전이성 척추암 환자의 확산강조영상 검사 시 조영제 주입 전·후 ADC값의 변화에 대한 고찰

김응찬(Engchan Kim),김기홍(Kihong Kim),박철수(Cheolsoo Park),이선엽(Sunyeob Lee),유흥준(Heungjoon Yoo),조재환(Jaehwan Cho),장현철(Hyuncheol Jang),김보희(Bohui Kim),한만석(Manseok Han) 한국방사선학회 2011 한국방사선학회 논문지 Vol.5 No.1

전이성 척추암 환자를 대상으로 1.5 T MR 기기에서 조영제 주입 전·후 확산강조영상에서 전이가 된 요추의 신호대 잡음비, 대조도대 잡음비, 현성 확산 계수가 어떤 변화를 나타내는지 알아보고자 하였다. 영상의 정량적 분석에서는 전이성 척추암 그룹의 경우 조영제 주입 전 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 세 부위의 신호대 잡음비는 척추암이 있는 부위에서 낮게 나타났으며 조영제 주입 후 확산강조영상에서는 조영제 주입 전보다 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 증가하였으며 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 두 부위 에서는 대조도대 잡음비가 상대적으로 증가했다. ADC map영상에서는 조영제주입 전에서 신호대 잡음비는 척추암이 있는 부위에서 높게 나타났으며 조영제 주입 후에서는 조영제 주입 전보다 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서의 현성 확산 계수는 조영제 주입 전에서 현성 확산 계수는 척추암이 있는 부위에서 낮게 나타났으며 조영제 주입 후에서는 주입 전보다 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 정상 그룹의 경우 확산강조영상에서 요추체 3, 4, 5번 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 증가했고 ADC map영상에서는 조영제주입 후 확산강조영상에서 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서의 현성 확산 계수는 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 영상의 정성적 분석에서 조영제 주입 후 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위의 신호강도가 증가하였고 ADC map영상에서는 신호강도가 감소하였다. 조영제 주입 후 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추 등 세 부위 모두 신호대 잡음비와 대조도대 잡음비가 증가하고 현성확산계수가 감소하는 결과를 얻었고 조영제 주입 후 확산강조영상이 여러 가지 척추질환으로의 적용에 도움을 줄 것이라 사료된다. To examine the possible changes in the SNRs, CNRs, and ADC values for lumbar spines with metastasis based on the DW images before and after contrast agent injection taken from metastatic spinal cancer patients using a 1.5 T MR machine. The quantitative analysis revealed that in case of spinal cancer subjects, both SNRs and CNRs at all of those assessed locations significantly increased on the DWI after contrast agent injection compared to before, while on the ADC map images, SNRs significantly decreased. On the other hand, significantly decreased ADC values at all the assessed locations were found on the ADC map images. With reference to the normal group, significantly increased SNRs were found at all of the assessed locations on the DWI image after injection compared to before, while significantly decreased SNRs were found on the ADC map images. Also, significantly decreased ADC values at all the assessed locations were found on the ADC map images. For the qualitative analysis, after contrast agent injection, significantly increased signal intensities were found at the locations with spinal cancer on the DWI. In contrast, significantly decreased signal intensities were found on the ADC map images. The implication from the results showing that SNR and CNR significantly increased while ADC value significantly decreased at, above, and below the location of metastatic spinal cancer on DWI after contrast agent injection is that DWI obtained after contrast agent injection can be made available for wider application to vertebral disorders.

1.5T MR 기기를 이용한 확산강조영상에서 b Value의 증가에 따른 요추압박골절 환자의 신호대 잡음비와 현성 확산 계수의 변화

조재환,박철수,이선엽,김보희,Cho, Jae-Hwan,Park, Cheol-Soo,Lee, Sun-Yeob,Kim, Bo-Hui 한국의학물리학회 2010 의학물리 Vol.21 No.1

