KR101751750B1 - Method for Correcting Defects in a Medical X-ray Image - Google Patents
Method for Correcting Defects in a Medical X-ray Image Download PDFInfo
- Publication number
- KR101751750B1 KR101751750B1 KR1020150144837A KR20150144837A KR101751750B1 KR 101751750 B1 KR101751750 B1 KR 101751750B1 KR 1020150144837 A KR1020150144837 A KR 1020150144837A KR 20150144837 A KR20150144837 A KR 20150144837A KR 101751750 B1 KR101751750 B1 KR 101751750B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- defect
- control unit
- obtaining
- frequency domain
- Prior art date
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 5
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000010408 film Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
-
- G06T5/001—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
촬영 대상을 나타내며 그리드 패턴(grid pattern) 및 디펙트(defect)를 포함하는 X선 검출 영상에서 상기 디펙트를 보정하는 방법이 개시된다. 본 방법은, 상기 X선 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 제외된 제1 영상을 얻는 단계, 상기 제1 영상을 이용해서 상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 보정된 제2 영상을 얻는 단계, 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴이 보정된 제3 영상을 얻는 단계, 및 상기 제3 영상에서 상기 디펙트가 보정된 디펙트 보정 영상을 얻는 단계를 포함할 수 있다.A method of correcting the defects in an X-ray detection image representing a subject to be photographed and including a grid pattern and a defect is disclosed. The method includes the steps of: obtaining a first image from which the defect is excluded from the X-ray detected image; obtaining a second image in which the defect is corrected from the detected image using the first image; Obtaining a third image in which the grid pattern is corrected in the image, and obtaining the defected corrected image in which the defect is corrected in the third image.
Description
본 발명은 영상 처리 기술에 관한 것으로, 더 구체적으로는 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서의 디펙트(defects)를 처리하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to image processing techniques and, more particularly, to a method for processing defects in a detected image acquired by a DR retrofit system.
종래의 아날로그 X선 의료 영상 장비에서 필름 대신 인광 물질로 이루어진 이미징 플레이트(imaging plate)를 카세트에 장착하여 사용하는 CR(Computed Radiography) 장비가 알려져 있다. 이러한 CR 장비를 이용하면, 종래의 X선 장비에서와 같이 노광 필름을 암실에서 현상하지 않고도 이미징 플레이트를 특수 제작된 레이저 스캐너 또는 CR 판독기에 의해 판독하는 것만으로 디지털 영상을 획득하는 것이 가능하다. CR 장비에서 조금 진보된 장비로서 DR(Direct Radiography) 장비라는 것이 또한 알려져 있다. DR 장비와 CR 장비는 구조적으로 여러 가지 면에서 차이가 있는데, 이 중에서도 CR 장비와 대비되는 DR 장비의 주요 특징은 CR 장비에서와 같이 이미징 플레이트를 카세트에 장착하여 사용하는 대신에 TFT(Thin Film Transistor) 기반의 평판 검출기(flat panel detector)를 통해 촬영 대상을 통과한 X선 빔을 바로 검출하며 또한 그리드 시스템(grid system)을 채용하지 않는다는 것이다. CR 장비에서 채용하는 그리드 시스템은, X선 빔이 방사될 때부터 잘못 나온 성분과 촬영 대상으로부터 반사/난반사된 성분 - 이러한 성분들이 검출기에 의해 검출되면 검출된 영상에서 노이즈로 나타난다 - 을 내부의 세로 벽을 통해 걸러 주는 역할을 하는 것으로 공지되어 있다.In a conventional analog X-ray medical imaging apparatus, a CR (Computed Radiography) apparatus is known in which an imaging plate made of a phosphorescent material is attached to a cassette instead of a film. With such a CR apparatus, it is possible to acquire a digital image only by reading the imaging plate by a specially-manufactured laser scanner or CR reader without developing the exposure film in a dark room as in the conventional X-ray apparatus. It is also known that DR (Direct Radiography) equipment is a little advanced equipment in CR equipment. DR devices and CR devices are structurally different from each other. Among them, the main features of DR devices compared to CR devices are that, instead of mounting the imaging plate on a cassette as in the case of a CR device, a TFT (Thin Film Transistor ) Flat panel detector to detect an X-ray beam that has passed through a subject and does not employ a grid system. The grid system employed in the CR equipment is composed of a component that is erroneous from the time when the X-ray beam is radiated and a component that is reflected / diffused from the object to be photographed-a noise appears in the detected image when these components are detected by the detector. It is known to act as a filtering through the walls.
