[논문]브레스넘 알고리즘을 적용한 회전커널변환 필터 생성 및 영상의 화질개선

신승원; 김경섭; 이세민; 송철규

doi:10.5370/kiee.2012.61.6.872

브레스넘 알고리즘을 적용한 회전커널변환 필터 생성 및 영상의 화질개선
Image Enhancement with Rotating Kernel Transformation Filter Generated by Bresenham's Algorithm 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.61 no.6, 2012년, pp.872 - 878

신승원 (건국대 의료생명대 의학공학부) , 김경섭 (건국대 의료생명대 의학공학부, 건국대 의공학실용기술연구소) , 이세민 (건국대 의료생명대 의학공학부) , 송철규 (전북대 공과대학 전자공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

It is quite important to improve the visual acuity of a medical image by suppressing noisy parts and simultaneously keeping the details of signal components to draw the accurate diagnostics. With this aim, we suggest a novel method to generate Rotational Kernel Transformation (RKT) filter mask with applying Bresenham's algorithm and implement an nonlinear filtering algorithm to eliminate noises. As a result, we can find the fact that RKT filter mask can be automatically created and the visual acuity of a corrupted image can be elevated in terms of the signal-to-noise ratio (SNR) with applying the RKT filter.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 직선이 지나는 영역의 픽셀의 위치를 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 따라서 그래픽 처리 기법에서 사용되는 중요한 알고리즘 중의 하나인 레스터 변환 알고리즘을 이용하여 마스크에서의 직선의 픽셀 영역을 정확하게 설정하고자 하였다. 레스터 변환 알고리즘은 물체를 표현할 때 사용되는 점, 선, 면들을 화소공간으로 사상(mapping) 시킬 때, 어느 위치의 화소값을 선택할 것인지를 결정하는 알고리즘이다.
이러한 형태의 마스크를 매번 직접 생성하는 것은 매우 어렵고 복잡한 일이다. 따라서 본 연구에서는 회전커널변환 필터를 손쉽게 적용하기 위하여 사용자가 마스크의 크기를 선택하면, 선택된 마스크의 크기와 직선의 회전에 따른 픽셀의 위치를 자동으로 도출하고 마스크를 생성하는 알고리즘을 구현하고자 하였다.
그러나 종래의 잡음제거 필터와 달리 회전커널변환 필터는 활용하고자 하는 필터의 차수에 따라 생성되는 마스크의 개수가 달라지며, 또한 각각의 마스크들은 서로 다른 패턴을 가지기 때문에 마스크의 패턴을 매번 설계하는 일은 시간을 낭비하는 요소가 된다. 따라서 본 연구에서는 회전커널변환 필터링을 간편하게 적용하기 위하여, 사전에 선택된 마스크의 크기에 따라 자동적으로 필터 마스크의 패턴을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 하였다. 또한 이를 이용하여 회전커널변환 기법을 적용하는 비선형 필터링 알고리즘을 제시하고 필터의 성능을 평가하기 위해서 영상의 화질 개선도를 정량적인 값으로 표현하였다.
본 연구에서는 영상에 포함된 잡음을 제거하면서 원영상이 가지고 있는 신호의 강도를 최대로 보존하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 우선적으로 회전커널변환 (RKT: Rotating Kernel Transformation) 필터 마스크를 자동적으로 생성시킨 다음, 이를 활용하는 비선형 필터링 알고리즘을 제시하고자 한다[4-5].