요추 압박 골절이 있는 환자를 대상으로 1.5 T MR 기기에서 b value의 변화를 이용한 확산강조영상에서 압박 골절이 있는 요추의 신호대 잡음비와 현성 확산 계수가 어떤 변화를 나타내는지 알아보고자 하였다. 2008년 1월부터 2009년 11월까지 요추 MRI를 촬영한 환자 중에서 만성 골다공증으로 척추 압박 골절을 보였던 환자 30명을 대상으로 1.5T MR scanner를 이용하여 b value를 400, 600, 800, 1000, $1200\;s/mm^2$으로 점차 증가시켜가면서 확산강조영상을 각각 획득하였다. 각각의 b value로 획득한 확산강조영상에서 1~5번의 요추체중 척추 압박 골절이 있는 부위와 골절이 있는 부위의 위, 아래 추간판등 세 부위에서 신호대 잡음비를 측정하였고 각각의 b value로 획득한 ADC map 영상에서는 세 부위의 신호대 잡음비와 현성 확산 계수를 측정 하였다. 정량적 분석방법으로 b value $400\;s/mm^2$으로 획득한 확산강조영상과 ADC map영상을 기준으로 각각의 b value로 획득한 영상과 비교하였다. 정성적인 분석방법은 b value $400\;s/mm^2$ 확산강조영상과 ADC map영상의 1~5번의 요추체중 척추 압박 골절이 있는 부위의의 신호강도를 분석하여 이를 기준으로 각각의 b value를 증가시켰을 때의 확산강조영상과 ADC map영상에서 신호강도가 상대적으로 어떻게 변화하는지 알아보았다. 영상의 정량적 분석에서는 확산강조영상에서 b value가 증가함에 따라 척추 압박 골절이 있는 부위와 골절이 있는 부위의 위, 아래 추간판등 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서는 b value가 증가함에 따라 척추 압박 골절이 있는 부위와 골절이 있는 부위의 위, 아래 추간판등 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서 b value에 따른 관심영역의 현성 확산 계수는 b value가 증가함에 따라 척추 압박 골절이 있는 부위와 골절이 있는 부위의 위, 아래 추간판등 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 영상의 정성적 분석에서 b value를 $400\;s/mm^2$ 이상으로 증가시킴에 따라 척추 압박 골절이 있는 부위와 골절이 있는 부위의 위, 아래 추간판등 세 부위 모두 신호강도가 점차 감소하였고 b value를 $1,000\;s/mm^2$ 이상으로 했을 때에는 세 부위 모두 영상의 잡음이 매우 심했다. 또한 척추 압박 골절이 있는 부위는 상대적으로 위, 아래 추간판 보다 높은 신호강도를 보였다. 확산강조영상에서 b value를 증가시킴에 따라 척추 압박 골절이 있는 부위와 골절이 있는 부위의 위, 아래 추간판 등 세부위 모두 신호대 잡음비와 현성확산계수가 점차 감소하는 결과를 얻었고 향후 확산강조영상 검사 시 Multi b value를 사용하여 신호의 변화를 인지함으로서 여러 가지 척추질환으로의 적용에 도움을 줄 것이라 사료된다. To examine among patients with vertebral compression fracture the extent to which signal-to-noise ratio (SNR) and Apparent Diffusion Coefficient (ADC) values at the lumbar vertebral compression fracture site vary on diffusion-weighted MR images according to varying b values on the 1.5T MR device. Diffusion-weighted MR images of 30 patients with compression fracture due to chronic osteoporosis who underwent vertebral MRI from Jan. 2008 to Nov. 2009 were respectively obtained using a 1.5-T MR scanner with the b values increased from 400, 600, 800, 1,000 to $1,200\;s/mm^2$. For diffusion-weighted MR images with different b values, the signal-to-noise ratio (SNR) was assessed at three sites: the site of compression fracture of the lumbar vertebral body at L1 to L5, and both the upper and lower discs of the said fracture site, while for ADC map images with different b values, the SNR and ADC were respectively assessed at those three sites. As a quantitative analysis, diffusion-weighted MR images and ADC map images with b value of $400\;s/mm^2$ (the base b values) were respectively compared with the corresponding images with each different b value. As far as qualitative analysis is concerned, for both diffusion-weighted MR and ADC map images with b value of $400\;s/mm^2$, the extent to which signal intensity values obtained at the site of compression fracture of the lumbar vertebral body at L1 to L5 vary according to the increasing b values were examined. The quantitative analysis found that for both diffusion-weighted MR and ADC map images, as the b values increased, the SNR were relatively lowered at all the three sites, compared to the base b value. Also, it was found that as the b values increased, ADC valueswere relatively lowered at all the three sites on ADC map images. On the other hand, the qualitative analysis found that as the b values increased to more than $400\;s/mm^2$, the signal intensity gradually decreased at all the sites, while at the levels of more than $1,000\;s/mm^2$, severe image noises appeared at all of the three sites. In addition, higher signal intensity was found at the site of compression fracture of the lumbar vertebral body than at the discs. Findings showed that with the b value being increased, both the signal-to-noise ratio (SNR) and Apparent Diffusion Coefficient (ADC) values gradually decreased at all the sites of the lumbar vertebral compression fracture and both the upper and lower discs of the fracture site, suggesting that there is a possibility of a wider range of applications to assessment of various vertebral pathologies by utilizing multi b values in the diffusion-weighted MRI examination.