한편, CR 장비의 구성을 그대로 사용하면서 검출기를 DR에서 사용하는 TFT 기반의 평판 검출기로 바꾸고 컴퓨팅 플랫폼/소프트웨어를 추가하여 DR 장비처럼 사용하는 DR 레트로핏 시스템(Direct Radiography Retrofit System)이 상용되고 있다. 그런데, 이 레트로핏 시스템은 CR 장비에서 쓰던 그리드 시스템을 그대로 이용하고 있기 때문에 검출된 영상에 필연적으로 그리드 패턴(grid patterns)이 나타나게 된다. 이 때문에 GPR(Grid Pattern Remover)이라는 기법을 이용하여 검출 영상에서 그리드 패턴을 제거하는 영상 처리를 수행하게 된다. 레트로핏 시스템과 연관된 또 다른 문제점은, 이 시스템이 DR 장비와 마찬가지로 TFT 기반의 검출기를 사용하고 있기 때문에 TFT의 특정 위치에 결함이 생기면 이 결함으로 인해 검출 영상에도 상응하는 디펙트가 생긴다는 점이다. 따라서, 이러한 디펙트도 그리드 패턴과 마찬가지로 제거하거나 보정 처리를 하여야 할 필요가 있다.On the other hand, DR Retrofit System (DR Radiography Retrofit System), which uses the configuration of CR equipments while changing the detector to a TFT-based flat panel detector used in DR and adds DR / computing platform / However, since this Retrofit system uses the Grid system used in the CR equipment, grid patterns necessarily appear in the detected image. For this reason, the image processing that removes the grid pattern from the detected image is performed using a technique called GPR (Grid Pattern Remover). Another problem associated with the retrofit system is that since the system uses a TFT-based detector like a DR device, if a defect occurs at a specific location of the TFT, a defect corresponding to the detected image is generated due to the defect . Therefore, it is necessary to remove or correct the defects like the grid pattern.
그런데 더더욱 심각한 문제는, 이러한 디펙트를 해당 디펙트 주변의 픽셀 값을 이용하여 처리하게 되면 그리드 패턴의 픽셀 값을 이용하는 결과가 되어 디펙트가 제대로 보정되지 않고 링잉 현상(ringing)과 같은 아티팩트(artifact)가 생기게 된다는 점이다. 게다가 디펙트를 그대로 두고 그리드 패턴을 먼저 제거하려 해도 그리드 패턴 주위의 디펙트 때문에 그리드 패턴에 대한 보정 조차도 여의치 않게 된다. 정리하면, DR 레트로핏 시스템에서 검출기의 TFT에 결함이 생기면 검출 영상에 디펙트와 그리드 패턴이 동시에 나타나게 되어 이들 중 어느 것을 선 제거/보정하려 해도 서로간에 부작용을 주게 되어 어느 것도 제대로 제거/보정하기가 어렵다.However, even more serious problem is that if the defect is processed by using the pixel value around the defect, the result of using the pixel value of the grid pattern is not corrected and the artifact such as ringing ). Furthermore, even if you try to remove the grid pattern first without leaving the defect, you can not even compensate for the grid pattern because of the defect around the grid pattern. In summary, in the DR retrofit system, defects in the detector's TFTs cause defects and grid patterns to appear at the same time in the detected image. Even if one of them is removed / corrected, Is difficult.
