흐릿한 영상 속 정지 화면: 번호판·얼굴·텍스트

카메라가 충분한 픽셀을 기록했다면 가능합니다: 대개 방해가 되는 것은 픽셀 수가 아니라 흐림, 노이즈, 잘못 고른 프레임입니다. 이 도구는 가장 선명한 프레임을 찾고, 인접 프레임을 합성하고, 흐림을 제거합니다. 문자가 세로로 3~4픽셀에 불과하다면 정보 자체가 물리적으로 존재하지 않는 것이므로 어떤 소프트웨어도 이를 복구할 수 없습니다 — 이런 경우 다른 카메라를 찾는 것이 정직한 답입니다.

신경망 업스케일러는 그럴듯한 그림을 그려내며, 법원은 이미 이런 영상을 증거로 인정하지 않은 사례가 있습니다: 픽셀 자체가 만들어진 것이기 때문입니다. 이 도구의 주요 처리는 프레임 합성, 디컨볼루션, 대비 평활화 같은 고전적이고 재현 가능한 방법입니다. 신경망 복원 기능도 있지만, 별도의 버튼과 경고, 결과에 대한 표시와 함께 제공됩니다.

녹화된 영상의 노이즈는 프레임마다 달라지지만 번호판은 그대로입니다. 대상을 기준으로 인접한 프레임 8~16장을 정렬해 평균을 내면 노이즈는 상쇄되고 실제 디테일은 남습니다. 정렬은 선택한 영역을 따라가므로, 비슷한 각도로 보이는 한 움직이는 차량에도 적용됩니다.

오래된 카메라와 DVR은 한 프레임의 짝수·홀수 줄에 서로 다른 두 순간을 기록하고, 720×576을 정사각형이 아닌 픽셀로 저장합니다. 필드를 분리하지 않고 선명하게 하면 빗살무늬가 울타리처럼 보이고, 픽셀 종횡비를 보정하지 않으면 원이 타원이 되어 측정값이 틀리게 됩니다. 이 도구는 인터레이스를 스스로 감지해 필드 분리를 제안합니다.

이 도구는 전문 감정을 대신하지 않지만, 감정에서 중요하게 보는 요소를 제공합니다: 원본 프레임과 처리된 프레임의 나란한 비교, 재현 가능한 매개변수가 담긴 처리 단계 목록, 원본 파일의 SHA-256. 이 모든 내용은 PDF 보고서에 담깁니다. 원본 녹화는 손대지 말고 보관하세요 — 처리된 프레임은 그것을 대체하는 것이 아니라 첨부하는 자료입니다.