KR101795663B1 - Apparatus for eliminating noise of radiography image and method thereof - Google Patents
Apparatus for eliminating noise of radiography image and method thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR101795663B1 KR101795663B1 KR1020160075613A KR20160075613A KR101795663B1 KR 101795663 B1 KR101795663 B1 KR 101795663B1 KR 1020160075613 A KR1020160075613 A KR 1020160075613A KR 20160075613 A KR20160075613 A KR 20160075613A KR 101795663 B1 KR101795663 B1 KR 101795663B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- motion
- image frame
- radiation image
- calculating
- search window
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000002601 radiography Methods 0.000 title 1
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 197
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 69
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 abstract description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 206010073306 Exposure to radiation Diseases 0.000 description 2
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G06T5/002—
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
- A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
-
- G06T5/003—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/269—Analysis of motion using gradient-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Multimedia (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 방사선 영상 처리 기술에 관한 것으로서, 특히, 포아송 분포와 움직임 정보를 이용하여 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
의학계에서는 환자의 검진과 수술 등 다양한 분야에서 X-ray 기기를 이용해 왔고, 그 수요 또한 꾸준히 늘고 있다. X-ray 기기를 통해 획득한 의료 영상에는 인체의 해부학적 정보뿐만 아니라 촬영 환경과 기기 성능 등에 따라 발생하는 잡음도 포함되어 있다.In the medical field, X-ray devices have been used in various fields such as patient examination and surgery, and the demand is also steadily increasing. The medical images acquired through the X-ray machine include not only the anatomical information of the human body but also the noise caused by the shooting environment and the performance of the apparatus.
이러한 잡음들은 해당 영상을 열화시켜 환자에 대한 해부학적 판독 능력을 저하시키는 원인이 되는데, 영상의 열화 정도는 여러 가지 요인에 의해 결정된다. 그 요인으로는 의료 영상 기기에 포함되어 있는 센서 자체의 잡음에 의한 열화가 있으며, 또한 입사되는 X-ray의 밀도에 따라 발생하는 잡음 등이 있다.These noises cause the image to deteriorate and deteriorate the anatomical reading ability of the patient. The degree of deterioration of the image is determined by various factors. Such factors include deterioration due to noise of the sensor itself included in the medical imaging apparatus, and also noise caused by the density of the incident X-ray.
또한 한 장의 X-ray 영상 촬영시 발생하는 방사선의 양은 미미하지만, 동영상 기반의 X-ray 촬영시 발생하는 방사선에 사람이 장시간 노출되면 많은 위험이 따르게 된다. 이러한 이유로, 방사선 노출을 최소한으로 줄이기 위해 저선량의 X-ray로 판독하려는 시도들이 최근 이루어지고 있다.In addition, the amount of radiation that occurs when a single X-ray image is taken is small, but there is a great risk if a person is exposed to radiation for a video-based X-ray imaging for a long time. For this reason, attempts have recently been made to read low dose X-rays to minimize radiation exposure.
하지만 저선량 X-ray의 경우 입사되는 X 선의 광자 밀도가 적어짐에 따라 광자얼룩(quantum mottle)의 발생이 도드라져 보이게 되는데, 이 때문에 인체의 해부학적 정보보다 양자 잡음(quantum noise)의 농도가 훨씬 많아져 영상의 품질이 저하되는 문제점이 있다.However, in the case of low-dose X-ray, as the photon density of the incident X-ray decreases, the occurrence of the quantum mottle appears to be reduced. Therefore, the quantum noise concentration is much larger than the anatomical information of the human body There is a problem that the quality of the image is deteriorated.
따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어적인 영상 처리 기법을 통해 잡음을 감소시켜 깨끗한 영상을 획득하려는 연구들이 많이 진행되고 있는 실정이다.Therefore, in order to solve this problem, there have been a lot of researches for obtaining a clean image by reducing noise through a software image processing technique.
따라서 이러한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 입력된 방사선 영상 프레임으로부터 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 산출하고 산출한 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 기반으로 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 생성하도록 한 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made in an effort to solve the problems of the conventional art, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for generating a radiographic image frame based on a Poisson probability distance and a motion adaptive weight, And removing the noise of the radiation image, which is generated as a result of performing the filtering on the noise image, and a method thereof.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, the objects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 한 관점에 따른 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치는 방사선 영상 프레임을 입력 받아 입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 내 패치 간의 유사성을 판단하기 위한 제1 파라미터를 산출하는 제1 산출부; 입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 간의 움직임 정도를 판단하기 위한 제2 파라미터를 산출하는 제2 산출부; 및 산출된 상기 제1 파라미터와 상기 제2 파라미터를 기반으로 상기 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 출력하는 노이즈 제거부를 포함할 수 있다.According to one aspect of the present invention, there is provided an apparatus for removing noise in a radiological image, the apparatus comprising: a first parameter calculating unit for calculating a first parameter for determining a similarity between patches in the radiation image frame, A first calculation unit; A second calculation unit for calculating a second parameter for determining a degree of motion between the input radiation image frame; And a noise canceller for performing filtering on the radiation image frame based on the calculated first parameter and the second parameter and outputting a noise-removed radiation image frame as a result of the filtering.
바람직하게, 상기 제1 파라미터는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 내 패치 간 포아송 노이즈 특성을 나타내는 포아송 확률 거리인 것을 특징으로 한다.Preferably, the first parameter is a Poisson probability distance indicating a Poisson noise characteristic between patches in the input radiological image frame.
바람직하게, 상기 제2 파라미터는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치인 것을 특징으로 한다.Preferably, the second parameter is a motion adaptive weight given to the motion magnitude between the input radiation image frames.
바람직하게, 상기 제2 산출부는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 움직임 정보나 움직임 벡터를 산출하는 움직임 추정부; 상기 산출된 움직임 정보를 이용하여 움직임 상태를 판단하는 움직임 상태 판단부; 상기 판단된 움직임 상태를 이용하여 움직임이 보상된 검색 윈도우를 산출하는 움직임 보상부; 및 상기 산출된 움직임 정보를 이용하여 입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 가중치 산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the second calculator includes a motion estimator for calculating motion information and a motion vector from the received radiation image frame; A motion state determiner for determining a motion state using the calculated motion information; A motion compensation unit for calculating a motion compensated search window using the determined motion state; And a weight calculation unit for calculating a motion adaptive weight given in accordance with a motion size between the radiation image frames input using the calculated motion information.