제안 방법

또한 각각의 영상에는 0의 평균값 (mean = 0) 및 0.1의 분산값 (σ2 = 0.1)을 가지는 가우시언 백색 잡음 (Gaussian White Noise), 0.1의 분산값 (σ2 = 0.1)을 가지는 반점 잡음 (Speckle Noise) 및 0.1의 잡음밀도 (ρ = 0.1)를 가지는 소금 및 후추 잡음 (Salt & Pepper Noise)을 첨가하였다.
회전커널변환 필터의 성능을 확인하기 위하여 영상의 잡음 제거에 많이 사용되는 미디언 필터와 미디언 필터의 성능을 개선한 하이브리드 미디언 필터를 이용하여 영상의 잡음을 제거한 결과를 획득하고, 회전커널변환 필터의 결과와 비교하였다. 또한 원영상과 잡음이 제거된 영상 사이의 신호 대 잡음비 (SNR: Signal-to-Noise Ratio)을 계산하여 비교하였다. 식 (14)～(17)은 두 영상 사이의 신호 대 잡음비를 도출하는 연산과정을 보여준다[9].
따라서 본 연구에서는 회전커널변환 필터링을 간편하게 적용하기 위하여, 사전에 선택된 마스크의 크기에 따라 자동적으로 필터 마스크의 패턴을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 하였다. 또한 이를 이용하여 회전커널변환 기법을 적용하는 비선형 필터링 알고리즘을 제시하고 필터의 성능을 평가하기 위해서 영상의 화질 개선도를 정량적인 값으로 표현하였다.
(∙)에 Max(x,y)만을 적용하게 되면 영상의 잡음을 제거하면서 에지 성분을 강조하는 결과를 얻을 수 있고, 식 (12)와 같이 Max(x,y)과 Min(x,y)의 차를 도출하는 뺄셈연산을 적용하면 영상의 에지 성분만을 도출하는 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 영상의 화질을 개선하기 위한 방법으로 식 (13)과 같이 f_o(∙)에 Max(x,y)과 Min(x,y)의 합을 도출하는 덧셈연산을 적용하였다.
영상을 획득하는 과정에서 주변 환경이나 영상획득 기법 및 장비의 특성으로 인하여 획득되는 영상 정보에 여러 가지 잡음이 포함되는 경우가 많기 때문에 영상의 화질을 개선하기 위한 전처리 과정이 반드시 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 회전커널변환 필터를 자동으로 생성하기 위한 알고리즘을 제안하였고 또한 이렇게 생성된 회전커널변환 필터를 활용하여 영상의 특징 값을 보존하면서 영상에 포함된 잡음을 제거하였다. 또한 기존의 필터링 기법을 적용한 영상과 회전커널변환 필터를 적용한 영상을 라인프로파일과 신호 대 잡음비를 도출하여 비교한 결과 회전커널변환 필터가 효과적으로 영상에 포함된 잡음을 제거하면서 영상의 특징을 잘 보존한다는 사실을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 영상에 포함된 잡음을 제거하면서 원영상이 가지고 있는 신호의 강도를 최대로 보존하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 우선적으로 회전커널변환 (RKT: Rotating Kernel Transformation) 필터 마스크를 자동적으로 생성시킨 다음, 이를 활용하는 비선형 필터링 알고리즘을 제시하고자 한다[4-5]. 회전커널변환 필터는 영상의 잡음을 제거하면서 원영상의 에지 성분을 강조하거나, 에지 성분만을 추출하는 등 다양한 방법으로 응용이 가능한데, 이를 활용하기 위해서는 우선적으로 회전커널변환 필터 마스크 패턴을 사전에 정의해야 한다.
회전커널변환 필터의 성능을 확인하기 위하여 영상의 잡음 제거에 많이 사용되는 미디언 필터와 미디언 필터의 성능을 개선한 하이브리드 미디언 필터를 이용하여 영상의 잡음을 제거한 결과를 획득하고, 회전커널변환 필터의 결과와 비교하였다. 또한 원영상과 잡음이 제거된 영상 사이의 신호 대 잡음비 (SNR: Signal-to-Noise Ratio)을 계산하여 비교하였다.
회전커널변환 필터의 잡음 제거 효과를 확인하기 위하여 영상에 일정한 잡음을 첨가하여 필터링을 수행하였다. 사용된 영상은 512 × 512 크기의 맨드릴(Mandrill) 영상과 386 × 232 크기의 초음파 영상을 이용하였다.

대상 데이터

사용된 영상은 512 × 512 크기의 맨드릴(Mandrill) 영상과 386 × 232 크기의 초음파 영상을 이용하였다.

