사진에 모아레 패턴이 나타나는 이유는 무엇일까요? 과학적 설명
모아레 효과란 무엇인가요?
컴퓨터 화면, 줄무늬 셔츠 또는 벽돌 벽을 찍어본 적이 있다면 모아레 효과(Moiré effect)라고 알려진 이상한 물결 모양의 무지개색 패턴을 본 적이 있을 것입니다. 이러한 패턴은 실제 세계에는 존재하지 않습니다. 피사체와 카메라 간의 상호 작용으로 생성된 광학적 아티팩트입니다. 완벽한 샷을 산만하고 전문적이지 않은 엉망인 상태로 바꿀 수 있습니다.
"모아레(Moiré)"라는 용어(무아레로 발음)는 프랑스 섬유 산업에서 유래했으며, 물결 모양이나 잔물결 모양의 외관을 가진 직물을 설명합니다. 실크 직조공들은 미적 아름다움을 위해 의도적으로 이 효과를 만들었지만, 디지털 사진에서는 사진작가가 피하려고 애쓰는 원치 않는 오류인 경우가 거의 항상 있습니다.
과학: 간섭 패턴
핵심적으로 모아레 패턴은 간섭 패턴입니다. 두 개의 격자 모양 패턴이 겹치지만 완벽하게 정렬되지 않을 때 발생합니다. 사진에서 이 두 격자는 다음과 같습니다.
- 피사체의 패턴: 촬영하는 물체의 미세한 디테일(예: 화면의 픽셀, 직물의 실, 고층 건물의 선).
- 센서의 패턴: 카메라 디지털 센서의 고정된 포토사이트(픽셀) 격자.
피사체 패턴의 주파수가 센서 픽셀 격자의 주파수에 가깝거나 초과하면 카메라가 디테일을 정확하게 해결하지 못합니다. 이 현상은 공간 앨리어싱(spatial aliasing)으로 알려져 있습니다. 센서는 실제 미세한 선을 캡처하는 대신 이미지 위에 새로운 저주파 파동 패턴을 생성합니다. 이것이 바로 모아레입니다.
나이퀴스트-섀넌 샘플링 정리
이 현상이 발생하는 이유를 이해하려면 신호 처리 이론을 살펴봐야 합니다. 나이퀴스트 속도(Nyquist rate)는 신호(이 경우 시각적 디테일)를 정확하게 재현하려면 신호에 존재하는 최고 주파수의 최소 두 배 속도로 샘플링해야 한다고 명시합니다.
간단히 말해서, 인치당 100라인의 디테일을 캡처하려면 카메라 센서가 인치당 최소 200라인을 해결할 수 있는 해상도를 가져야 합니다. 디테일이 센서가 캡처할 수 있는 것보다 미세할 때(나이퀴스트 한계 위반), "초과" 데이터는 사라지는 것이 아니라 가짜 패턴인 모아레로 가시 스펙트럼으로 다시 접힙니다.
색상 모아레 vs. 휘도 모아레
볼 수 있는 모아레에는 두 가지 주요 유형이 있으며 종종 함께 나타납니다.
- 휘도 모아레(Luminance Moire): 밝고 어두운 곡선형 물결 선으로 나타납니다. 이는 이미지의 디테일과 질감에 영향을 미칩니다. 연못의 잔물결처럼 보이며 건축적 세부 사항이나 흑백 직물에서 자주 볼 수 있습니다.
- 색상 모아레(Color Moire): 무지개색 밴딩(주로 보라색, 녹색 또는 노란색)으로 나타납니다. 이는 대부분의 디지털 센서가 색상을 캡처하기 위해 사용하는 베이어 필터 배열(Bayer filter array) 때문에 발생합니다. 빨간색, 녹색, 파란색 픽셀은 특정 모자이크 격자로 배열됩니다. 미세한 디테일이 이 색상 격자를 간섭하면 카메라는 특정 픽셀에 대해 잘못된 색상을 "추측"하여 잘못된 색상 아티팩트를 생성합니다.
광학 로우 패스 필터(OLPF)의 역할
수년 동안 카메라 제조업체는 센서 바로 앞에 광학 로우 패스 필터(OLPF)(안티 앨리어싱 필터라고도 함)를 설치하여 하드웨어 측면에서 모아레와 싸웠습니다.
이 필터는 들어오는 이미지를 의도적으로 약간 흐리게 만들어 앨리어싱을 유발할 수 있는 가장 미세한 디테일을 부드럽게 만들지만, 사진의 선명도를 망치지 않을 정도로만(바라건대) 작동합니다. 센서에 도달하기 전에 고주파수를 효과적으로 차단합니다.
그러나 최대 선명도와 해상도를 추구하면서 현대의 하이엔드 카메라(Nikon Z 시리즈, Sony Alpha R 시리즈, Canon R5 등)는 종종 OLPF를 생략합니다. 그들은 패턴을 해결하기 위해 높은 메가픽셀 수에 의존합니다. 이는 더 선명한 이미지를 제공하지만, 특히 패션 및 건축 사진에서 모아레가 다시 나타나고 있음을 의미합니다.
수정이 어려운 이유
모아레 패턴은 이미지의 원시 데이터에 구워집니다. 센서가 말 그대로 잘못된 패턴을 "보았기" 때문에 이를 제거하려면 이미지가 어떻게 보여야 했는지에 대한 복잡한 수학적 재구성이 필요합니다. 단순히 "잡티 제거"만큼 간단하지 않습니다. 실제 질감에서 가짜 패턴을 분리하려고 하는 것입니다.
이것이 기존 편집 도구가 종종 어려움을 겪는 이유입니다. 패턴을 숨기기 위해 질감을 흐리게 만드는 경향이 있습니다. Morie와 같은 AI 기반 솔루션은 기하학적 간섭 패턴을 빼면서 원래 질감을 "환각"하거나 재구성할 수 있기 때문에 표준이 되고 있습니다.