영상에서 패치기반 CNN 모형을 이용한 잡음제거

허광해(Kwanghae Heo),임동훈(Dong Hoon Lim) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.2

영상에서 잡음제거는 패턴인식, 영상압축, 에지검출, 영상분할과 같은 영상처리 분야의 전처리과정으로 도전할 만한 가치가 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional neural network (CNN) 모형을 이용하여 잡음제거 하고자 한다. CNN 모형은 영상인식, 물체인식 얼굴인식과 같은 컴퓨터 비전 문제에서 좋은 성능을 보이고 있으나 잡음제거에 대해서는 그 중요성에 비추어 아직까지 연구가 덜 이루어졌다. 지금까지 영상에서 잡음제거는 특정한 분포 특성을 갖고 있다는 가정 하에서 설계된 고유한 필터를 사용하였다. 이 경우 가정을 만족하지 않는 필더를 사용하는 경우 성능이 현저히 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 잡음에 대한 사전정보 없이 사용가능한 방법으로 영상의 작은 블록인 패치 (patch) 상에서 CNN을 적용하고 중첩된 패치(overlapped patches)에서 해당 픽셀들의 가중평균을 구하여 잡음제거 영상을 얻는다. CNN에서 매개변수 최적화는 잡음데이터에 적응력이 좋은 Adam 알고리즘을 사용한다. 영상실험은 가우시안 잡음영상과 임펄스 잡음영상 모두를 고려하였고 실험결과, 패치기반 CNN 모형은 다른 방법보다 좋은 화질의 영상을 도출하였고 또한 MAE (mean absolute error)와 PSNR (peak signal-to-noise ratio) 면에서도 좋은 성능을 지님을 알 수 있었다. Noise reduction problem in images still prevails as a challenge in the field of image processing such as pattern recognition, image compression, edge detection and image segmentation. Addressing this issue, this paper presents a novel deep learning approach based on a Convolutional Neural Network (CNN) . CNN has shown excellent performance in computer vision problems such as image recognition, object recognition, and face recognition, but little has been discussed in light of the importance of noise reduction in images. Until now, noise reduction in the images has been used with filters designed under the assumption that it has specific distribution characteristics. In this case, the use of filters that do not satisfy the assumption leads to significant performance degradation. In this paper, CNN is applied on patches of images in a way that is available without prior information about noise. The restored image is obtained by the weighted average of the corresponding pixels in overlapping patches. In CNN, parameter optimization is done by the Adam algorithm that is adaptable to noise data. We considered both Gaussian noise and impulse noise to test the performance of our CNN model. Experimental results on several images show that the patch-based CNN model yields significantly superior image quality and better MAE (mean absolute error) and PSNR (peak signal-to-noise ratio).

비모수 베이지안 방법을 이용한 영상 잡음 제거 알고리즘

우호영,김영화,Woo, Ho-young,Kim, Yeong-hwa 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.5

영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다. Noise reduction processes that reduce or eliminate noise (caused by a variety of reasons) in noise contaminated image is an important theme in image processing fields. Many studies are being conducted on noise removal processes due to the importance of distinguishing between noise added to a pure image and the unique characteristics of original images. Adaptive filter and sigma filter are typical noise reduction filters used to reduce or eliminate noise; however, their effectiveness is affected by accurate noise estimation. This study generates a distribution of noise contaminating image based on a Dirichlet normal mixture model and presents a Bayesian approach to distinguish the characteristics of an image against the noise. In particular, to distinguish the distribution of noise from the distribution of characteristics, we suggest algorithms to develop a Bayesian inference and remove noise included in an image.