바람직하게, 상기 움직임 보상부는 상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 이하이면, 제1 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제1 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임과 그 이후에 입력된 영상 프레임에서 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the motion compensation unit determines that the motion state is a first motion state if the determined motion state is less than a predefined threshold value, and determines a current motion image of the input image frame according to the determined first motion state And sets a search window equal to a preset size in a frame and a video frame input thereafter.
바람직하게, 상기 움직임 보상부는 상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 초과하면, 제2 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제2 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임에서는 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하고, 그 이후에 입력된 영상 프레임에서는 1픽셀로 수렴하는 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the motion compensation unit determines that the motion state is a second motion state when the determined motion state value exceeds a predetermined threshold value, and determines a current motion image of the input image frame according to the determined second motion state The search window setting unit sets a search window equal to a preset size in the frame and sets a search window to converge at one pixel in the input image frame thereafter.
바람직하게, 상기 가중치 산출부는 상기 검출된 검색 윈도우를 기반으로 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 상기 방사선 영상 프레임에 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the weight calculation unit compares the received radiation image frame with a reference image frame based on the detected search window, and calculates a motion adaptive weight given to the radiation image frame as a result of the comparison. do.
바람직하게, 상기 가중치 산출부는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 상기 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 움직임의 크기가 클수록 가중치가 작아지고 움직임의 크기가 작을수록 가중치가 커지는 것을 특징으로 한다.Preferably, the weight calculation unit compares the inputted radiation image frame with the reference image frame, and as a result of the comparison, the weight is smaller as the motion size is larger, and the weight is larger as the motion size is smaller.
바람직하게, 상기 노이즈 제거부는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 추정된 움직임 벡터에 따라 검색 윈도우를 설정하고, 상기 설정된 검색 윈도우를 따라서 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the noise eliminator sets a search window according to a motion vector estimated from the input radiation image frame, and performs filtering on the received radiation image frame according to the set search window.
본 발명의 다른 한 관점에 따른 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법은 방사선 영상 프레임을 입력 받아 입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 내 패치 간의 유사성을 판단하기 위한 제1 파라미터를 산출하는 단계; 입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 간의 움직임 정도를 판단하기 위한 제2 파라미터를 산출하는 단계; 및 산출된 상기 제1 파라미터와 상기 제2 파라미터를 기반으로 상기 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for removing noise in a radiological image, the method comprising: calculating a first parameter for determining a similarity between patches in a radiation image frame received from a radiation image frame; Calculating a second parameter for determining a degree of motion between the input radiation image frames; And filtering the radiation image frame based on the calculated first parameter and the second parameter, and outputting the noise-removed radiation image frame as a result of the filtering.
바람직하게, 상기 제1 파라미터는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 내 패치 간 포아송 노이즈 특성을 나타내는 포아송 확률 거리인 것을 특징으로 한다.Preferably, the first parameter is a Poisson probability distance indicating a Poisson noise characteristic between patches in the input radiological image frame.
바람직하게, 상기 제2 파라미터는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치인 것을 특징으로 한다.Preferably, the second parameter is a motion adaptive weight given to the motion magnitude between the input radiation image frames.
바람직하게, 상기 제2 파라미터를 산출하는 단계는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 움직임 정보나 움직임 벡터를 산출하는 단계; 상기 산출된 움직임 정보를 이용하여 움직임 상태를 판단하는 단계; 상기 판단된 움직임 상태를 이용하여 움직임이 보상된 검색 윈도우를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 움직임 정보를 이용하여 입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the calculating the second parameter includes: calculating motion information and a motion vector from the received radiological image frame; Determining a motion state using the calculated motion information; Calculating a motion-compensated search window using the determined motion state; And calculating a motion adaptive weight assigned according to a motion size between the radiation image frames input using the calculated motion information.
바람직하게, 상기 움직임 보상된 검색 윈도우를 산출하는 단계는 상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 이하이면, 제1 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제1 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임과 그 이후에 입력된 영상 프레임에서 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of calculating the motion-compensated search window may include determining a motion state as a first motion state if the determined motion state value is less than a predefined threshold value, And setting a search window equal to a preset size in the current image frame and the image frame input thereafter.
바람직하게, 상기 움직임 보상된 검색 윈도우를 산출하는 단계는 상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 초과하면, 제2 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제2 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임에서는 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하고, 그 이후에 입력된 영상 프레임에서는 1픽셀로 수렴하는 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of calculating the motion-compensated search window may include determining a motion state as a second motion state if the determined motion state value exceeds a predefined threshold value, A search window which is the same as a preset size is set in the current image frame among the received image frames and a search window which converges to one pixel in the image frame inputted thereafter is set.
바람직하게, 상기 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계는 상기 산출된 검색 윈도우를 기반으로 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 상기 방사선 영상 프레임에 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of calculating the motion adaptive weighting value may include comparing the inputted radiological image frame with the reference image frame based on the calculated search window, and comparing the motion adaptive weighting value given to the radiological image frame Is calculated.
바람직하게, 상기 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 상기 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 움직임의 크기가 클수록 가중치가 작아지고 움직임의 크기가 작을수록 가중치가 커지는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of calculating the motion adaptive weighting value comprises comparing the input radiological image frame with the reference image frame, and comparing the input radiological image frame with the reference image frame, the weight is decreased as the motion size is larger, .
바람직하게, 상기 출력하는 단계는 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 추정된 움직임 벡터에 따라 검색 윈도우를 설정하고, 상기 설정된 검색 윈도우를 따라서 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the outputting step sets a search window according to a motion vector estimated from the input radiation image frame, and performs filtering on the input radiation image frame according to the set search window.
이를 통해, 본 발명은 입력된 방사선 영상 프레임으로부터 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 산출하고 산출한 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 기반으로 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 생성하도록 함으로써, 저선량 X-ray 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.Accordingly, the present invention calculates the Poisson probability distance and the motion adaptive weight from the input radiological image frame, and performs filtering on the radiological image frame based on the calculated Poisson probability distance and the motion adaptive weight, The noise-removed radiation image frame is generated, thereby improving the deteriorated image quality of the low-dose X-ray image and improving the readability of the low-dose X-ray image data.
