디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.
CT 영상의 획득 및 전송 등의 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 질을 저하시키는 요소로 작용한다. 따라서 이를 해결하기 위한 잡음제거는 영상처리에서 중요한 전처리 과정이다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional autoencoder (CAE) 모형에서 기존 컨볼루션 연산 대신 deformable 컨볼루션 연산을 적용한 deformable convolutional autoencoder (DeCAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. 여기서 deformable 컨볼루션 연산은 기존 컨볼루션 연산보다 유연한 영역에서 영상의 특징들을 추출할 수 있다. 제안된 DeCAE 모형은 기존 CAE 모형과 같은 인코더-디코더 구조로 되어있으나 효율적인 잡음제거를 위해 인코더는 deformable 컨볼루션 층으로 구성하고, 디코더는 기존 컨볼루션 층으로 구성하였다. 본 논문에서 제안된 DeCAE 모형의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 그리고 포아송 잡음에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, DeCAE 모형은 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터와 이를 개선한 Bilateral 필터, NL-means 방법 뿐만 아니라 기존의 CAE 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.
본 연구는 높은 관전압과 낮은 관전류로 인한 복부 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (Deep Bline Image Super-Resolution Generative Adversarial)기법으로 보정하고, 최소화된 방사선량을 가진 촬영 조건을 제시하는 것을 목표로 하였다. 먼저 각 촬영 조건에 따른 입사표면 선량(entrance surface doses, ESD)을 측정하였고, 해당 촬영 조건들의 복부 영상을 획득한 후 그 획득한 모든 복부 영상들은 BSRGAN 기법을 통해 재구성하였다. 영상 분석방법으로는 복부의 기준 촬영 조건인 80 kVp, 320 mA의 영상과 비교 분석하였고, 그 방법으로는 평균제곱오차(mean squared error, MSE), 최대 신호 대 잡음비(peak signal-to-noise ratio, PSNR), 그리고 구조적 유사도 지수 측정(structural similarity index measure, SSIM)을 사용하였다. 또한, BSRGAN 기법으로 재구성된 복부 영상효과를 검증하기 위해 절편 신호강도 분석은 실행되었다. MSE가 가장 낮은 조사조건은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 0.285)이었고, PSNR은 37.694와 SSIM은 0.999로 나타났다. 그 촬영 조건들은 ESD를 약 52 ~ 53%를 감소시켰다. 게다가, 최적화된 조건들의 신호 강도의 변화는 기준 복부 영상보다 오히려 감소하였다. 이 결과는 방사선량을 크게 줄임과 동시에 기준 복부 영상과 유사한 영상을 획득할 수 있음을 의미하며, 이는 방사선방호의 원리인 ALARA 개념을 충분히 반영할 수 있음을 시사한다.
치과 구내 촬영 시 사용하는 관전류 및 시간에 따라 환자가 받는 피폭선량은 달라진다. 영상의 질을 위해서는 많은 양의 관전류가 필요하지만, 환자에게 부여되는 방사선량은 그만큼 높아진다. 이에 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 치과 구내 촬영 시 사용하는 관전류에 따른 영상의 질 평가를 통해 영상의 질을 확보하면서 환자가 받는 피폭선량은 감소시킬 수 있는 최적의 관전류 양을 산출하였다. 치과 구내 촬영의 진단참고수준 가이드라인에 제시된 평균 관전류와 시간 및 관전압을 기본 촬영 조건으로 사용하고, 관전류만 변화시켰을 때 영상을 획득한 후 기본 영상과의 영상의 질 비교·분석을 통해 최적의 관전류 양을 산출하였다. 기본 조건은 63 kV, 6 mA, 0.29 s로 하고 관전류를 0.1, 0.5, 1, 2, 3, 4, 5 mA로 변경시켜 영상을 획득하였다. 획득한 영상은 ICY 프로그램을 사용하여 6 mA의 조건으로 촬영한 영상과 구조적 유사지수를 평가하였다. 그 결과 0.5 mA의 관전류 조건에서도 6 mA의 영상과 구조적 유사지수가 높은 것으로 평가되었다. 이러한 결과를 바탕으로 치과 구내 촬영 시 6 mA가 아닌 0.5 mA로 촬영한다면 환자에게 부여되는 피폭선량을 매우 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.
77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.
Full-disk solar images are provided by many solar telescopes around the world. However, the observed images show Non-Radial Variation (NRV) over the disk. In this paper, we propose algorithms for detecting distortions and restoring these images. For detecting NRV, the cross-correlation coefficients matrix of radial profiles is calculated and the minimum value in the matrix is defined as the Index of Non-radial Variation (INV). This index has been utilized to evaluate the H images of GONG, and systemic variations of different instruments are obtained. For obtaining the NRV's image, a Multi-level Morphological Filter (MMF) is designed to eliminate structures produced by solar activities over the solar surface. Comparing with the median filter, the proposed filter is a better choice. The experimental results show that the effect of our automatic detection and restoration methods is significant for getting a flat and high contrast full-disk image. For investigating the effect of our method on solar features, structural similarity (SSIM) index is utilized. The high SSIM indices (close to 1) of solar features show that the details of the structures remain after NRV restoring.
Kim, Yong-Ho;Kim, Jong-Su;Lee, Sangkeun;Choi, Jong-Soo
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.161-170
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2012
This paper presents an efficient and robust approach for determining the correspondence between unbalanced stereo images. The disparity vectors were used instead of feature points, such as corners, to calculate a correspondence relationship. For a faster and optimal estimation, the vectors were classified into several regions, and the homography of each region was calculated using the RANSAC algorithm. The correspondence image was calculated from the images transformed by each homography. Although it provided good results under normal conditions, it was difficult to obtain reliable results in an unbalanced stereo pair. Therefore, a balancing method is also proposed to minimize the unbalance effects using the histogram specification and structural similarity index. The experimental results showed that the proposed approach outperformed the baseline algorithms with respect to the speed and peak-signal-to-noise ratio. This work can be applied to practical fields including 3D depth map acquisition, fast stereo coding, 2D-to-3D conversion, etc.
Kim, J.S.;Lee, S.K.;Kim, T.Y.;Lee, J.Y.;Choi, J.S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.286-289
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2009
This paper presents an effective approach to minimize recursive computations for balancing stereo pairs by using disparity vector errors and its directional histogram. A stereo balancing function is computed from the correspondent pixels between two images, and a simple approach is to find the matching blocks of two images. However, this procedure requires recursive operation, and its computation cost is very high. Therefore, in this paper, we propose an efficient balance method using structural similarity index and a partial re-searching scheme to reduce the computation cost considerably. For this purpose, we determine if re-searching for each block is necessary or not by using the errors and the directional histogram of disparity vectors. Experiment results show that the performance of the proposed approach can save the computations significantly with ignorable image quality degradation compared with full re-search approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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