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전산화단층촬영의 선형과 비선형변환에 의한 영상압축
Image Compression by Linear and Nonlinear Transformation of Computed Tomography 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.13 no.4, 2019년, pp.509 - 516  

박재홍 (춘해보건대학교 방사선과) ,  유주연 (중소조선연구원 해양IT융복합소재연구본부)

초록
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전산화단층촬영에서 선형 및 비선형변환방법을 이용하여 탐색밀도에 따른 압축률과 최대신호대 잡음비를 구하여 의료영상 압축의 화질에 대하여 알고자 한다. 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능 하므로 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 다른 방법에서 보다 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 최대신호대 잡음비(PSNR;peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 퀴드트리 블록분할을 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the linear transformation method, the original image is divided into a plurality of range blocks, and a partial transform system for finding an optimal domain block existing in the image for each range block is used to adjust the performance of the compression ratio and the picture quality, The n...

주제어

#프랙탈   #선형 및 비선형변환  

표/그림 (5)

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

제안 방법

  • 본 논문에서는 선형변환방법은 프렉탈 부호화방법으로 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템(PTS; piecewise transformation system)을 사용하여 닮은 블록을 찾기 위한 탐색시계산양이 많아서 부호화 시간이 많이 걸리며, 크기가 크고 복잡한 블록을 근사화 시키기는 어려움이 있어서, 원 영상을 일정 크기의 도메인 블록으로 분할하여 각 블록을 다시 레인지로 나누어 도메인블록에서 레인지 블록을 찾아 부호화하는 비선형변환방법을 사용하여 전산화단층촬영의 선형 및 비선형변환방법을 영상압축에 적용하여 화질의 압축을 알아보고자한다.[2-18]
  • 비선형변환방법을 적용한 아핀변환은 블록을 4개의 균일한 크기를 갖는 타일(tile)을 사용하여, 효율적인 압축과 복원을 위해 블록을 평탄영역, 중간평탄영역 및 에지영역으로 구분할 수 있는 분류기를 구현하고, 각 블록들에 대해 아핀변환을 적용하기 위해 사용된 wi는 다음과 같다.[16]
  • 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상 내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능하며, 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인 블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기 계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 PSNR(peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 쿼드트리 블록분할을 하였다.

대상 데이터

  • 본 연구의 실험에서 Fig. 1의 그레이 레벨영상은 512×512 크기의 CT(Brain)영상이며, 실험환경은 IBM-Workstation에서 C-언어로 프로그램 하였으며 실험결과에 대한 성능 비교의 기준은 압축률, 최대 신호대 잡음비를 사용하였다.

데이터처리

  • 도메인블록영상 f 와 레인지블록영상 g 의 유사성은 평균자승오차(MSE)를 사용하여 측정한다.

이론/모형

  • 2. Reconstructed CT images by linear transformation method.
  • 3. Reconstructed CT images by nonlinear transformation method.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
비선형변환방법의 특징은? 비선형변환방법(Monro)은 하나의 도메인 블록을 다시 4개의 레인지블록으로 나누며, 8개의 셔플(shuffle)변환 중에서 회전(rotational)변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상 내 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르며, 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능이 떨어질 수 있어서, 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기 계수 변환의 근사화 정도를 높여서 에 대한 고차항을 갖는 근사식을 사용하면 화소값의 분포를 변화시킬 수 있게 되어, 도메인블록과 레인지블록이 서로 닮음 관계가 있지 않더라도 블록의 근사화가 가능하게 된다.[16]
선형변환방법의 특징은? 선형변환방법(Fisher)은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상 내에 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템(PTS; piecewise transformation system)을 사용하여 닮은 블록을 찾도록 하여 각 도메인은 8가지 다른 방법(회전, 반사)으로 할 수 있으나, 선형변환방법을 사용하는 것은 고정된 회전만 정의하므로 한 방향 또는 두 방향으로만 고려된다.[16-17]
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