또한 본 발명은 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시키는 것이 가능하기 때문에 사람의 방사선 노출에 대한 위험도를 최소화시킬 수 있는 효과가 있다.Further, since the present invention can improve the readability of low-dose X-ray image data, the risk of human exposure to radiation can be minimized.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 영상의 노이즈 제거 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 제2 파라미터 산출부의 상세한 구성을 나타내는 도면이다.
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 보상된 탐색 영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 내지 도 4b는 움직임 상태를 이용하여 획득한 복잡한 움직임을 보여주는 도면이다.
도 5a 내지 도 5b는 X-ray 영상에서 노이즈를 제거한 결과를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 영상의 노이즈 제거 방법을 나타내는 도면이다.1 is a block diagram of an apparatus for removing noise in a radiological image according to an embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a diagram showing a detailed configuration of the second parameter calculation unit shown in Fig. 1. Fig.
3A to 3B are views for explaining a motion compensated search area according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 4A and 4B are views showing complex motions obtained using the motion state. FIG.
FIGS. 5A and 5B are diagrams showing a result of removing noise from an X-ray image. FIG.
FIG. 6 is a diagram illustrating a noise removal method of a radiological image according to an embodiment of the present invention.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치 및 그 방법을 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는 데 필요한 부분을 중심으로 상세히 설명한다.Hereinafter, an apparatus and method for eliminating noise of a radiological image according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The present invention will be described in detail with reference to the portions necessary for understanding the operation and operation according to the present invention.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 동일한 명칭의 구성 요소에 대하여 도면에 따라 다른 참조부호를 부여할 수도 있으며, 서로 다른 도면임에도 불구하고 동일한 참조부호를 부여할 수도 있다. 그러나, 이와 같은 경우라 하더라도 해당 구성 요소가 실시예에 따라 서로 다른 기능을 갖는다는 것을 의미하거나, 서로 다른 실시예에서 동일한 기능을 갖는다는 것을 의미하는 것은 아니며, 각각의 구성 요소의 기능은 해당 실시예에서의 각각의 구성 요소에 대한 설명에 기초하여 판단하여야 할 것이다.In describing the constituent elements of the present invention, the same reference numerals may be given to constituent elements having the same name, and the same reference numerals may be given thereto even though they are different from each other. However, even in such a case, it does not mean that the corresponding component has different functions according to the embodiment, or does not mean that the different components have the same function. It should be judged based on the description of each component in the example.
이때, 본 발명에서는 입력된 방사선 영상 프레임으로부터 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 산출하고 산출한 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 기반으로 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 생성하도록 한 새로운 방사선 영상 처리 기법을 제안한다.In the present invention, the Poisson probability distance and the motion adaptive weight are calculated from the inputted radiological image frame, and the filtering is performed on the radiological image frame based on the calculated Poisson probability distance and the motion adaptive weight. As a result, We propose a new radiation image processing method that generates a radiation image frame from which the radiation image is removed.
특히, 본 발명에서는 저선량 X-ray 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 3D NLM(Non-Local Means) 필터를 구현하되, X-ray 기기에서 발생할 수 있는 노이즈를 제거하기 위한 방법과 움직이는 영역에서의 아티팩트를 억제하기 위한 방법을 모두 반영하고자 한다.In particular, the present invention implements a 3D Non-Local Means (NLM) filter for removing noise from a low-dose X-ray image, and includes a method for removing noise that may occur in an X-ray apparatus and an artifact And the method for suppressing the above-mentioned problems.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 영상의 노이즈 제거 장치를 나타내는 도면이다.1 is a block diagram of an apparatus for removing noise in a radiological image according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치는 영상 입력부(110), 제1 파라미터 산출부(120), 제2 파라미터 산출부(130), 노이즈 제거부(140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, an apparatus for removing noise of a radiological image according to the present invention includes an image input unit 110, a
영상 입력부(110)는 방사선 영상 특히, 저선량 X-ray 영상 프레임을 입력 받을 수 있다. 이때, 영상 입력부는 방사선 영상으로 정지 영상, 동영상 등을 입력 받을 수 있다.The image input unit 110 may receive a radiation image, particularly a low dose X-ray image frame. At this time, the image input unit can receive still images, moving images, and the like as radiation images.
제1 파라미터 산출부(120)는 입력 받은 방사선 영상 또는 방사선 영상 프레임(이하, 영상 프레임이라 한다)으로부터 각 영상 프레임 내 패치 또는 이미지 패치(image patch) 간의 유사성을 판단하기 위한 제1 파라미터를 산출할 수 있다. 여기서, 제1 파라미터는 포아송 노이즈 특성을 나타내는 포아송 확률 거리를 나타낼 수 있다.The first
일반적으로 방사선 영상 특히, X-ray 영상의 노이즈 특성은 신호 의존적인(signal-dependent) 포아송 노이즈 특성을 갖는다. 즉, 저선량의 경우 X-ray 영상 시스템에서 환자가 받게 되는 광자(photon)는 포아송 포인트(poisson point)의 통계적 특성을 나타내게 된다.Generally, the noise characteristics of radiation images, especially X-ray images, have signal-dependent Poisson noise characteristics. That is, the photon received by the patient in the X-ray imaging system exhibits the statistical characteristics of the poisson point in the low dose case.
따라서, 이러한 특성을 기반으로 관심 있는 포인트 x에서 N개의 광자가 발견된 경우에 포아송 확률 분포 함수 P(N(x); λ)는 다음의 [수학식 1]과 같이 나타낸다.Therefore, if N photons are found at the point x of interest based on this characteristic, the Poisson probability distribution function P (N (x);
[수학식 1][Equation 1]
여기서, λ는 일정 시간 구간에서 예상되는 광자의 개수를 나타내고 계수율(counting rate)이라 한다. λ(x)는 예상되는 광자의 발생 확률로서, 포아송 분포의 평균과 분산과 같은 값을 나타내고, N(x)는 포인트 x에서 발견된 광자의 개수를 나타낸다.Here, lambda represents the number of photons expected at a predetermined time interval and is referred to as a counting rate. λ (x) represents the expected probability of occurrence of photons, such as the mean and variance of the Poisson distribution, and N (x) represents the number of photons found at point x.