성능/효과

이를 위하여 본 연구에서는 회전커널변환 필터를 자동으로 생성하기 위한 알고리즘을 제안하였고 또한 이렇게 생성된 회전커널변환 필터를 활용하여 영상의 특징 값을 보존하면서 영상에 포함된 잡음을 제거하였다. 또한 기존의 필터링 기법을 적용한 영상과 회전커널변환 필터를 적용한 영상을 라인프로파일과 신호 대 잡음비를 도출하여 비교한 결과 회전커널변환 필터가 효과적으로 영상에 포함된 잡음을 제거하면서 영상의 특징을 잘 보존한다는 사실을 확인할 수 있다.
표 1에서 기존의 미디언 필터 또는 하이브리드 미디언 필터보다 회전커널변환 필터의 신호 대 잡음비가 큰 결과가 도출되었다. 신호 대 잡음비가 높을수록 영상의 화질이 좋은 것으로 판단하므로 영상의 잡음을 제거하는 데 회전커널 변환 필터가 더욱 효과적인 방법임을 확인할 수 있다.
표 1에서 기존의 미디언 필터 또는 하이브리드 미디언 필터보다 회전커널변환 필터의 신호 대 잡음비가 큰 결과가 도출되었다. 신호 대 잡음비가 높을수록 영상의 화질이 좋은 것으로 판단하므로 영상의 잡음을 제거하는 데 회전커널 변환 필터가 더욱 효과적인 방법임을 확인할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	회전커널변환 필터란?	회전커널변환 필터는 지역적 공간에서 방향성 정보를 효과적으로 강조하기 위한 비선형 영상처리 기법이다. 이를 이용하여 필터링을 수행하면 입력 영상에 있는 각 점을 중심으로 하는 특정한 방향성을 가진 선형 특징에 관한 정보가 강조되므로, 영상의 특징이 강조되고 잡음을 최소화 하는 효과를 거둘 수 있다.
	회전커널변환 필터링을 적용하기 위해 해야할 일은 무엇인가?	회전커널변환 필터링을 적용하기 위해서는 각각 다른 형태를 가지는 여러 개의 마스크들을 사전에 정의해야 된다[6]. 하나의 지역적 공간에 적용되는 회전커널변환 필터 마스크의 개수는 마스크의 크기에 따라 달라진다.
	회전커널변환 필터를 이용하여 필터링을 수행하면 어떠한 효과를 얻을 수 있는가?	회전커널변환 필터는 지역적 공간에서 방향성 정보를 효과적으로 강조하기 위한 비선형 영상처리 기법이다. 이를 이용하여 필터링을 수행하면 입력 영상에 있는 각 점을 중심으로 하는 특정한 방향성을 가진 선형 특징에 관한 정보가 강조되므로, 영상의 특징이 강조되고 잡음을 최소화 하는 효과를 거둘 수 있다. 입력영상의 방향성 정보를 추출하기 위하여 특정한 방향성 정보를 여러 단계로 회전시키면서 마스크를 생성한 후, 입력영상과의 컨볼루션 (convolution)을 수행하고 최대값과 최소값을 도출하여 영상정보로 활용한다.

참고문헌 (9)

R. Vanithamani, G. Umamaheswari and M. Ezhilarasi, "Modified Hybrid Median Filter for Effective Speckle Reduction in Ultrasound Images," ICNVS 2010, pp. 166-171, 2010.
K. Deergha Rao, E.I. Plotkin and M.N.S. Swamy, "An Hybrid Filter for Restoration of Color Images in The Mixed Noise Environment," ICASSP 2002, pp. IV-3680-IV-3683, 2002.
Victor S. Frost, Josephine Abbott Stiles, K.S. Shanmugam and Julian C. Holtzman, "A Model for Radar Images and its Application to Adaptive Digital Filtering of Multiplicative Noise," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 4, No. 2, pp. 157-165, 1982.

상세보기
Yim-Kul Lee and William T. Rhodes, "Nonlinear Image Processing by a Rotating Kernel Transformation," Optics Letters, Vol. 15, No. 23, pp. 1383-1385, Dec. 1, 1990.

상세보기
Yim-Kul Lee, "Directional Information Processing Using Optical Rotating Kernel Operations," The Institute of Electronics Engineers of Korea-B, vol. 30, no. 2, pp. 176-184, 1993.
Jadwiga Rogowaska and Mark E. Breziniski, "Evaluation of the Adaptive Speckle Suppression Filter for Coronary Optional Coherence Tomography Imaging," IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 19, No. 112, pp. 1261-1266, 2000.

상세보기
Seung-Won Shin, Kyeong-Seop Kim, Jae-Cheon Kim, Chul-Gyu Song, "Suppressing Speckle Noises in an Image by Rotational Kernel Transformation," ICS 2010, pp.167-168, 2010.
Edward Angel, Interactive Computer Graphics, Addison Wesley, 1997.
Lindsay W. MacDonald and M. Ronnier Luo, Colour Image Science: Exploiting Digital Media, JOHN WILEY & SONS, LTD, 2002.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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