본 논문에서는 여러 대의 저화질 카메라를 이용하여 두 영상을 합성 후 명암비 증가와 윤곽선 강조법을 이용한 영상 개선을 하였다. 두 대의 라즈베리 카메라를 이용하여 각각의 영상을 촬영한 후 매트랩을 이용하여 합성하였다. 합성 영상에 평균 연산(산술, 기하, 조화)을 적용한 후 교차영역을 추출하였다. 본 논문의 실험에서는 추출된 합성 영상에 윤곽선 강조 방법(언샤프마스크 필터, 하이부스트 필터)과 명암비 증가 방법(히스토그램 균등화, 히스토그램 스트레칭)을 적용하여 영상 개선 결과를 확인 및 비교하였다.
초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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