이러한 포아송 확률 분포를 바탕으로 포아송 노이즈의 특성을 고려한 NLM 필터를 구현할 수 있고, 이렇게 구현된 3D NLM 필터 
[수학식 2]&Quot; (2) "
여기서, x는 영상 프레임 내 픽셀 인덱스(pixel index)를 나타내고, W(x, t)는 프레임 t의 픽셀 인덱스 x에서의 정규화 인자(normalization factor)를 나타내며, ΩS ( x,t ), ΩT(x,t)는 프레임 내 시간 탐색 영역, 공간 탐색 영역 각각을 나타내고, dΦ는 노이즈의 특성을 판별하기 위한 포아송 확률 거리(stochastic distance)를 나타내며, 
포아송 노이즈와 같은 신호 의존적인 노이즈를 제거하기 위해, 기존의 가우시안 노이즈에 적합하게 설계된 확률적 유사성을 판단하는 기준인 유클리디안 거리를 포아송 노이즈의 특성을 판별하기 위한 포아송 확률 거리로 정의하여 사용한다.In order to remove signal-dependent noise such as Poisson noise, the Euclidean distance, which is a criterion for determining stochastic similarity designed for existing Gaussian noise, is defined as a Poisson probability distance for discriminating the characteristics of Poisson noise .
이때, 확률 거리 기반 두 패치 간의 확률적 유사성을 판단하기 위해 사용되는 포아송 확률 거리(poisson stochastic distances) dΦ는 다음의 [표 1]과 같이 정의된다.The poisson stochastic distances d Φ used to determine the probabilistic similarity between two patches based on probability distances are defined as follows [Table 1].
(Distance Measures)Distance meter
(Distance Measures)
본 발명에서는 이러한 확률적 유사성 판단을 위해 사용되는 포아송 확률 거리를 이용하여 다음의 [수학식 3]과 같이 시공간 써포트 또는 검색 영역에서의 포아송 확률 거리 값이 계산된다.In the present invention, the Poisson probability distance value in the space-time support or search area is calculated using the Poisson probability distance used for the probabilistic similarity determination as in the following Equation (3).
[수학식 3]&Quot; (3) "
여기서, fk는 노이즈 관측값(noisy observations)을 나타내고, 
이러한 포아송 확률 거리 값은 영상의 패치들 간의 광자 발생 확률을 계산하여 그 결과로 영상의 패치들 간 유사도를 계산하고 계산된 유사도에 따라 시공간 축에서 가중합(weighted averge)하는 과정을 거치면서 포아송 노이즈를 제거하게 된다.The Poisson probability distance value is calculated by calculating the photon generation probability between the patches of the image, calculating the similarity between the patches of the image as a result and weighted averaging on the space-time axis according to the calculated similarity, .
제2 파라미터 산출부(130)는 입력 받은 영상 프레임으로부터 영상 프레임 간 즉, 현재의 영상 프레임과 비교하고자 하는 레퍼런스 영상 프레임 간의 움직임 정도를 판단하기 위한 제2 파라미터 즉, 각 영상 프레임에 움직임 크기에 따라 부여되는 가중치를 산출할 수 있다.The second parameter calculator 130 calculates a second parameter for determining the degree of motion between the input image frame and the reference image frame to be compared with the current image frame, that is, The weight to be given can be calculated.
도 2는 도 1에 도시된 제2 파라미터 산출부의 상세한 구성을 나타내는 도면이다.Fig. 2 is a diagram showing a detailed configuration of the second parameter calculation unit shown in Fig. 1. Fig.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 파라미터 산출부(130)는 움직임 추정부(131), 움직임 상태 판단부(132), 움직임 보상부(133), 가중치 산출부(134)로 이루어질 수 있다.2, the second parameter calculation unit 130 according to an embodiment of the present invention includes a
움직임 추정부(131)는 입력 받은 영상 프레임으로부터 움직임 정보, 움직임 벡터를 추정할 수 있다.The
움직임 상태 판단부(132)는 추정된 움직임 정보를 이용하여 움직임 상태를 판단할 수 있다. 여기서, 움직임 상태는 중간 움직임 상태(medium motion state), 복잡한 움직임 상태(complex motion state)로 분류될 수 있다.The motion
로컬 영역과 글로벌 영역의 움직임을 반영한 움직임 상태 α는 다음의 [수학식 4]와 같다.The motion state? Reflecting the motion of the local area and the global area is expressed by the following equation (4).
[수학식 4]&Quot; (4) "
여기서, 
움직임 보상부(133)는 판단된 움직임 상태를 이용하여 움직임이 보상된 검색 영역(또는 검색 윈도우)을 산출할 수 있다. 즉, 움직임 보상부(133)는 판단된 움직임 상태를 나타낸 값과 미리 정의된 임계값을 비교하여 그 비교한 결과에 따라 움직임이 보상된 검색 영역을 산출한다.The
도 3a 내지 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 움직임 보상된 탐색 영역을 설명하기 위한 도면이다.3A to 3B are views for explaining a motion compensated search area according to an embodiment of the present invention.
도 3a를 참조하면, 움직임 보상부(133)는 판단된 움직임 상태를 나타낸 값 α가 미리 정의된 임계값 T 이하이면, 검색 영역은 중간 움직임으로 분류된다고 판단할 수 있다. 이러한 중간 움직임은 고정적이고 느린 움직임 행동(static slow motion behavior)을 포함한다.Referring to FIG. 3A, the
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D NLM 필터는 현재 프레임의 탐색 영역과 동일한 크기의 검색 영역 ΩS에서 움직임 벡터를 따라가면서 노이즈를 제거할 수 있다.Accordingly, the 3D NLM filter according to an embodiment of the present invention can remove noise while following a motion vector in a search area S S having the same size as the search area of the current frame.
도 3b를 참조하면, 움직임 보상부(133)는 판단된 움직임 상태 α가 미리 정의된 임계값 T 이상이면, 검색 영역은 복잡한 움직임으로 분류된다고 판단할 수 있다. 이러한 복잡한 움직임은 전체적이고 빠른 움직임 행동(global and fast motion behavior)을 포함한다.Referring to FIG. 3B, the
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D NLM 필터는 현재 프레임에서는 검색 영역 ΩS를 따르지만 그 이후의 프레임에서는 1픽셀로 수렴하여 움직임 벡터를 따라가면서 노이즈를 제거할 수 있다. 즉, 공간 필터링(temporal filtering)만을 수행하게 된다.Accordingly, the 3D NLM filter according to an embodiment of the present invention follows the search area? S in the current frame, but converges to one pixel in the subsequent frame to remove noise while following the motion vector. That is, only temporal filtering is performed.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 3D NLM 필터는 움직임 보상된 3D 검색 윈도우 ΩSmc, ΩTmc에서 동작하여 움직임 아티팩트를 막으면서 노이즈를 제거할 수 있다. 여기서, ΩSmc는 2D 시간 검색 윈도우로 움직임 보상된 값 근처에 형성되고, ΩTmc는 추정된 움직임 벡터의 방향에 따른 1D 공간 검색 윈도우로 구성된다.That is, the 3D NLM filter according to an embodiment of the present invention operates in the motion-compensated 3D search window Ω Smc , Ω Tmc to remove noise while blocking motion artifacts. Here ,? Smc is formed near the motion compensated value in the 2D time search window, and? Tmc is composed of the 1D space search window according to the direction of the estimated motion vector.