본 발명의 과제는 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서의 디펙트를 그리드 패턴의 영향을 받지 않으면서 가능한 한 아티팩트를 남기지 않도록 보정 처리하는 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a method of correcting a defect in a detected image acquired by a DR retrofit system so as not to leave an artifact as much as possible without being influenced by a grid pattern.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들에 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other matters not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명의 실시예들에 따르면, 촬영 대상을 나타내며 그리드 패턴(grid pattern) 및 디펙트(defect)를 포함하는 X선 검출 영상에서 상기 디펙트를 보정하는 방법이 제공된다. 본 방법은, 상기 X선 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 제외된 제1 영상을 얻는 단계, 상기 제1 영상을 이용해서 상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 보정된 제2 영상을 얻는 단계, 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴이 보정된 제3 영상을 얻는 단계, 및 상기 제3 영상에서 상기 디펙트가 보정된 디펙트 보정 영상을 얻는 단계를 포함할 수 있다.According to embodiments of the present invention, there is provided a method of correcting the defect in an X-ray detection image that represents an object to be imaged and includes a grid pattern and a defect. The method includes the steps of: obtaining a first image from which the defect is excluded from the X-ray detected image; obtaining a second image in which the defect is corrected from the detected image using the first image; Obtaining a third image in which the grid pattern is corrected in the image, and obtaining the defected corrected image in which the defect is corrected in the third image.
일 실시예에서, 상기 제1 영상을 얻는 단계는, 상기 검출 영상을 주파수 도메인으로 변환하여 제1 주파수 도메인 영상을 얻는 단계, 상기 제1 주파수 도메인 영상에서 촬영 대상과 상기 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분을 추출하여 제2 주파수 도메인 영상을 얻는 단계, 및 상기 제2 주파수 도메인 영상을 공간 영역으로 역 변환하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the obtaining of the first image may include obtaining a first frequency domain image by converting the detected image into a frequency domain, obtaining at least one Extracting a frequency component of the second frequency domain image to obtain a second frequency domain image, and inversely transforming the second frequency domain image into a spatial domain.
일 실시예에서, 본 방법은, 상기 제1 영상을 얻는 단계 이전에, 상기 검출 영상에서 상기 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀값을 조정하여 임시 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the method may further include a step of temporarily adjusting at least one pixel value representing the defect in the detected image, prior to the step of obtaining the first image.
일 실시예에서, 상기 제2 영상을 얻는 단계는, 상기 검출 영상에서 상기 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 상기 제1 영상에서의 대응하는 픽셀의 픽셀 값으로 대체하여 상기 제2 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the obtaining of the second image may include replacing a pixel value of at least one pixel representing the defect in the detected image with a pixel value of a corresponding pixel in the first image, For example,
일 실시예에서, 상기 제3 영상을 얻는 단계는, 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴을 나타내는 픽셀들 주위의 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 상기 그리드 패턴을 나타내는 픽셀들의 픽셀 값들을 변경하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the obtaining of the third image may include changing pixel values of pixels representing the grid pattern using pixel values of at least one pixel around the pixels representing the grid pattern in the second image Step < / RTI >
일 실시예에서, 상기 제3 영상을 얻는 단계는, 상기 제2 영상을 주파수 도메인으로 변환하여 제3 주파수 도메인 영상을 생성하는 단계, 상기 제3 주파수 도메인 영상에서 상기 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분을 제거하여 제4 주파수 도메인 영상을 생성하는 단계, 및 상기 제4 주파수 도메인 영상을 공간 영역으로 역 변환하여 상기 제3 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of obtaining the third image may include generating a third frequency domain image by converting the second image into a frequency domain, generating at least one frequency domain image corresponding to the grid pattern in the third frequency domain image, Generating a fourth frequency domain image by removing a frequency component, and generating the third image by inversely transforming the fourth frequency domain image into a spatial domain.
본 발명의 실시예들에 따르면, 그리드 패턴(grid pattern) 및 디펙트(defect)를 포함하는 X선 검출 영상으로부터 상기 디펙트를 보정하는 장치가 또한 제공된다. 본 장치는, 상기 검출 영상이 입력되는 입력부, 상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 제외된 제1 영상을 이용해서 상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 보정된 제2 영상을 얻고, 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴이 보정된 제3 영상을 얻어 상기 제3 영상에서 상기 디펙트가 보정된 디펙트 보정 영상을 얻는 영상 처리 및 제어부, 및 상기 검출 영상 및 디펙트 보정 영상이 저장되는 저장부를 포함할 수 있다.According to embodiments of the present invention, an apparatus for correcting the defect from an X-ray detected image including a grid pattern and a defect is also provided. The apparatus includes an input unit to which the detected image is input, a second image obtained by correcting the defect from the detected image using the first image from which the defect is excluded from the detected image, An image processing and control unit for obtaining a third image having the grid pattern corrected and obtaining the defected corrected image corrected in the third image, and a storage unit for storing the detected image and the defected corrected image .
