본 논문에서는 중요도 지도를 사용한 화소값 사이 척력 기반 영상 대조비 향상 기법을 제안한다. 공간상에서 인접한 화소들 사이에 자주 발생하는 화소값들의 차이를 크게 하면 효과적으로 영상의 디테일을 두드러지게 할 수 있다. 대조비 증가를 위해 화소값 사이 척력을 정의하고, 유효 화소값 사이 척력들의 합을 사용하여 대조비의 증가 정도를 조절한다. 중요도 지도는 영상의 화소마다 사람의 시선이 머무르는 정도를 상대적인 수치로 나타낸 것이다. 따라서 영상 화질을 개선할 때 중요도 지도를 사용하면 사람의 시선을 끄는 화소값들의 대조비를 선택적으로 높일 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안 기법이 우수한 화질개선 영상을 생성함을 확인한다.
목적 : 뇌백질 신호억제를 위한 중간시간 반전회복(Medium Tau Inversion Recovery, MTIR)영상에서 뇌회질과 뇌배질의 대조도를 다른 기법의 MR영상과 비교해 보고 뇌피질에 이상이 있는 환자에서 MTIR영상의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 2명의 정상 지원자와 뇌피질 이형성증을 포함한 뇌피질 질환이 있는 21명을 대상으로 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이를 관심영역에서 대조도 백분율과 대조도 잡음비로 츠정하여 MTIR영상과 여러 가지 다른 MR영상을 비교하였다. 또한 시각적으로 병변이 뚜렷함, 새로운 병변의 발견여부를 시각적으로 비교 평가하였다. 결과 : MTIR영상은 다른 MR영상에 비해 대조도 백분율, 대조도 잡음비가 높아 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이가 가장 뚜렷하였다. 신경이주이상을 포함한 21명의 뇌피질 환자에서는 MTIR영상에서 다른 영상보다 병변이 뚜려사고 병변의 묘사(delineation)을 증가 시켰으나 새로운 병변은 발견하지 못해다. 결론 : MTIR영상은 뇌회질과 뇌백질의 대조도를 증가시키는 영상 기법이며 뇌피질을 침범한 질환을 특히 뇌피질 이형성증의 병변을 매우 잘 나타냈다. 기존의 T1강조영상 또는 3D-MPRAG에서 뇌피질-백질의 구별이 어려운 경우에는 보완적으로 이용가치가 있는 영상기법으로 생각된다.
라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.
본 논문은 감마 보정 기반의 저조도 영상의 대조비 향상을 위한 최적의 계수 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 입력 영상의 휘도 정보를 로그 함수를 이용하여 정규화 한 후, 입력 영상을 밝은 부분과 어두운 부분으로 나눈다. 그런 다음 각각의 영역에서 통계적 특성을 고려한 비용 함수를 정의하고, 컨벡스 최적화 이론을 이용하여 최적의 감마보정 계수를 얻는다. 마지막으로 과포화 현상이 발생을 억제할 수 있는 색상 복원 기법을 적용한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 낮은 계산 복잡도를 보이면서도 향상된 대조비를 보임을 확인한다.
대조도와 관용도사이의 손실 교환은 투사 방사선 촬영에 있어서 잘 알려져 있고 또한 오랫동안 지속되어온 영상의 질에 있어서의 제약이었다. 전자적인 영상획득의 도입으로 한 영상 내에 넓은 영역의 X-Tay 노출을 포획하는 것이 가능해 졌다. 그러나, 진단에 필요한 세부영역 들을 위해 적절한 대조도를 유지하는 반면, 일반적으로 기대되는 관용도 범위 이외의 정보가 시각화 되어지는 것과 같은 영상의 rendering과 displaying의 문제가 남아 있었다. 이 문서에 묘사되는 EVP(Enhanced Visualization Processing)는 이 문제를 중점적으로 다룬다. 방대한 진단용 CR 영상 데이터베이스로부터 선택된 14개의 검사유형 당 각각 5개의 영상들을 포함한, 총 70개의 영상들을 사용하여 임상 보고서가 제출되었다. 각 영상에 대해, control rendering은 현재 개발되어 있는 automatic tone scaling algorithm(자동 톤 스케일 알고리즘)에 의해 생성되었고, test rendering은 그 control of image에 EVP를 인가함에 의해 생성되었다. 10명의 radiologist들은 각자 개별적으로 140개의 이미지들(70개의 test renderings와 70개의 control renderings)을 9점의 진단 상의 품질 척도로 평가했다. EVP는 세부 대조도의 부당한 손실 없이 증가된 노출 관용도를 제공했다. 많은 영상에서 EVP는 과소 투과 영역에서의 정보의 손실을 줄여주고, 반면 과다 투과 영역의 밝게 빛나는 현상을 실제적으로 감소시켰다. 진단상의 품질 평가는 EVP image와 control image 모두 평균적으로 높았다. 그럼에도 EVP images의 평균 등위는 control image의 그것보다 1 단계 완전히 높은 범위에 있는 것으로 평가되었다. 쌍으로 그 영상들을 보면, EVP images의 76%가 일치하는 control images의 평가 단계보다 1 또는 그 이상 높은 범주인 것으로 평가되었고, 반면 control image의 6% 만이 일치하는 EVP 영상보다 우수한 것으로 평가되었다. 유사한 결과가 연구된 14개의 검사유형에 대해 획득되었다.