이러한 검색 윈도우 ΩSmc(=Smc), ΩTmc(=Tmc)는 다음의 [수학식 5]와 같이 나타낸다.This search window? Smc (= S mc ) ,? Tmc (= T mc ) is expressed by the following equation (5).
[수학식 5]&Quot; (5) "
여기서, xs는 이전 프레임 s에서의 픽셀 인덱스를 나타내고, mvs는 s번째 프레임의 움직임 벡터를 나타내며, s는 현재 프레임 t의 이웃 프레임을 나타낸다. Bmc(xi, i)는 프레임 i 내 픽셀 인덱스 xi에서의 노이즈 이미지 시퀀스로부터 추출된 2D 써포트 또는 블록이다.Here, x s denotes a pixel index in the previous frame s, mv s denotes a motion vector of the s-th frame, and s denotes a neighboring frame of the current frame t. B mc (x i , i) is the 2D support or block extracted from the noise image sequence at pixel index x i in frame i.
도 4a 내지 도 4b는 움직임 상태를 이용하여 획득한 복잡한 움직임을 보여주는 도면이다.FIGS. 4A and 4B are views showing complex motions obtained using the motion state. FIG.
도 4a를 참조하면, 움직임 객체를 포함하는 흉부 팬텀(chest phantom)을 캡쳐한 X-선 투시 이미지 시퀀스(X-ray fluoroscopic image sequence)의 싱글 프레임을 보여주고 있다. 이 이미지에서 실제 임상 상황을 표현하기 위해 의학 장치와 몇몇 객체들이 움직인다.Referring to FIG. 4A, there is shown a single frame of an X-ray fluoroscopic image sequence capturing a chest phantom including a motion object. In this image, medical devices and some objects move to represent the actual clinical situation.
도 4b를 참조하면, 움직임 상태를 이용하여 복잡한 움직임의 영역을 보여주고 있다. 이때, 움직임 상태가 임계값보다 큰 경우 움직임 상태 영역은 복잡한 움직임 타입으로 검출된다.Referring to FIG. 4B, a complex motion region is shown using a motion state. At this time, when the motion state is larger than the threshold value, the motion state region is detected as a complex motion type.
가중치 산출부(134)는 이렇게 움직임 보상된 검색 윈도우를 기반으로 각 영상 프레임에 움직임 크기에 따라 부여되는 가중치 즉, 움직임 적응적 가중치를 산출할 수 있다.The
이때, 레퍼런스 영상 프레임은 이전 주기에 입력 받은 영상 프레임 중 하나일 수 있다. 예컨대, 레퍼런스 영상 프레임은 현재의 시점이 t라고 하면, 그 이전 주기 즉, t-1, t-2, … 등의 이전 시점에 입력 받은 영상 프레임 중 하나가 된다.In this case, the reference image frame may be one of the image frames received in the previous period. For example, if the current viewpoint is t, then the previous reference frame, i.e., t-1, t-2, ... And so on.
방사선 영상의 움직이는 영역에서 노이즈 필터에 의해 움직임 블러 등의 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상의 품질을 손상시키는 것을 최소화하는 것도 하나의 방안이다. 이를 위해, 3D NLM 필터에서 멀티 프레임 필터링 시에 각 프레임의 움직임 크기에 따른 가중치를 줄 수 있는 움직임 적응적 가중치 w(x,t:s)를 다음의 [수학식 6]과 같이 정의한다.One way is to minimize artifacts such as motion blur caused by the noise filter in the moving region of the radiographic image, thereby degrading the image quality. For this purpose, the motion adaptive weight w (x, t: s), which can be weighted according to the motion size of each frame at the time of multi-frame filtering in the 3D NLM filter, is defined as Equation (6).
[수학식 6]&Quot; (6) "
상기 가중치 w(x,t:s)은 현재 프레임 t과 비교하는 레퍼런스 프레임 s 간의 상관 관계(correlation)를 반영하는데, 여기서, 
[수학식 7]&Quot; (7) "
여기서, g(x,t)는 프레임 t 내 픽셀 인덱스 x에서 관측된 화소값을 나타내고, g(x,s)는 프레임 s 내 픽셀 인덱스 x에서 관측된 화소값을 나타낸다. 현재 프레임과 비교하고자 하는 레퍼런스 프레임(또는 이전 프레임) 간의 로컬 써포트 ΩC 내의 절대적인 차이의 합의 평균과 분산을 통해 
이러한 움직임 적응적 가중치를 상기 [수학식 2]에 적용하면 다음의 [수학식 8]과 같이 정의된다.When the motion adaptive weight is applied to Equation (2), the following Equation (8) can be obtained.
[수학식 8]&Quot; (8) "
여기서, 여기서, x는 영상 프레임 내 픽셀 인덱스(pixel index)를 나타내고, W(x, t)는 프레임 t의 픽셀 인덱스 x에서의 정규화 인자(normalizing factor)를 나타내며, ΩS ( x,t ), ΩT(x,t)는 프레임 내 시간 검색 영역, 공간 검색 영역 각각을 나타내고, w(x,t:s)는 움직임 적응적 가중치를 나타내며, dΦ는 노이즈의 특성을 판별하기 위한 포아송 확률 거리(stochastic distance)를 나타내며, 
노이즈 제거부(140)는 산출된 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 기반으로 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 영상 프레임을 출력할 수 있다.The noise removing unit 140 performs filtering on the image frame based on the calculated Poisson probability distance and the motion adaptive weight, and outputs the image frame from which the noise is removed as a result of the filtering.