블럭 방법에 근거한 영상의 적응적 잡음제거 알고리즘

김영화,Kim, Yeong-Hwa 한국통계학회 2012 Communications for statistical applications and me Vol.19 No.2

다양한 이유로 인하여 발생하는 영상 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 발생한 잡음을 제거, 감소하는 것이 영상처리 분야에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하는데 가장 근본적인 어려움은 영상 정보에서 제거해야할 잡음과 보존해야 할 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 단순평활법과 같은 잡음 제거과정은 영상을 개선하는데 사용되는 기초적이고 중요한 방법이지만 영상을 오염시키는 잡음의 크기를 고려하지 않는 결점이 있다. 즉, 이러한 방법을 사용하면 잡음을 감소시키는 효과와 함께 잡음이 적거나 없는 부분까지도 열화되어 영상이 흐릿해지는 단점을 보이게 된다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 잡음의 상대적인 크기에 따라 적응적으로 잡음을 제거할 수 있는 방법을 블록 방법을 이용하여 제안한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선되는 것을 확인하였다. Noise reduction is an important issue in the field of image processing because image noise worsens the quality of the input image. The basic difficulty is that the noise and the signal are not easy to distinguish. Simple moothing is one of the most basic and important procedures to remove the noise, however, it does not consider the level of noise. This method effectively reduces the noise but the feature area is simultaneously blurred. This paper considers the block approach to detect noise and image features of the input image so that noise reduction could be adaptively applied. Simulation results show that the proposed algorithm improves the overall quality of the image by removing the noise according to the noise level.

영상에 포함된 피쳐의 방향성을 적용한 잡음의 분산 추정과 시그마필터

김민아(Mina Kim),박영호(Youngho Park),김영화(Yeong-hwa Kim) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.2

IT 기술의 발전과 함께 영상장치 또한 발전하였음에도 불구하고 영상에서 잡음이 발생하는 것은 불가피하다. 잡음은 영상의 화질을 흐려지게 하고, 이로 인해 정확한 정보를 얻지 못하게 한다. 잡음이 없는 영상을 얻는 것은 현실적으로 불가하므로 영상을 활용하기 전에 잡음을 효과적으로 감소하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 영상에 가우시안 잡음을 추가한 뒤, 피쳐와 잡음을 구분하기 위해 두 개의 픽셀 블록 값의 차이를 이용하는 블록 접근 방법으로 방향성을 고려한다. 피쳐와 잡음을 구분하는 문제는 분산의 동일성 검정 방법으로 표현 가능하며, 바틀렛 검정을 이용해 피쳐통계량을 정의한다. 각 블록의 표본표준편차와 방향성을 고려한 표본표준편차, 피쳐통계량을 이용하여 잡음의 분산을 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 알고리즘에 의해 얻어진 추정값을 적용한 시그마필터와 단순평활법을 적용한 시그마필터의 결과를 비교하여 잡음의 감소를 시각적으로 확인한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법에 의한 분산 추정의 성능이 잡음의 수준에 관계없이 우수한 것을 알 수 있고, 추정값을 적용한 시그마필터의 잡음제거 효과가 시각적으로도 우수한 것을 확인하였다. Although video devices have evolved along with the development of IT technology, it is inevitable that noise will occur in images. Noise blurs image quality, thus accurate information is not available. Since it is practically impossible to obtain images without noise, it is important to effectively eliminate noise before using the images. In this study, after adding Gaussian noise to the images, we consider orientation using the block approach to detect image features and noise. The problem of detect image features and noise can be expressed as homogeneity of variance test, and feature statistic is defined by using the parameter method, Bartlett test. Using STD estimations for local block, STD estimations by feature orientation and feature statistics, we propose estimation algorithm of noise variance. In addition, noise is eliminated by applying the estimates obtained by the proposed algorithm to the sigma filter. As the simulation results, the efficiency of noise reduction of proposed method is excellent regardless of the level of noise. Also, It can also be visually verified.