본 발명의 실시예에 따르면, DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서 그리드 패턴의 영향을 받지 않으면서 가능한 한 아티팩트를 남기지 않도록 디펙트를 보정 처리하는 것이 가능하게 되어 검출 영상의 화질을 획기적으로 개선할 수 있고 이에 따라 의료 진단에 더욱 적합한 영상을 제공할 수 있다는 기술적 효과가 있다.According to the embodiment of the present invention, it is possible to correct the defect so that the artifact is not left as much as possible without being affected by the grid pattern in the detection image acquired by the DR retrofit system, There is a technical effect that the image can be improved and thus a more suitable image for medical diagnosis can be provided.
도 1은 본 발명에 따라 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서 디펙트를 보정하는 장치의 블록도의 일 실시예를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따라 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서 디펙트를 보정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도의 일 실시예를 도시한다.
도 3은 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상의 사진을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 임시 보정된 검출 영상을 주파수 도메인으로 변환하여 생성한 제1 주파수 도메인 영상의 사진을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 검출 영상에서 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀을 가상 그리드 영상에 기초하여 보정하여 생성한 제2 영상의 사진을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 제2 영상에서 그리드 패턴을 보정하여 생성한 제3 영상의 사진을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따라 그리드 패턴이 보정된 제3 영상에서 디펙트를 보정하여 디펙트 보정된 영상을 생성하는 절차를 설명하기 위한 흐름도의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따라 생성된, 에지 픽셀들의 에지 방향성을 나타낸 방향성 맵의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 제3 영상에서 디펙트를 보정하여 생성된 디펙트 보정된 영상의 사진을 나타낸 도면이다.
도 10(a) 및 도 10(b)는 각각 기존의 영상 처리 방법에 의해 얻은 영상의 사진과 본 발명의 실시예에 따라 디펙트를 보정한 영상의 사진을 나타낸 도면이다.Figure 1 shows an embodiment of a block diagram of an apparatus for correcting defects in a detected image acquired by a DR retrofit system in accordance with the present invention.
FIG. 2 shows an embodiment of a flowchart for explaining a method of correcting a defect in a detected image acquired by a DR retrofit system according to the present invention.
3 is a photograph showing a detection image acquired by the DR retrofit system.
4 is a photograph of a first frequency domain image generated by converting a provisionally corrected detection image into a frequency domain according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a photograph of a second image generated by correcting at least one pixel representing a defect in a detected image based on a virtual grid image according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a photograph of a third image generated by correcting a grid pattern in a second image according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart illustrating a procedure for generating a defect-corrected image by correcting a defect in a third image in which a grid pattern is corrected according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
8 is a diagram illustrating one embodiment of a directional map showing edge directionality of edge pixels generated in accordance with the present invention.
9 is a view showing a photograph of a defect-corrected image generated by correcting a defect in a third image according to an embodiment of the present invention.
10 (a) and 10 (b) are photographs of images obtained by an existing image processing method and images of defocus-corrected images according to an embodiment of the present invention, respectively.
본 발명의 이점들과 특징들 그리고 이들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해 질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 실시예들은 단지 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려 주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of attaining them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the concept of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to a person skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 발명을 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들어, 단수로 표현된 구성 요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성 요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성이 배제되는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 기재된 실시예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미할 수 있다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. For example, an element expressed in singular < Desc / Clms Page number 5 > terms should be understood to include a plurality of elements unless the context clearly dictates a singular value. In addition, in the specification of the present invention, it is to be understood that terms such as "include" or "have" are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, components, The use of the term does not exclude the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, elements, parts or combinations thereof. Further, in the embodiments described herein, 'module' or 'sub-unit' may mean at least one function or a functional part performing an operation.
덧붙여, 다르게 정의되지 않는 한 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, all terms used herein, including technical or scientific terms, unless otherwise defined, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be construed as meaning consistent with meaning in the context of the related art and may be interpreted in an ideal or overly formal sense unless explicitly defined in the specification of the present invention It does not.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions will not be described in detail if they obscure the subject matter of the present invention.
