩니다.2. 컴퓨터로 보이는 모아레사진을 찍었을 때 생기는 무늬나, 컴퓨터 상에서 사진의 크기를 바꾸었을 때 생기는 무늬 등은 모두 앨리어싱(aliasing)현상입니다. 앨리어싱이란 측정하고자 하는 주파수가 샘플링 주파수의 절반보다 클 때, 이를 측정할 수 없는 현상입니다. 앨리어싱에 대한 자세한 설명은 따로이 적어 올리겠습니다. 그걸 확인해 주시면 좋겠네요.

출처: https://yodavinci.tistory.com/entry/무아레-무늬-Moire-pattern [긍정의 사다리]

모아레 현상(Moire)

영상 속의 이상한 줄무늬

TV나 사진을 보다보면 기다란 줄무늬가 겹쳐 특이한 물결무늬로 나타나는 것을 본 적이 있을 것이다. 이것을 모아레 또는 무아레(moire) 무늬라고 한다. 고대 중국에서 수입한 비단 중, 물결무늬를 띈 것을 프랑스어로 무아레 실크라고 불렀는데, 이 무늬가 마치 무아레 실크와 닮았다하여 모아레 라고 부르게 되었다.

모아레 현상은 빛의 파장에 따른 간섭현상의 일종으로, 진동수가 비슷한 두 개의 파동이 서로 영향을 미치면서 그 폭이 일정한 주기로 나타나게 되어 생기게 된다. 이 현상은 영상 촬영시 더욱 두드러지게 나타난다. 따라서, 영상제작자들은 출연자가 가급적 가늘고 긴 줄무늬나 일정한 간격의 기다란 패턴을 가진 옷을 입지 않는 것을 선호한다.

모아레 현상은 영상 뿐 아니라 우리 주변에서도 볼 수 있는데, 모기장이나 모시옷이 여러겹 겹쳐 있거나 지폐를 복사할 때 나타난다. 위조지폐를 구분하기 위한 것이다. 또한, 빛을 쪼여 그림자를 만들고 줄무늬판을 이용하면 무아레 무늬를 만들면 동고선처럼 나타나 물체의 높낮이를 확인할 수 있게 되는데, 이를 이용하여 자동차나 비행기의 표면이 편평한지 측정할 수 있다.

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[OpenCV] [Python] 모아레(Moire)현상 제거

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모아레(Moire) 현상은 빛이 파동의 성질을 갖고 있기 때문에 나타난다. 모아레 현상은 ‘맥놀이 현상’과 유사하다. 맥놀이 현상이란 진동수가 비슷한 두 개의 파동이 서로 영향을 미쳐 진동수의 폭이 일정한 주기로 변하는 현상이다.

예를 들어 큰 종을 치면 처음에는 큰 소리가 나지만 시간이 지날수록 소리가 커지고 작아지기를 반복하는 현상이 있다. 범종은 두꺼워 종을 칠 때 2개 이상의 진동수를 가진 소리가 만들어지는데, 이 소리들은 서로 간섭한다. 위상이 같을 때는 소리가 더 커지고, 위상이 반대일 때는 소리가 줄어든다. 이러한 현상은 진동수는 비슷하지만 일치하지 않을 때 나타나는 현상이다.

다시 소리에서 빛의 관점으로 돌아온다. 빛 역시 파동의 성질을 갖고 있어 소리와 같이 간섭 현상이 일어난다. 즉, 비슷한 파장의 빛이 겹치면 위상이 같은 방향일 때는 더 커지고, 위상이 반대 방향일 때는 줄어든다. 물결무늬가 생기기도 하고, 또 무지갯빛이 나타나기도 한다. 심지어 반복 패턴이 아주 짧으면 단 1개의 무늬로도 모아레 무늬가 나타나기도 한다. 이는 우리 눈의 잔상 때문인데 우리가 한 곳을 응시해도 정확히 한 점을 계속 볼 수는 없고 매 순간 보는 방향과 위치가 아주 조금씩 달라지기 때문이다. 그러므로 먼저 봤던 상이 완전히 사라지지 않고 남아 있게 되고, 먼저 본 상(잔상)과 지금 보고 있는 상이 겹치면서 모아레 무늬를 보게 된다.

예를 들어 햇빛이 비칠 때 모기장이 겹쳐 있는 부위에 생긴 물결무늬를 볼 수 있는데 가까운 모기장을 상하좌우로 움직이거나 각도를 바꾸면 물결무늬 또한 움직인다. 모기장뿐만 아니라 일정한 간격을 갖는 무늬가 반복해 겹쳐지면 어디서든 이런 무늬가 생길 수 있다. 다른 예시로 스마트폰 카메라를 이용하여 모니터를 촬영하였을 때도 모아레 현상을 발견할 수 있다.

Fig 1. Moire 현상

위와 같은 결과는 모니터 화면의 출력 주파수에 비해 스마트폰 카메라의 셔터 스피드가 더 빠를 때 발생한다. 만약 모니터 주사율이 144Hz일 때 셔터 스피드가 이보다 빠르다면 찰나의 순간 어두운 부분들이 사진에 그대로 남게된다. 반면 인간의 눈은 잔상이 남기에 144번 사이에 발생하는 손실 부분을 인지할 수 없다. 셔터 스피드를 낮추면 이러한 현상을 방지할 수 있다.