확산강조영상에서 신호대 잡음비, 현성 확산 계수 변화에 따른 골다공증 평가

조재환,김영수,Cho, Jae-Hwan,Kim, Yeong-Soo 한국의학물리학회 2010 의학물리 Vol.21 No.1

골다공증 환자를 대상으로 이중 에너지 X선 흡수(DEXA) 방법을 이용한 골밀도 영상에서는 T-score를 측정하고 자기공명영상 기법 중 확산강조영상에서는 신호대 잡음비와 현성 확산 계수를 측정한 다음 T-score변화에 따라 신호대 잡음비와 현성 확산 계수가 어떻게 변화하는지 알아보았다. 골다공증이 없는 건강한 사람 30명과 2009년 1월부터 2009년 12월까지 허리 통증으로 내원한 환자 중 단순 방사선 촬영에서 골다공증 소견이 보이는 환자 30명을 대상으로 Dual Energy X-ray Absorptiometry (DEXA)를 이용하여 척추 L1-L4부위의 T-score를 측정 후 각각의 척추에 대해서 골감소증, 골다공증으로 분류하였다. 1.5T MR scanner를 이용하여 b value를 $400\;s/mm^2$으로 획득한 확산강조영상에서는 L1-L4 네 부위에서 신호 강도(signal intensity)측정을 하였고 현성 확산 계수(apparent diffusion coefficient; ADC) map 영상에서는 현성 확산 계수를 측정하였다. 정량적 분석방법으로 관심영역의 T-score와 신호대 잡음비(signal to noise ratio)와 ADC를 구하고 평균화 하여 관심영역에서 T-score변화에 따른 신호대 잡음비와 현성확산계수의 변화를 비교하였고 T-score에 의해 골감소증, 골다공증으로 분류하여 그룹별로 신호대 잡음비와 현성확산계수의 변화도 비교하였다. 정성적인 분석방법은 육안적으로 건강한 그룹과 골감소증, 골다공증그룹의 T1강조 시상면 영상에서 요추체중 L4 부위에서의 신호강도 차이를 알아보았다. 정량적 분석에서 골감소증 그룹과 골다공증그룹은 T-score가 감소함에 따라 확산강조영상에서의 신호대 잡음비가 감소하여 나타났으며 골다공증 그룹에서 신호대 잡음비가 가장 크게 감소하였다. ADC map영상에서는 골감소증그룹과 골다공증 그룹은 T-score가 감소함에 따라 현성 확산 계수는 감소해서 나타났고 건강한 그룹과 골감소증 및 골다공증 그룹의 경우 현성 확산 계수 차이는 골다공증 그룹에서 현성 확산 계수가 가장 낮게 나타났다. 정성적 분석에서는 건강한 그룹과 골감소증 및 골다공증 그룹에서 L4 부위의 신호강도는 건강한 그룹에서 가장 낮게 나타났고 골다공증그룹에서 높게 나타났다. 골다공증이 진행 될수록 신호대 잡음비와 현성 확산계수는 감소하고 T1강조 영상에서는 신호강도가 증가 하는 결과를 얻었고 자기공명검사가 골다공증 진단에 유용함을 알 수 있었다. This study tested how S/N (Signal to Noise Ratio) ratios and ADC (apparent diffusion coefficient) values vary with different T-scores in a group of patients with osteoporosis. Based on DEXA (Dual Energy X-ray Absorptiometry) T-scores for L1.L4 for two groups of subjects consisting of 30 healthy people without osteoporosis and 30 patients who came for treatment of waist (lumbar or low back) pain and were suspected to have osteoporosis as judged from the simple X-ray findings, this study classified every spine into two groups of osteoporosis and osteopenia. Signal intensity measurements were made in the four regions of L1 to L4 on diffusion-weighted MR images obtained using 1.5T MR scanner, while ADC measurements were obtained from ADC map images. As an approach for quantitative analysis, the comparison of the variances in S/N ratios and ADC values for varying T-scores in the selected regions of interest was carried out based on averaged T-scores, S/N ratios, and ADC values. Also, the variances in S/N ratios and ADC values for each of the groups of osteoporosis and osteopenia, which were classified into by T-scores, were compared. For qualitative analysis, a careful naked eye examination of signal intensity differences in the area of L4 was made on T1-weighted sagittal images for each of the healthy (normal), osteopenia, and osteoporosis groups. In the qualitative analysis, it was found that for both the osteopenia group and the osteoporosis group, as T-scores deceased, the S/N ratios on diffusion-weighted MR images also decreased, with the greatest decrease in the S/N ratio found in the osteoporosis group. Additionally, among the three groups, the lowest S/N ratio was found in the osteoporosis group. With respect to ADC map, it was found that for both the osteopenia group and the osteoporosis group, as T-scores deceased, the ADC values on diffusion-weighted MR images also decreased, with the greatest decrease in the ADC values found in the osteoporosis group. Additionally, among the three groups, the lowest ADC value was found in the osteoporosis group. On the other hand, in the qualitative analysis, the osteoporosis group showed the highest signal intensity. Additionally, among the three groups, the lowest signal intensity was found in the healthy (normal) group. It was found that as osteoporosis progressed, S/N ratio and ADC decreased, whereas signal intensity increased on T1-weighted images. Also, in diagnosing osteoporosis, MRI tests turned out to be (more) effective.