도 1은 본 발명에 따라 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서 디펙트를 보정하는 장치의 블록도의 일 실시예를 도시한다.Figure 1 shows an embodiment of a block diagram of an apparatus for correcting defects in a detected image acquired by a DR retrofit system in accordance with the present invention.
도 1에 도시된 바와 같이, 장치(100)은 입력부(110), 영상 처리 및 제어부(120) 및 저장부(130)을 포함할 수 있다. 입력부(110)는 영상 처리 및 제어부(120)의 제어하에 DR 레트로핏 시스템(도시되지 않음)에 의해 획득한 검출 영상을 수신하여 검출 영상이 저장부(130)에 저장되도록 작동 가능하게 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 입력부(110)는 DR 레트로핏 시스템으로부터 제공되는 검출 영상을 수신하기에 적합하도록 구성된 입력 인터페이스로서 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 입력부(110)는, 예컨대 컴퓨터의 USB 단자와 같은 기록 매체 입력 단자에 의해 구현될 수 있다.As shown in FIG. 1, the
저장부(130)는 입력부(110)로부터 제공되는 검출 영상을 저장할 수 있다. 저장부(130)는 영상 처리 및 제어부(120)의 구현에 필요한 소프트웨어/펌웨어 등을 더 저장할 수 있다. 저장부(130)는 영상 처리 및 제어부(120)에 의해 처리된 또는 사용되는 각종 데이터, 본 발명의 실시예에 따라 생성되는 중간 단계의 영상 데이터, 본 발명의 실시예에 따라 생성되는 최종 처리된 영상 데이터를 더 저장할 수 있다. 저장부(130)는 본 발명의 실시예에 따라 생성되는, 에지 픽셀들의 에지 방향성을 나타내는 방향성 맵(direction map)을 더 저장할 수 있다. 저장부(130)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드(MultiMedia Card: MMC), 카드 타입의 메모리(예를 들어, SD(Secure Digital) 카드 또는 XD(eXtream Digital) 카드 등), RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광 디스크 중 어느 하나의 저장 매체로 구현될 수 있으나, 당업자라면 저장부(130)의 구현 형태가 이에 한정되는 것이 아님을 알 수 있을 것이다.The
영상 처리 및 제어부(120)는 저장부(130)로부터 검출 영상의 일부 또는 전부를 독출하여 본 발명의 일 실시예에 따라 디펙트를 보정하는 영상 처리를 수행하도록 구성될 수 있다. 여기서, 디펙트를 보정한다는 것은 디펙트에 해당하는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 변경함으로써 디펙트의 시각적 효과를 완화시키는 것을 의미하는 것으로서, 디펙트 자체를 완전히 제거하는 것을 반드시 의미하는 것은 아니라는 점을 인식하여야 한다. 디펙트 보정을 위하여, 영상 처리 및 제어부(120)는 그리드 패턴 및 디펙트를 포함하는 검출 영상으로부터 가상 그리드 영상을 생성하고, 검출 영상에서 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀을 가상 그리드 영상에 기초하여 보정하여 임시 보정 영상을 생성하고, 임시 보정 영상에서 그리드 패턴을 보정하여 그리드 패턴이 보정된 영상을 생성하고, 그리드 패턴이 보정된 영상에서 디펙트를 보정하여 디펙트 보정된 영상을 생성하는 일련의 연산 처리를 수행하도록 구성될 수 있다.The image processing and
일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 검출 영상 또는 검출 영상을 처리하여 생성한 여타의 영상에 대해 픽셀 단위의 영상 처리 또는 블록 단위의 영상 처리를 수행하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 검출 영상 또는 검출 영상을 처리하여 생성한 여타의 영상에 대해 2-D FFT(2-Dimensional Fast Fourier Transform)를 적용하여 주파수 도메인 영상 또는 신호를 생성하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 주파수 도메인 영상 또는 신호에 대해 2-D IFFT(2-Dimensional Inverse Fast Fourier Transform)를 적용하여 공간 영역의 영상을 생성하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 공간 도메인 및/또는 주파수 도메인에서 영상 신호를 필터링하도록 더 구성될 수 있다. 여기서, 필터링은 저역통과 필터링(low pass filtering), 고역통과 필터링(high pass filtering), 대역통과 필터링(band pass filtering) 및 대역 제거 필터링(band rejection filtering)을 포함할 수 있으나, 영상 처리 및 제어부(120)에서 수행될 수 있는 필터링의 종류가 이에 제한되는 것이 아님에 유의하여야 한다.In one embodiment, the image processing and