즉, 노이즈 제거부(140)는 포아송 확률 거리와 움직임 적응적 가중치를 고려하여 구현된 필터 즉, 상기 [수학식 6]을 이용하여 입력된 영상 프레임을 필터링함으로써, X-ray 기기에서 발생하는 노이즈인 포아송 노이즈를 제거함과 동시에 움직임 가중치를 이용하여 움직이는 영역에서의 아티팩트를 억제시킬 수 있다.That is, the noise removing unit 140 filters the input image frame using the filter implemented in consideration of the Poisson probability distance and the motion adaptive weight, that is, the input image frame using Equation (6) Artifacts in the moving region can be suppressed by using the motion weighting while removing the Poisson noise.
이때, 노이즈 제거부(140)는 움직임 보상된 검색 윈도우(search window)를 따라 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 영상 프레임을 출력할 수 있다.In this case, the noise removing unit 140 may filter the image frame along a motion-compensated search window, and may output a noise-removed image frame as a result of the filtering.
즉, 본 발명에 따른 노이즈 제거부(140)는 검출된 움직임 상태에 따라 서로 다른 필터링을 수행하게 되는데, 1)해당 영역이 중간 움직임 상태인 경우 움직임 보상된 검색 윈도우를 따라 3D NLM 필터링을 수행하고, 2)해당 영역이 복잡한 움직임 상태인 경우 움직임 궤적을 따라 2D NLM 필터링과 1D 공간 필터링을 수행한다.That is, the noise canceller 140 according to the present invention performs different filtering according to the detected motion state. 1) When the corresponding region is in the intermediate motion state, the 3D NLM filtering is performed along the motion compensated search window , 2) 2D NLM filtering and 1D spatial filtering are performed along the motion trajectory when the corresponding region is in a complex motion state.
도 5a 내지 도 5b는 X-ray 영상에서 노이즈를 제거한 결과를 보여주는 도면이다.FIGS. 5A and 5B are diagrams showing a result of removing noise from an X-ray image. FIG.
도 5a 내지 도 5b를 참조하면, 방사선 영상 특히, 노이즈가 포함되어 있는 X-ray 영상을 도 5a에서 보여주고 상기 도 5a의 X-ray 영상에서 노이즈를 제거한 결과를 도 4b에서 보여주고 있다.Referring to FIGS. 5A and 5B, a radiation image, particularly, an X-ray image including noise is shown in FIG. 5A, and the noise is removed from the X-ray image in FIG. 5A. FIG.
즉, 상기 도 5b의 영상과 같이 인체를 표현한 영상에서 인체 세부 정보를 담고 있는 에지 영역과 움직임 영역에서 노이즈가 제거된 선명한 고품질의 영상을 얻을 수 있다.That is, as shown in FIG. 5B, a clear high-quality image in which noises are removed from an edge region and a motion region containing human body detail information can be obtained from an image representing a human body.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선 영상의 노이즈 제거 방법을 나타내는 도면이다.FIG. 6 is a diagram illustrating a noise removal method of a radiological image according to an embodiment of the present invention.
도 6에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 방사선 영상의 노이즈 제거 장치(이하, 노이즈 제거장치라고 한다)는 방사선 영상 프레임 즉, 저선량의 X-ray 영상 프레임을 입력 받을 수 있다(S610).As shown in FIG. 6, a noise image removal apparatus (hereinafter, referred to as a noise removal apparatus) according to the present invention can receive a radiation image frame, that is, a low dose X-ray image frame (S610).
다음으로, 노이즈 제거장치는 1)X-ray 기기에서 발생할 수 있는 노이즈를 제거하기 위해 입력받은 방사선 영상 프레임 내 패치(patch) 간의 유사성을 판단하기 위한 제1 파라미터 즉, 영상 프레임으로부터 포아송 노이즈 특성을 나타내는 포아송 확률 거리를 산출할 수 있다(S620).Next, the noise removing apparatus includes: 1) a first parameter for determining the similarity between patches in the input radiographic image frame, that is, a first parameter for determining a Poisson noise characteristic from an image frame to remove noise that may occur in the X- The Poisson probability distance can be calculated (S620).
다음으로, 노이즈 제거장치는 2)움직이는 영역에서의 아티팩트를 최대한 억제하기 위해 입력 받은 영상 프레임 간 즉, 현재의 영상 프레임과 비교하고자 하는 레퍼런스 영상 프레임 간의 유사성을 판단하기 위한 제2 파라미터 즉, 움직임의 크기에 따라 각 영상 프레임에 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출할 수 있다.Next, the noise elimination apparatus is configured to include: 2) a second parameter for determining the similarity between input image frames, i.e., a current image frame and a reference image frame to be compared, in order to suppress artifacts in a moving region to the maximum, It is possible to calculate a motion adaptive weight given to each image frame according to its size.
다시 말해, 노이즈 제거 장치는 영상 프레임으로부터 움직임 정보를 산출하고(S630), 산출된 움직임 정보를 이용하여 움직임 상태를 판단하여 판단된 움직임 상태를 이용하여 움직임이 보상된 검색 윈도우를 산출하며(S640), 산출된 검색 윈도우를 기반으로 각 영상 프레임에 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출할 수 있다(S650).In operation S630, the noise removal apparatus calculates motion information from the image frame, calculates a motion state using the calculated motion information, and calculates a motion-compensated search window using the determined motion state in operation S640. , And motion adaptive weight values assigned to the respective image frames based on the calculated search window can be calculated (S650).
다음으로, 노이즈 제거장치는 산출된 제1 파라미터 즉, 포아송 확률 거리와 제2 파라미터 즉, 움직임 적응적 가중치를 고려하여 3D NLM 필터를 구현함으로써 그 구현된 3D NLM 필터를 이용하여 입력 받은 영상 프레임을 필터링할 수 있다(S660).Next, the noise removal apparatus implements the 3D NLM filter by considering the calculated first parameter, i.e., the Poisson probability distance and the second parameter, i.e., the motion adaptive weight, so that the input image frame using the 3D NLM filter (S660).
다음으로, 노이즈 제거장치는 필터링 결과로 노이즈가 제거된 영상 프레임을 출력할 수 있다(S670). 즉, 노이즈 제거장치는 움직임 보상된 검색 윈도우를 따라 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 노이즈가 제거된 영상 프레임을 출력한다.Next, the noise removal apparatus can output the image frame from which noise has been removed as a result of the filtering (S670). That is, the noise removal apparatus performs filtering on an image frame along a motion compensated search window, and outputs a noise-removed image frame as a result of the filtering.
