다양한 필터링 기법을 이용한 디지털 X-선 영상복원 시뮬레이션 및 정량적 화질평가 Image Restoration Simulation of Digital X-ray Images Based upon Filtering Techniques and the Quality Evaluation of the Restored Images원문보기
의료영상 시스템을 통해 볼 수 있는 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌 그 영상시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수 있다. 영상화질에서 시스템에 의한 열화는 시스템응답함수인 변조전달 함수(modulation transfer function; MTF)로 설명되며 잡음력 스펙트럼(noise power spectrum; NPS)으로 설명할 수 있다. 이 때, 열화된 영상은 영상시스템의 MTF와 NPS를 정확하게 측정함으로써 그 시스템의 특성에 따라 설계된 필터에 의해 원영상에 가깝게 복원(restoration)될 수 있다. 본 논문에서는, 영상복원 시뮬레이션을 통해 기존의 직접 역필터링(direct-inverse filtering), 제한된 역필터링(limited-inverse filtering), 위너 필터링(Wiener filtering) 기법을 바탕으로 열화된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원영상의 화질을 정량적으로 평가하였다.
의료영상 시스템을 통해 볼 수 있는 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌 그 영상시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수 있다. 영상화질에서 시스템에 의한 열화는 시스템응답함수인 변조전달 함수(modulation transfer function; MTF)로 설명되며 잡음력 스펙트럼(noise power spectrum; NPS)으로 설명할 수 있다. 이 때, 열화된 영상은 영상시스템의 MTF와 NPS를 정확하게 측정함으로써 그 시스템의 특성에 따라 설계된 필터에 의해 원영상에 가깝게 복원(restoration)될 수 있다. 본 논문에서는, 영상복원 시뮬레이션을 통해 기존의 직접 역필터링(direct-inverse filtering), 제한된 역필터링(limited-inverse filtering), 위너 필터링(Wiener filtering) 기법을 바탕으로 열화된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원영상의 화질을 정량적으로 평가하였다.
Images acquired by a digital X-ray imaging system are inherently degraded due to system degradation process and additive noise sources. The system degradation in image quality is typically described as the system response function characterized by the modulation transfer function (MTF) and the noise...
Images acquired by a digital X-ray imaging system are inherently degraded due to system degradation process and additive noise sources. The system degradation in image quality is typically described as the system response function characterized by the modulation transfer function (MTF) and the noise term described as the noise power spectrum (NPS). In this case, we can restore the blur image as close as possible to the original image by using modified filtering designed for digital imaging system, as we know more precisely about the MTF and the NPS. In this paper, by performing simulation, we tried to restore blurred images taken from a digital X-ray imaging system based upon conventional filtering techniques such as a direct-inverse filtering, limited-inverse filtering, or a Wiener filtering, and evaluated the characteristics of the image restoration.
Images acquired by a digital X-ray imaging system are inherently degraded due to system degradation process and additive noise sources. The system degradation in image quality is typically described as the system response function characterized by the modulation transfer function (MTF) and the noise term described as the noise power spectrum (NPS). In this case, we can restore the blur image as close as possible to the original image by using modified filtering designed for digital imaging system, as we know more precisely about the MTF and the NPS. In this paper, by performing simulation, we tried to restore blurred images taken from a digital X-ray imaging system based upon conventional filtering techniques such as a direct-inverse filtering, limited-inverse filtering, or a Wiener filtering, and evaluated the characteristics of the image restoration.
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문제 정의
본 논문에서는 다양한 필터링 기법에 의해 복원된 영상의 특성을 정량적으로 분석하기 위해, 사용 된 영상시스템의 열화모델을 측정하여 영상열화와 복원과정을 시뮬레이션 하였다. 열화모델을 측정하기 위해 초점 크기가 0.
따라서 선형적이고 공간 불변성을 갖는 영상시스템에서 그 시스템의 특성이 정확히 측정된다면 열화영상을 원영상에 가깝도록 복원할 수 있다. 본 연구에서는 디지털 영상시스템의 특성을 정확히 측정함으로써 기존의 직접 역필터링, 제한된 역필터링, 위너 필터링 기법을 바탕으로 열화된 영상을 피사체 특성만이 반영된 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원된 영상의 특성을 정량적으로 평가해 보고자 한다.
제안 방법
열화영상에 존재하는 잡음의 분포가 각 필터링기법에서 복원영상에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 그림 12와 같이 주로 저주파수로 구성된 Lena 영상과 고주파수 성분으로 구성된 crowd 영상을 사용하여 노이즈 분포에 따른 영상복원 결과를 비교하였다. 열화모델은 초점 크기가5 μm 인 micro-focus X-선관과 SSD(source-to-subject distance)가 100 cm 지점에서 100×100 μm2 CMOS 영상 센서로부터 90 kVp, 55 mAs와 40 kVp, 55 mAs/30 mAs 조건에서 각각 획득하였다.
