NaN(Not a Number) 값이 포함된 이미지에 가우시안(Gaussian) 필터를 그대로 적용하면, 하나의 NaN 값이 주변 픽셀로 전파되어 행렬의 모든 값이 NaN으로 변환됩니다. 그 결과 최종 출력은 NaN으로만 채워진 행렬이 되어 필터링 효과를 전혀 확인할 수 없게 됩니다.
아래 예제는 이러한 현상을 실제로 재현하여 보여줍니다.
구현 단계
- Figure와 서브플롯(subplots) 세트를 생성합니다.
- NaN 값을 포함하는 행렬을 만듭니다.
- imshow() 메서드를 사용해 원본 데이터를 2D 래스터(raster) 이미지 형태로 표시합니다.
- 데이터에 가우시안 필터를 적용합니다.
- 필터가 적용된 데이터(gaussian_filter_data)를 마찬가지로 이미지 형태로 표시합니다.
- show() 메서드를 호출하여 Figure를 화면에 출력합니다.
예제 코드
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.ndimage import gaussian_filter
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
fig, axes = plt.subplots(2)
data = np.array([[1., 1.2, 0.89, np.nan],
[1.2, np.nan, 1.89, 2.09],
[.78, .67, np.nan, 1.78],
[np.nan, 1.56, 1.89, 2.78]])
axes[0].imshow(data, cmap="cubehelix_r")
gaussian_filter_data = gaussian_filter(data, sigma=1)
axes[1].imshow(gaussian_filter_data, cmap="cubehelix_r")
plt.show()실행 결과
결과 분석 및 참고 사항
위 코드를 실행하면 위쪽 이미지(원본 데이터)에는 정상적인 색상 패턴이 나타나지만, 아래쪽 이미지(가우시안 필터 적용 결과)는 완전히 빈 상태로 표시됩니다. 이는 NaN 값이 커널 연산 과정에서 모든 계산 결과를 오염시키기 때문입니다.
실무에서 이 문제를 해결하려면 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다.
- NaN을 평균값이나 중앙값으로 대체한 후 필터를 적용합니다.
- scipy.ndimage.generic_filter와 nanmean 같은 함수를 조합하여 NaN을 무시하는 사용자 정의 필터를 구현합니다.
- astropy.convolution.convolve의 nan_treatment='interpolate' 옵션을 사용하면 NaN 값을 보간 처리하여 자연스러운 결과를 얻을 수 있습니다.
특히 과학 데이터 시각화나 센서 데이터 처리처럼 결측치가 흔한 환경에서는 NaN을 단순히 제거하지 않고 보간(interpolation) 방식으로 처리하는 것이 데이터의 공간적 특성을 유지하는 데 더 효과적입니다.