Development of Two Dimensional Filter for the Reconstructive Image Processing

영상 재구성 처리를 위한 이차원 필터의 구성

Two dimensional kernels which reconstruct a tomographic image from a blurred one formed by simple back-projection are investigated in the frequency domain and their performances are compared. The kernels are derived from a point spread function of the tomographic system and have the form of a ramp filter modified by several window functions to suppress ringings or artifacts in the reconstruction. Computer simulation using computer-generated phantom image data with different filter functions has been carried out. In this simulation, it is found that the computation time for 2-D reconstruction is much less than that of 1-D convolution method by a factor of ten or more whereas the reconstructed image quality of the former is far poorer than the latter. In 2-D reconstruction heavy windowing results in less noisy reconstruction but details smear out in this case. The trade-offs between these points are considered.

단순역투사에 의하여 얻어진 선명치 않은 영상에서 단층영상을 재구성할 수 있는 이차원 필터들을 주파수영역에서 고찰하고 이의 성능을 비교하였다 이 필터 함수들은 단층영상시스템의 전달함수로부터 구하였으며 그 모양은 ramp 함수에 window 함수를 곱한 형태로 되어 있다. 이 window 함수는 영상 재구성에서의 불필요한 잡음화상을 줄이는 역할을 하는 것이 모의영상 데이터를 이용한 computer simulation에서 밝혀졌다. 또한 simulation의 결과로 이차원 영상 재구성 방법이 일차원 convolution mehod에 의한 영상 재구성에 비해서 화질은 나쁘지만 계산시간은 십배 이상 단축됨을 발견하였다. 이차원 영상 재구성에서는 window 함수가 변함에 따라 재구성된 영상의 화질도 달라진다. 즉 영상의 해상도를 높일 수록 잡음이 많이 섞인 화상을 얻게 되는 것을 재구성한 영상들을 통하여 고찰하였다.