한편, 이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.It is to be understood that the present invention is not limited to these embodiments, and all of the elements constituting the embodiments of the present invention described above may be combined or operated in one operation. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. In addition, such a computer program may be stored in a computer-readable medium such as a USB memory, a CD disk, a flash memory, etc., and read and executed by a computer to implement embodiments of the present invention. As the storage medium of the computer program, a magnetic recording medium, an optical recording medium, a carrier wave medium, or the like may be included.
이상에서 설명한 실시예들은 그 일 예로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.
110: 영상 입력부
120: 제1 파라미터 산출부
130: 제2 파라미터 산출부
131: 움직임 추정부
132: 움직임 상태 판단부
133: 움직임 보상부
134: 가중치 산출부
150: 노이즈 제거부110:
120: First parameter calculating unit
130: second parameter calculating unit
131:
132:
133: Motion compensation unit
134: Weight calculation unit
150: Noise elimination
Claims (18)
입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 간의 움직임 정도를 판단하기 위하여 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 제2 산출부; 및
상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 추정된 움직임 정보에 따라 움직임 상태를 판단하고, 상기 움직임 상태에 따라 검색 윈도우의 크기를 설정하고, 상기 설정된 검색 윈도우의 내부에서 상기 포아송 확률 거리를 산출하여 상기 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 광자 얼룩에 의한 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 출력하는 노이즈 제거부;
를 포함하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치.A first calculating unit for calculating a Poisson probability distance indicating a Poisson noise characteristic between patches in the input radiographic image frame in order to determine the similarity between patches in the radiation image frame received from a radiation image frame relating to a low- ;
A second calculation unit for calculating a motion adaptive weight given to the input motion image to determine a degree of motion between the received radiation image frames; And
Determining a motion state according to motion information estimated from the input radiological image frame, setting a size of a search window according to the motion state, calculating the Poisson probability distance within the set search window, And outputting a radiation image frame in which noises due to photon contamination are removed as a result of the filtering;
And a noise reduction unit for removing noise of the radiation image.
상기 제2 산출부는,
상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 움직임 정보나 움직임 벡터를 산출하는 움직임 추정부;
상기 산출된 움직임 정보를 이용하여 움직임 상태를 판단하는 움직임 상태 판단부;
상기 판단된 움직임 상태를 이용하여 움직임이 보상된 검색 윈도우를 산출하는 움직임 보상부; 및
상기 산출된 검색 윈도우를 기반으로 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 가중치 산출부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치.The method according to claim 1,
The second calculation unit calculates,
A motion estimator for calculating motion information and a motion vector from the received radiation image frame;
A motion state determiner for determining a motion state using the calculated motion information;
A motion compensation unit for calculating a motion compensated search window using the determined motion state; And
A weight calculation unit for calculating a motion adaptive weight given to a motion size of the inputted radiation image frame based on the calculated search window;
And a controller for detecting the noise of the radiation image.
상기 움직임 보상부는,
상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 이하이면, 제1 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제1 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임과 그 이후에 입력된 영상 프레임에서 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치.5. The method of claim 4,
Wherein the motion compensation unit comprises:
Determining whether the motion state is a first motion state if the determined motion state is equal to or less than a predetermined threshold value and determining whether the current motion picture frame is a current motion picture frame, And setting a search window equal to a preset size in an image frame.
상기 움직임 보상부는,
상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 초과하면, 제2 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제2 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임에서는 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하고, 그 이후에 입력된 영상 프레임에서는 1픽셀로 수렴하는 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치.5. The method of claim 4,
Wherein the motion compensation unit comprises:
If the value indicating the determined motion state exceeds a predefined threshold value, determining a second motion state, and determining that the current motion image frame is the same as a predetermined size in the current image frame, And sets a search window for setting the search window to converge to one pixel in the input image frame thereafter.
상기 가중치 산출부는,
상기 산출된 검색 윈도우를 기반으로 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 상기 방사선 영상 프레임에 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치.5. The method of claim 4,
The weight calculation unit may calculate,
And comparing the input radiation image frame with a reference image frame based on the calculated search window, and calculating a motion adaptive weight given to the radiation image frame as a result of the comparison. / RTI >
상기 가중치 산출부는,
상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 상기 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 움직임의 크기가 클수록 가중치가 작아지고 움직임의 크기가 작을수록 가중치가 커지는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 장치.8. The method of claim 7,
The weight calculation unit may calculate,
Wherein the weighted image is weighted according to a comparison between the input radiological image frame and the reference image frame, and as a result of the comparison, a weight is decreased as the motion size is increased, and a weight is increased as the motion size is decreased. .
입력 받은 상기 방사선 영상 프레임 간의 움직임 정도를 판단하기 위하여 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계; 및
상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 추정된 움직임 정보에 따라 움직임 상태를 판단하고, 상기 움직임 상태에 따라 검색 윈도우의 크기를 설정하고, 상기 설정된 검색 윈도우의 내부에서 상기 포아송 확률 거리를 산출하여 상기 방사선 영상 프레임에 대한 필터링을 수행하여 그 수행한 결과로 광자 얼룩에 의한 노이즈가 제거된 방사선 영상 프레임을 출력하는 단계;
를 포함하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법.Calculating a Poisson probability distance indicating a Poisson noise characteristic between patches in the received radiation image frame to determine the similarity between the patches in the radiation image frame received from the radiation image frame with respect to the low dose radiation moving image;
Calculating a motion adaptive weight assigned according to a motion size between the input radiation image frames to determine a degree of motion between the input radiation image frames; And
Determining a motion state according to motion information estimated from the input radiological image frame, setting a size of a search window according to the motion state, calculating the Poisson probability distance within the set search window, And outputting a radiation image frame in which noise due to photon contamination is removed as a result of the filtering;
And removing the noise from the radiation image.
상기 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계는,
상기 입력 받은 방사선 영상 프레임으로부터 움직임 정보나 움직임 벡터를 산출하는 단계;
상기 산출된 움직임 정보를 이용하여 움직임 상태를 판단하는 단계;
상기 판단된 움직임 상태를 이용하여 움직임이 보상된 검색 윈도우를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 검색 윈도우를 기반으로 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임 간의 움직임 크기에 따라 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법.11. The method of claim 10,
The step of calculating the motion adaptive weight may comprise:
Calculating motion information and a motion vector from the received radiation image frame;
Determining a motion state using the calculated motion information;
Calculating a motion-compensated search window using the determined motion state; And
Calculating a motion adaptive weight given to a motion size of the input radiological image frame based on the calculated search window;
And removing the noise from the radiation image.
