[논문]웨이브렛과 기저 계수를 이용한 X-ray 영상의 대조도 향상기법

박천주; 김도일; 장도윤; 윤한빈; 최보영; 김호경; 이형구

웨이브렛과 기저 계수를 이용한 X-ray 영상의 대조도 향상기법
Contrast Enhancement for X-ray Images Based on Combined Enhancement of Scaling and Wavelet Coefficients 원문보기

의학물리 = Korean journal of medical physics, v.19 no.3, 2008년, pp.150 - 156

박천주 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) , 김도일 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) , 장도윤 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) , 윤한빈 (부산대학교 기계공학부) , 최보영 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) , 김호경 (부산대학교 기계공학부) , 이형구 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper

An applied technique of contrast enhancement for X-ray image is proposed which is based on combined enhancement of scaling and wavelet coefficients in discrete wavelet transform space. Conventional contrast enhancement methods such as contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE), multi-scale image contrast amplification (MUSICA) and gamma correction were applied on scaling coefficients to enhance the contrast of an original. In order to enhance the detail as well as reduce the blurring caused by up scaling of contrast modified scale coefficients from lower resolution, the sigmoid manipulation function was used to manipulate wavelet coefficients. The contrast detail mammography (CDMAM) phantom was imaged and processed to measure the image line profile of results and contrast to noise ratio (CNR) comparatively. The proposed technique produced better results than direct application of various contrast enhancement methods on image itself. The proposed method can enhance contrast, and also suppress the amplification of noise components in a single process. It could be useful for various applications in medical, industrial and graphical images where contrast and detail are of importance.

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3. Apply the inverse of the decomposition operator to attain a contrast enhanced image.

제안 방법

1) Image profiles: In order to compare the performance of the proposed method with other methods which are applied directly upon original images, the intensity profile of each processed image was acquired and analysed. Fig.
Contrast as well as detail of an image could be enhanced by applying conventional contrast enhancement method and sigmoid magnitude stretching function on wavelet basis and coefficients respectively. The method is better than the direct application of conventional method in terms of CNR as well as the interpretation of its detail.
Through by comparing the line profile of CDMAM phantom and CNR obtained above, the proposed method could enhance the contrast as well as suppress the amplification of noise which takes place on direct application of contrast enhancement algorithms. In addition, proposed method has shown better in terms of image quality than previous method to enhance contrast by using wavelet transform.
In order to quantitatively analyse the proposed method, contrast detail mammography (CDMAM) phantom manufactured by Artinis Medical System was imaged and processed to measure the level of contrast amplification. Also, in addition, diagnostic image of hand and mammography were acquired with amorphous selenium digital radiography detector of energy 80 and 32 KeV respectively.
In the conventional methods to enhance contrast via wavelet transform, manipulation was done only upon wavelet coefficients which are related to more like sharpness and resolution. In this study, we propose an applied technique of contrast enhancement for X-ray images which is based on the simultaneous enhancement of scaling and wavelet coefficients in discrete wavelet transform space. The concept of the proposed method is that if two components of approximation (scaling) and detail (wavelet) coefficients are controlled in combination, the contrast as well as detail can be enhanced.
In this study, we propose an applied technique of contrast enhancement for X-ray images which is based on the simultaneous enhancement of scaling and wavelet coefficients in discrete wavelet transform space. The concept of the proposed method is that if two components of approximation (scaling) and detail (wavelet) coefficients are controlled in combination, the contrast as well as detail can be enhanced. Since scaling coefficients are low passed signal components which contain less amount of noise from the higher resolution, the conventional contrast enhancement method applied on scaling coefficients would provide less amount of noise amplification than the direct application on the image.
As stated above, the amplification of noise component was suppressed by assigning the transition point from linear to sigmoid function when wavelet coefficient was enhanced. This result suggests that the proposed method can enhance the contrast as well as suppress the amplification of noise which takes place on direct application of the contrast enhancement algorithms.
Through by comparing the line profile of CDMAM phantom and CNR obtained above, the proposed method could enhance the contrast as well as suppress the amplification of noise which takes place on direct application of contrast enhancement algorithms. In addition, proposed method has shown better in terms of image quality than previous method to enhance contrast by using wavelet transform.

성능/효과

1) Contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE): AHE is an excellent contrast enhancement method for both natural and medical and other initially non-visual images. It is an applied method of histogram equalization (HE) of which, an image is divided into m by m contextual regions.

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