영상시스템의 특성에 따른 점확산 함수와 노이즈로 인해 열화된 영상의 주파수 특성을 영상에서 직접 분석하기 위해서 Matlab(Version 7.6.0. 324 "R2008a“)을 사용하여 표 1과 같은 주파수 특성을 가지는 test pattern을 모델링하였다.
제한된 역필터에서 제한된 주파수 flimit는 MTF그래프와 noise spectrum이 교차하는 지점을 근사하여 선택하고, 상수 w은 복원영상의 ISNR값을 계산하여 원영상에 가장 가까운 값으로 선택하였다. 그림 7은 6.
대상 데이터
표 2. 각 조건에서 열화된 Lena와 crowd 영상의 BSNR과 직접 역필터링, 제한된 역필터링, 위너필터링 기법에의해 복원된 영상의 ISNR.
그림 2에서(b)는 X-선이 slit에 수직으로 입사하여 측정된 sampled LSF이며, (c)는 획득한 LSF로부터 2차원 점 확산 함수로 재구성한 공간영역에서의 점확산 함수를 나타낸다. 신호에 독립적인 노이즈는 동일한 조건에서 획득한 가우시안 확률분포를 가진 white noise 영상으로부터 2차원 분포를 직접 획득하였다.
열화모델은 초점 크기가5 μm 인 micro-focus X-선관과 SSD(source-to-subject distance)가 100 cm 지점에서 100×100 μm2 CMOS 영상 센서로부터 90 kVp, 55 mAs와 40 kVp, 55 mAs/30 mAs 조건에서 각각 획득하였다.
열화모델을 측정하기 위해 초점 크기가 0.6 mm인 X-선관(Toshiba, E7239X)과 초점 크기가 5 μm 인 micro-focus X-선관(Hamamatsu, L7910-01)을 사용하여, 픽셀크기가48×48 μm2 CMOS 영상 센서(RadEyeTM2, Rad-icon Imaging Corp.)와 100×100 μm2 CMOS flat panel 센서(Hamamatsu, C7943CA)로부터 영상을 획득하였다.
성능/효과
그림 8은 그림 7의 농도 분포를 나타낸다. 제한된 역필터에 의한 복원영상은 flimited 이상의 주파수성분을 갖는 잡음에 대한 증폭이 없으므로 ISNR이 0.81 dB로 직접 역필터링에 의해 복원된 영상보다 더 화질이 향상되었고, edge의 gradient 값은 직접 역필터링과 비슷한 값인 평균 0.86으로 잡음은 줄어들었으나, 영상의 선예도는 크게 복원되었다.
그림 13은 다양한 조건에서 열화된 Lena 영상에대해 각 필터링 기법을 사용하여 복원된 영상의 ISNR을 계산하여 나타낸 그래프이다. 직접 역필터를 제외한 필터링 기법에 의해 복원된 영상에서는 잡음에 대해 우수한 화질개선정도를 보였고, 직접 역필터링 기법에서는 저주파수 영상에서 잡음이 증가할수록 화질개선 정도가 떨어지는 것을 확인할 수 있다. 그러나 잡음에 의해 열화가 비교적 적은 영상에 대해서는 직접 역필터링 기법에 의해서도 화질이 개선됨을 알 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
디지털 영상시스템은 무엇을 포함하는가?
디지털 영상시스템은 일반적으로 영상정보를 형성, 검출, 저장, 기록하는 일련의 과정을 포함하며, 연속적인 신호를 갖는 f(x,y)가 시스템 연산자 S에 의해 형성된 출력영상 g(x,y)는 식 (1)과 같이 기술할 수 있다.
PSF가 이미지 평면의 모든 위치에서 동일할 때 그 영상시스템은 무엇을 가진다고 정의하는가?
점확산 함수가 이미지 평면의 모든 위치에서 동일할 때, 그 영상시스템은 공간 불변성(shift-invariant)을 가진다고 정의하며, 영상복원 기법을 적용하기위해서는 영상을 획득하는 시스템의 선형적이고 공간 불변적인 특성이 전제되어야 한다. 영상시스템이 선형성과 공간 불변성을 동시에 갖고 있을 때 콘볼루션(convolution) 연산자의 정의에 의해 획득영상 g(x,y)는 간단히 피사체 f(x,y)와 점확산 함수 h의 콘볼루션으로 식 (2)와 같이 표현할 수 있다[1].
의료영상 시스템에 의해 획득된 모든 X-선 영상은 어떠한 영상인가?
의료영상 시스템에 의해 획득된 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌영상시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수있다. 따라서 선형적이고 공간 불변성을 갖는 영상시스템에서 그 시스템의 특성이 정확히 측정된다면 열화영상을 원영상에 가깝도록 복원할 수 있다.
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