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고주파 강조필터를 이용한 의료영상의 화질향상을 위한 최적화 방법
A Visual Quality Enhancement of Medical Image Using Optimized High-Frequency Emphasis Filter 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.18 no.7, 2014년, pp.1681 - 1685  

신충호 (Department of Computer Engineering, Chosun University) ,  정채영 (Department of Computer Statistics, Chosun University)

초록
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의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The visual quality of medical image is an important factor for diagnosis accuracy. Therefore, the methods to improve the quality of medical image have studied. Among them, frequency domain filter is very powerful method to impove the visual quality of image. In this paper, the X-ray medical image us...

주제어

#승수상수   #오프셋   #최소평균제곱오차필터  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 지역분산이 잡음분산보다 매우 큰 영역에서는 본 필터는 필터되지 않은 영상에 근접할 것이다. 즉, 높은 지역분산은 상세한 에지를 암시함으로 본 필터는 원영상의 에지를 보전하려고 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
고주파통과 필터는 어떻게 에지부분들을 선명하게 만드는가? 고주파통과 필터는 퓨리에 변환의 낮은 주파수를 감쇠시키고, 반대로 높은 주파수를 유지함으로써 에지부분들을 선명하게 만든다[8]. 그러나 고주파통과 필터가 에지를 선명하게 하지만 낮은 주파수부분들을 필터링하므로, 저주파요소를 보유하는 고주파강조 필터를 사용하면 된다[9].
MMSE 필터는 어떤 값을 도출할 수 있는가? MMSE 필터는 지역 영상통계에 근거한 결과값을 도출할 수 있다. 식(2)과 같이 MMSE 필터를 정의한다.
HOMO 필터란 무엇인가? 본 필터는 밝기를 줄임과 동시에 대비를 증진시키는 주파수도메인 필터이다. 본 필터에 대한 식은 다음과 같다.
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참고문헌 (10)

  1. Huiqin Jiang, et al., "A Novel to Improve the Visual Quality of X-ray CR Image", I.J. Image, Graphics and Signal Processing, pp.25-31, 2011. 

  2. Guang Deng, "A Generalized Unsharp Masking Algorithm", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, pp.1249-1261, 2011. 

  3. Scott E, Umbaugh, "Computer Image", CRC Press, 2005. 

  4. Kim, Yeong-Hwa, et al., "Estimation of the Noise Variance in Image and Noise Reduction", Korean Journal of Applied Statistics, vol. 24, no. 5, pp.905-914, 2011. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. G.C. Gonzalez and R.E. Woods, "Digital Image Processing", Addison Wesley, 1992. 

  6. Choong-ho Shin, Chai-yeoung Jung, "A Restoration of Degraded Medicine Images Based on Optimized Parametric Wiener Filter",JKIICE, vol. 16 no. 5, pp.1055-1063. 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. Choong-ho Shin, Chai-yeoung Jung, "An Enhancement of medical Image Using Optimized High-Frequency Emphasis Filter", JKIICE, vol. 17 no. 3, pp.698-704. 2013. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Dong-Hun Woo, et al.,"A Selective Deinterlacing Based on the Local Feature of Image", JKICS, vol. 29, no 1C, 2004. 

  9. Scott E, Umbaugh, "Computer Vision Image Processing", Prentice Hall, 1999. 

  10. G.C. Gonzalez and R.E. Woods, "Digital Image Processing Using MATLAB", Prentice Hall, 2004. 

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