상기 움직임 보상된 검색 윈도우를 산출하는 단계는,
상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 이하이면, 제1 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제1 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임과 그 이후에 입력된 영상 프레임에서 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법.14. The method of claim 13,
Wherein the calculating the motion compensated search window comprises:
Determining whether the motion state is a first motion state if the determined motion state is equal to or less than a predetermined threshold value and determining whether the current motion picture frame is a current motion picture frame, And setting a search window equal to a preset size in an image frame.
상기 움직임 보상된 검색 윈도우를 산출하는 단계는,
상기 판단된 움직임 상태를 나타낸 값이 미리 정의된 임계값 초과하면, 제2 움직임 상태로 판단하고, 상기 판단된 제2 움직임 상태에 따라 상기 입력 받은 영상 프레임 중 현재의 영상 프레임에서는 미리 설정된 크기와 동일한 검색 윈도우를 설정하고, 그 이후에 입력된 영상 프레임에서는 1픽셀로 수렴하는 검색 윈도우를 설정하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법.14. The method of claim 13,
Wherein the calculating the motion compensated search window comprises:
If the value indicating the determined motion state exceeds a predefined threshold value, determining a second motion state, and determining that the current motion image frame is the same as a predetermined size in the current image frame, Wherein a search window for setting a search window is set up, and a search window for converging into one pixel is set in an input image frame thereafter.
상기 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계는,
상기 산출된 검색 윈도우를 기반으로 상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 상기 방사선 영상 프레임에 부여되는 움직임 적응적 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법.14. The method of claim 13,
The step of calculating the motion adaptive weight may comprise:
And comparing the input radiation image frame with a reference image frame based on the calculated search window, and calculating a motion adaptive weight given to the radiation image frame as a result of the comparison. Lt; / RTI >
상기 움직임 적응적 가중치를 산출하는 단계는,
상기 입력 받은 방사선 영상 프레임과 상기 레퍼런스 영상 프레임을 비교하여 그 비교한 결과로 움직임의 크기가 클수록 가중치가 작아지고 움직임의 크기가 작을수록 가중치가 커지는 것을 특징으로 하는 방사선 영상의 노이즈를 제거하기 위한 방법.17. The method of claim 16,
The step of calculating the motion adaptive weight may comprise:
And comparing the input image frame with the reference image frame to obtain a comparison result, the weight is increased as the motion size is larger, and the weight is increased as the motion size is smaller. .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160075613A KR101795663B1 (en) | 2016-06-17 | 2016-06-17 | Apparatus for eliminating noise of radiography image and method thereof |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020160075613A KR101795663B1 (en) | 2016-06-17 | 2016-06-17 | Apparatus for eliminating noise of radiography image and method thereof |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101795663B1 true KR101795663B1 (en) | 2017-11-08 |
Family
ID=60385193
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020160075613A KR101795663B1 (en) | 2016-06-17 | 2016-06-17 | Apparatus for eliminating noise of radiography image and method thereof |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101795663B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102448069B1 (en) * | 2022-05-27 | 2022-09-27 | 주식회사 디알텍 | Method and apparatus for reducing noise of image obtained by radiography |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015002247A1 (en) * | 2013-07-03 | 2015-01-08 | 株式会社日立メディコ | Radiographic image generating device and image processing method |
-
2016
- 2016-06-17 KR KR1020160075613A patent/KR101795663B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015002247A1 (en) * | 2013-07-03 | 2015-01-08 | 株式会社日立メディコ | Radiographic image generating device and image processing method |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102448069B1 (en) * | 2022-05-27 | 2022-09-27 | 주식회사 디알텍 | Method and apparatus for reducing noise of image obtained by radiography |
| WO2023229118A1 (en) * | 2022-05-27 | 2023-11-30 | 주식회사 디알텍 | Image processing device and method for reducing noise included in image acquired by radiography |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10672108B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP5679702B2 (en) | Video processing apparatus and method | |
| KR101573974B1 (en) | Method and apparatus for noise reduction in video | |
| US8379120B2 (en) | Image deblurring using a combined differential image | |
| JP4598507B2 (en) | System and method for image noise reduction using minimum error space-time recursive filter | |
| US20080137978A1 (en) | Method And Apparatus For Reducing Motion Blur In An Image | |
| KR20150037369A (en) | Method for decreasing noise of image and image processing apparatus using thereof | |
| US20120314093A1 (en) | Image processing apparatus and method, program, and recording medium | |
| TW201127028A (en) | Method and apparatus for image stabilization | |
| US9922409B2 (en) | Edge emphasis in processing images based on radiation images | |
| CN109791701B (en) | Iterative image reconstruction with dynamic suppression of the formation of noise-induced artifacts | |
| KR20090115234A (en) | Noise detection and estimation techniques for picture enhancement | |
| Gravier et al. | Motion-compensated reconstruction of tomographic image sequences | |
| JP5274101B2 (en) | Radiation image processing apparatus, radiation image processing method and program | |
| KR20060110728A (en) | Method and apparatus of bidirectional temporal noise reduction | |
| KR101805623B1 (en) | Method and apparatus for generating superresolution image using prediction and stabilization of high-frequency information of image | |
| CN111353958A (en) | Image processing method, device and system | |
| KR101795663B1 (en) | Apparatus for eliminating noise of radiography image and method thereof | |
| JP6221333B2 (en) | Image processing apparatus, image processing circuit, and image processing method | |
| JP2005150903A (en) | Image processing apparatus, noise elimination method, and noise elimination program | |
| US9978132B2 (en) | Radiation image processing device, method, and program | |
| KR20200099834A (en) | Imaging processing device for motion detection and method thereof | |
| Hosseinian et al. | Assessment of restoration methods of X-ray images with emphasis on medical photogrammetric usage | |
| Asim et al. | Comparison of different de-noising techniques for removal of poison noise from cervical X-Rays images | |
| JP6128878B2 (en) | Video processing device, video processing method, broadcast receiving device, video photographing device, video storage device, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |