퍼지 논리와 주성분 분석을 이용한 X-ray 영상처리 기법

Abstract

X-ray 디텍터로부터 얻은 순수 DR 영상은 특징이 뚜렷하지 않고 잡음이 존재하는 등 영상의 화질과 가독성 측면에서 한계가 있다. 화질 개선을 위해 다양한 영상처리 알고리즘을 거치지만 일반적인 영상처리 기법은 X-ray 영상 보정에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 X-ray 영상의 특성을 고려하여 개선된 영상처리 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 퍼지 논리와 주성분 분석을 이용하여 X-ray 후처리 과정을 수행한다. 그 결과, 사용자 개입이 최소화되고 알고리즘의 수행성능이 향상되었다. 본 논문에서 제안하는 상세 내용은 다음과 같다. 첫 번째로, 퍼지 논리를 이용하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화의 한계점 파라미터를 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. X-ray 영상은 주파수 영역에서 화소 값의 변화율이 작은 저주파 성질이 강하다. 따라서 화소의 밝기차를 뚜렷하게 하기 위한 명암 대비 향상 기법이 중요하게 작용한다. 기존 대비제한 적응 히스토그램 평활화는 지역적 명암 대비 향상 기법으로, 의료 영상 강화를 위해 개발되었다. 이 기법은 타 명암 대비 향상 기법에 비해 뛰어난 성능을 자랑하지만 대비 강화 정도를 결정하는 한계점 파라미터의 영향을 크게 받는다. 그에 따라 본 논문에서는 X-ray 영상의 특성을 고려하여 영역 별 한계점 파라미터 자동 결정 방법을 제안한다. 이 때 영역 별 중요도를 수치화하기 위한 방법으로 퍼지 논리를 도입하였다. 그 결과, 매개 변수 결정에 있어서 사용자의 개입을 최소화하였으며 중요도에 따른 대비 강화로 화질 개선 효과를 얻을 수 있었다. 두 번째로, 주성분 분석을 이용하여 속도와 정확도를 향상시킨 자동 스티칭 방법을 제안한다. X-ray 영상은 장비의 시야각 제약으로 임상에서 단일 촬영을 통해 얻을 수 있는 진찰 범위가 제한적이다. 따라서 전신에 해당하는 넓은 영역의 영상을 얻기 위해 여러 장의 X-ray 영상을 합성하는 영상 스티칭 기법이 요구된다. 영상 스티칭 기법에는 사용자로부터 입력 영상의 중첩 영역을 입력 받는 수동 스티칭 기법과 알고리즘을 통해 자동으로 중첩 영역을 판별하는 자동 스티칭 기법이 있다. 그 중 자동 스티칭 기법은 수작업을 최소화하여 임상에서의 선호도가 높지만 비교적 수행 속도가 느리고 정확도가 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상의 위치 판별을 우선적으로 수행하는 고성능 자동 스티칭 기법을 제안한다. 입력 영상의 위치 판별을 위한 특징 추출 방법으로서 주성분 분석을 도입하였으며, 그 결과 자동 스티칭의 수행 속도와 정확도를 향상시킬 수 있었다.