종래 의 이미지 처리 기법 들 은 일반 적 으로 보 는 사람 에게 객관 적 으로 및 주관 적 으로 만족 스러운 볼 수 있 는 이미지 를 생성 하 는 것 을 목표 로 하 고 있 지만 , 이러 한 종래 의 기법 들 은 이미지 디바이스 및 / 또는 이미지 센서 에 의해 도입 된 이미지 데이터 에서 의 에러 들 및 / 또는 왜 곡 들 을 적절 하 게 처리 하 지 못할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제조 상 의 결함 들 또는 동작상 의 실패 로 인 할 수 있 는 이미지 센서 상 의 결함 이 있 는 픽셀 들 은 광 레벨 들 을 정확 하 게 감지 하 지 못할 수 있 고 , 정정 되 지 않 을 경우 , 결과 적 으로 생기 는 처리 된 이미지 에 나타나 는 아티 팩 트 들 ( artifacts ) 로서 나타날 수 있 다 . 또한 , 렌즈 의 제조 에서 의 미비점 들 로 인 할 수 있 는 이미지 센서 의 에지 들 에서 의 광 세기 저하 는 특성 해석 ( characterization ) 측정 들 에 악영향 을 미칠 수 있 고 전체 광 세기 가 균일 하 지 않 은 이미지 를 야기 할 수 있 다 . 이미지 처리 파이프라인 은 또한 이미지 를 선명 하 게 하 기 위해 하나 이상 의 프로세서 를 수행 할 수 있 다 . 그러나 , 종래 의 선명 화 ( sharpening ) 기법 들 은 이미지 신호 에 존재 하 는 잡음 을 적절 하 게 고려 하 지 않 을 수 있 거나 , 또는 이미지 의 에지 들 및 질감 을 살린 ( textured ) 영역 들 로부터 잡음 을 구별 할 수 없 을 수 있 다 . 이러 한 경우 들 에서 , 종래 의 선명 화 기법 들 은 일반 적 으로 바람직 하 지 않 은 이미지 내 의 잡음 의 출현 을 사실 상 증가 시킬 수 있 다 .