본 연구에서는 이산 웨이브렛 도메인에서 기저계수와 웨이브렛 계수의 변환을 이용하여 X-ray 이미지의 대조도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 기저 함수의 변환은 기존에 나와있는 contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)와 multi-scale image contrast amplification (MUSICA)와 같은 보편적인 영상의 대조도 향상 기법을 적용하였으며 대조도가 향상된 저해상도 기저 계수의 역변환으로 인한 Blurring 현상을 방지하고 또한 이미지의 선명도를 향상시키기 위하여 웨이브렛 계수에 sigmoid function을 적용하였다. 본 알고리즘에 대한 성능 평가를 위하여 contrast detail mammography(CDMAM) 팬텀의 영상을 획득하여 기존에 사용한 대조도 향상 기법들과 contrast to noise ratio (CNR) 및 line profile에 대한 비교평가를 실시 하였고 그 결과 기존의 대조도 향상기법을 웨이브렛 도메인에서 적용하는 것이 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 본 영상 대조도 향상기법은 영상의 대조도를 증가시키는 동시에 잡음의 증폭을 효율적으로 억제할 수 있다. 따라서 본 연구는 의료 영상뿐 만이 아닌 대조도와 선명도가 중요시되는 여려 분야에 적용될 수 있으리라 기대된다.
본 연구에서는 MRI 영상에서 위상을 조절하여 영상 대조를 증가 시키는 방법을 제안 하였다 영상하고자 하는 물체 자체가 갖는 위상에 따라 영상의 대조가 변하기 때문에 본 방법은 자화율 영상이나 유속 영상에 유용하게 쓰일 수가 있다. 본 논문에서는 위상 분포에 따른 영상의 대조를 증가 시키기 위하여 RF 펄스를 복셀 내에서 위상을 갖도록 디자인 하였다. 따라서 복셀에서의 신호의 크기는 물체자체의 위상과 RF 펄스에의하여 가해준 위상이 결합에 의하여 결정된다. 외부위상 변화에 따른 신호의 변화를 분석하였고 그때 디자인된 RF 펄스를 이용하여 자화율만의 영상과 유속만의 영상을 얻었다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과는 제안된 알고리즘이 복셀내에 위상을 갖는 물체의 영상에 유용하고 그런 물체만을 영상하는데 유용함을 보였다.
동영상 대조비 개선 과정에서 단일 영상을 위해 연구된 대조비 개선 방법들을 사용할 수 있지만, 동영상의 연속성이 고려되지 않으면 원본 동영상에 없는 깜박임을 야기할 수 있다. 또한 동영상의 연속성을 고려하는 경우, 깜박임은 억제할 수 있지만 연속성 때문에 조명의 급격한 변화할 때 불필요한 페이드인/아웃(fade-in/out) 현상이 발생하는 단점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 깜박임과 페이드인/아웃 현상 없이 동영상의 대조비를 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Fast Gray-Level Grouping(FGLG)를 사용하여 각 프레임의 대조비를 개선하고, 깜박임을 억제하기 위해 Exponential smoothing 필터를 사용한다. 불필요한 페이드인/아웃 현상을 억제하기 위해서는 S형 함수로 Exponential smoothing 필터의 평활화 비율을 프레임 별로 적응적으로 계산하여 적용한다. 실험에서 제안하는 방법과 기존의 방법들은 6가지 측정 기준을 적용하여 성능을 비교 및 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 영상 형태 보존을 측정하는 MSSIM과 깜박임을 측정하는 Flickering score에서 정량적으로 가장 높은 결과를 보여주었으며, 시각적인 품질 비교를 통해 조명 변화에 따른 적응적인 개선을 정성적 결과로 입증하였다.
본 연구에서는 단일 비산란 그리드 및 다색광 x-선원을 이용하여 위상대조 x-선 영상을 용이하게 구현할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 신기법의 개념 입증을 위해 집속형 선형 그리드(200 lines/inch 선 밀도), 마이크로 초점 x-선관(${\sim}5{\mu}m$ 초점크기), CMOS형 평판형 검출기($48{\mu}m$ 픽셀 크기)로 실험장치를 구성하였으며, 한 번의 x-선 촬영($90kV_p$, 0.1 mAs)으로 감약대조 x-선 영상과 향상된 가시성을 지진 산란 x-선 영상 및 차분 위상대조 x-선 영상을 Fourier변조복원 기법을 적용하여 성공적으로 분리 획득하였다. 더 나아가, 감약대조 x-선 영상과 산란 x-선 영상을 합성함으로써 일반 감약대조 x-선 영상에서는 명확하게 볼 수 없는 샘플의 미세 구조를 보다 선명하게 나타냄을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 단일 비산란 그리드 기반 위상대조 x-선 영상화 기법은 실험 구성 및 절차가 단순하고 새로운 대조도에 기반한 산란 및 위상대조 x-선 영상을 동시에 제공하기 때문에 차세대 x-선 영상화 신기법으로 다양한 응용분야에서 용이하게 적용될 수 있을 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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