복합잡음 환경에서 영상복원 필터에 관한 연구

김남호,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.8

다양한 디스플레이 장치의 개발과 콘텐츠의 대중화로 영상신호 관련 기술들이 발전하여 왔다. 그러나 일반적으로 영상신호의 데이터 처리, 전송 및 저장하는 과정에서 여러 원인에 의해 잡음이 첨가되어 영상에 오류를 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 주로 임펄스 잡음, 가우시안 잡음 및 두 가지 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 임펄스 및 가우시안 잡음을 분류하여 각각 처리하는 복합적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 판단의 기준으로 사용하였다. Image signal related technology has been developing via various display equipment development and popularization of contents. However, errors occur in these image contents due to addition of excess noise from several cause during the process of general image signal data processing, transmission and storage. In terms of noise added to the image content, there are various types in accordance with cause of occurrence and form, and it is typically impulse noise, gaussian noise and complex noise which is composed of two types of overlapping noise. In this paper, complex algorithm is suggested in order to lessen the effect of mixed noise added to the image content by putting it through noise judgement process and categorizing each into impulse and gaussian noise and processing them separately. And in order to demonstrate the superiority of the suggested algorithm, PSIN(peak signal to noise ratio) was used as the standard of judgement.

방사선 의료영상 잡음제거를 위한 퍼지논리 활용 다해상도 기반 유도필터

고승현(Seung-Hyun Ko),수레쉬 라에 판트(Suresh Raj Pant),이준환(Joonwhoan Lee) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.4

방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다. Noise in biomedical X-ray image degrades the quality so that it might causes to decrease the accuracy of diagnosis. Especially the noise reduction techniques is quite essential for low-dose biomedical X-ray images obtained from low radiation power in order to protect patients, because their noise level is usually high to well discriminate objects. This paper proposes an efficient method to remove the noise in low-dose X-ray images while preserving the edges with diverse resolutions. In the proposed method, a noisy image is at first decomposed into several images with different resolutions in pyramidal representation, then the stable map of edge confidence is obtained from each of analyzed image using a fuzzy logic-based edge detector. This map is used to adaptively determine the parameter for guided filters, which eliminate the noise while preserving edges in the corresponding image. The filtered images in the pyramid are extended and synthesized into a resulted image using interpolation technique. The superiority of proposed method compared to the median, bilateral, and guided filters has been experimentally shown in terms of noise removal and edge preserving properties.

복합잡음 환경에서 에지 보존을 위한 영상복원

김남호,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.3

디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 여전히 영상의 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있다. 일반적으로 영상에 첨가되는 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 가우시안 및 임펄스 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에지를 보존하고 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음 판단을 거친 후, 화소집합의 메디안값 및 평균값에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. Digital processing technologies are being studied in various areas of image compression, recognition and recovery. However, image deterioration still occurs due to the noises in the process of image acquisition, storage and transmission. Generally in the typical noises which are included in the images, there are Gaussian noise and the mixed noise where the Gaussian noise and impulse noise are overlapped and in order to remove these noises, various researches are being executed. In order to preserve the edge and effectively remove mixed noises, image recovery filter algorithm was suggested in this study which sets and processes the adaptive weight using the median values and average values after noise judgment. Additionally, existing methods were compared through simulations and PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a judgment standard.