또는 이 모아레 현상을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 제거할 수도 있다. LPF(Low Pass Filter)를 이용해 고주파 영역을 날려주면 된다. 영상 처리에서는 2차원 푸리에 변환을 사용한다. 이는 영상을 x축 또는 y축 방향으로 따라가면서 픽셀의 밝기 변화를 파형 또는 신호로 보고 주파수 분석을 적용한다. 푸리에 변환을 통해 얻은 각 주파수 성분의 강도를 스펙트럼(spectrum)이라고 부르는데 스펙트럼도 이미지처럼 표현이 가능하다.

퓨리에 변환을 모두 다루기에는 내용이 너무 많아 간략하게 아래 소스코드를 구현한 것으로 대체한다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ori = cv2.imread(‘brokenEgg.jpeg’, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.imread(‘moireEgg.jpeg’, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) f_ori = np.fft.fft2(ori) shift_ori = np.fft.fftshift(f_ori) magnitude_spectrum_ori = 20*np.log(np.abs(shift_ori)) f = np.fft.fft2(img) shift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(shift)) fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.subplot(221), plt.imshow(ori, cmap=’gray’) plt.title(‘Original’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(222), plt.imshow(magnitude_spectrum_ori, cmap=’gray’) plt.title(‘Original Magnitude Spectrum’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(223), plt.imshow(img, cmap=’gray’) plt.title(‘Moire’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(224), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap=’gray’) plt.title(‘Moire Magnitude Spectrum’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig(‘result’, dpi=300, bbox_inches=’tight’) plt.show()

13번 째 라인의 shift를 통해 원점을 왼쪽 상단에서 중앙 부분으로 이동시켰다. 이를 통해 가운데로 갈수록 저주파이고 가장자리로 향할수록 고주파가 되도록 설정할 수 있다.

위 코드를 통해 아래의 퓨리에 변환을 통해 스펙트럼을 표현한 결과를 볼 수 있다. 원본 사진과 모아레 현상이 생긴 사진의 스펙트럼을 비교하면 확연하게 노이즈가 생겨있는 것을 볼 수 있다. 사진 사이즈는 따로 맞추지 않아 대략적인 스펙트럼만 주목하면 된다.

Fig 2. 원본과 모아레 현상이 있는 사진 비교

모아레 제거를 할 때 스펙트럼 영상의 중심에 있는 밝은 부분은 건드리면 안 된다. 이 부분은 영상의 전체적인 밝기 및 원본 영상의 주요 패턴을 나타내는 부분이기 때문이다. 따라서 모아레 패턴은 비교적 고주파 반복 패턴이기 때문에 아래와 같이 테두리 부근에서 밝게 빛나는 부분들을 제거해 주면 된다.

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread(‘moireEgg.jpeg’, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) f = np.fft.fft2(img) shift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(shift)) magnitude_spectrum[600:800, :420] = 0 magnitude_spectrum[600:800, 680:] = 0 magnitude_spectrum[:550, 465:570] = 0 magnitude_spectrum[940:, 465:570] = 0 plt.subplot(111), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap=’gray’) plt.savefig(‘result2′, dpi=300, bbox_inches=’tight’)

Fig 3. 고주파 제거

위와 같이 고주파 부분을 날려주면 모아레 현상을 어느정도 제거할 수 있다. 일단 임의로 특정 고주파를 강제로 제거했다. 원하는 주파수 대역을 제거한 후 푸리에 역변환을 하면 아래 그림과 같이 특정 주파수 패턴이 제거된 결과를 얻을 수 있다. 아래 python 코드에서 ifft를 수행하여 모아레 현상이 제거되었는지 확인해본다.

import cv2 import copy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread(‘moireEgg.jpeg’, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) f = np.fft.fft2(img) shift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(shift)) magnitude_spectrum_moire = copy.deepcopy(magnitude_spectrum) magnitude_spectrum[600:800, :420] = 0 magnitude_spectrum[600:800, 680:] = 0 magnitude_spectrum[:550, 465:570] = 0 magnitude_spectrum[940:, 465:570] = 0 shift[600:800, :420] = 0 shift[600:800, 680:] = 0 shift[:550, 465:570] = 0 shift[940:, 465:570] = 0 f_ishift = np.fft.ifftshift(shift) img_back = np.fft.ifft2(f_ishift) img_back = np.abs(img_back) plt.subplot(221), plt.imshow(img, cmap=’gray’) plt.title(‘Moire’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(222), plt.imshow(magnitude_spectrum_moire, cmap=’gray’) plt.title(‘Moire Magnitude Spectrum’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(223), plt.imshow(img_back, cmap=’gray’) plt.title(‘Self LPF’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(224), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap=’gray’) plt.title(‘LPF Magnitude Spectrum’, fontsize=14, fontweight=’bold’), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig(‘result’, dpi=300, bbox_inches=’tight’) plt.show()

Fig 4. 모아레 현상 제거

잘 보면 어느정도 제거된 것을 확인할 수 있다.

참고 자료

https://medu.kocca.kr/edumobile/bbs/B0000023/view.do;jsessionid=407A559E538BDC6BD89AEE08210F11E0.cklwas01?nttId=73048&searchCnd=&searchWrd=&gubun=&delCode=0&useAt=&replyAt=&menuNo=600007&sdate=&edate=&viewType=&type=&siteId=&option1=&option5=&pageIndex=5

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=jkhan012&logNo=220397863065

https://darkpgmr.tistory.com/14

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