일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 영상 신호에서 관심 대상의 픽셀의 픽셀 값을 해당 픽셀의 주변에 있는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 보정하도록 더 구성될 수 있다. 여기서, 관심 대상의 픽셀의 픽셀 값을 해당 픽셀의 주변에 있는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 보정한다는 것은, 관심 대상의 픽셀의 픽셀 값을 해당 픽셀의 주변에 있는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값 또는 이들 픽셀의 픽셀 값들의 대표값, 가중 평균값 또는 평균값으로 대체한다는 의미로 해석될 수 있으나 그 의미가 이에 한정되는 것은 아니다. 일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 검출 영상 또는 검출 영상을 처리하여 생성한 여타의 영상에 대해 에지 검출(edge detection)을 수행하여 에지 영상을 생성하도록 더 구성될 수 있다, 일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 에지 영상에 대해 쓰레스홀딩(thresholding) 기법을 적용하여 이진화 영상을 생성하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 영상 처리 및 제어부(120)는 이진화 영상에서의 각 에지 픽셀의 에지 방향성(edge direction)을 계산하여 기록한 방향성 맵(direction map)을 생성하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 각 에지 픽셀의 에지 방향성은 해당 에지 픽셀이 해당 에지 픽셀에 이웃하는 다른 에지 픽셀과 영상의 X 축을 기준으로 시계 방향으로 이루는 각으로 표현될 수 있다.In one embodiment, the image processing and
영상 처리 및 제어부(120)는, 하드웨어적 측면에서 응용 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuits: ASICs), 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processors: DSPs), 디지털 신호 처리 소자(Digital Signal Processing Devices: DSPDs), 프로그램 가능 논리 소자(Programmable Logic Devices: PLDs), 현장 프로그램 가능 게이트 어레이(Field-Programmable Gate Arrays: FPGAs), 프로세서(processors), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers) 및 마이크로 프로세서(microprocessors) 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 영상 처리 및 제어부(120)는 또한 전술한 하드웨어 플랫폼(platform) 상에서 실행 가능한 펌웨어(firmware)/소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 이 경우, 펌웨어/소프트웨어 모듈은 적절한 프로그램(program) 언어로 쓰여진 하나 또는 그 이상의 소프트웨어 애플리케이션(software applications)에 의해 구현될 수 있다.The image processing and
도 2는 본 발명에 따라 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상에서 디펙트를 보정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도의 일 실시예를 도시한다. 도 3은 DR 레트로핏 시스템에 의해 획득한 검출 영상의 사진을 나타낸 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 검출 영상(I)에는 촬영 대상 이외에 세로 줄 무늬의 그리드 패턴(G)과 디펙트(D)가 함께 포함되어 있다.FIG. 2 shows an embodiment of a flowchart for explaining a method of correcting a defect in a detected image acquired by a DR retrofit system according to the present invention. 3 is a photograph showing a detection image acquired by the DR retrofit system. As shown in Fig. 3, the detected image I includes a grid pattern G of vertical stripes and a defect D in addition to the object to be imaged.
본 방법의 일 실시예는 검출 영상(I)을 임시 보정하는 단계로부터 시작된다(S201). 본 단계에서는 검출 영상(I)에서 디펙트(D) 부분을 나타내는 픽셀들의 픽셀 값들을 디펙트(D) 주위의 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 변경할 수 있다. 일 실시예에서, 검출 영상(I)에서 디펙트(D)가 존재하는 적어도 하나의 픽셀 위치를 기록한 디펙트 맵(defect map)을 참조하여 디펙트 부분의 픽셀들의 위치들을 식별하는 것이 가능하다. 본 단계를 실행하는 이유는, 이하의 단계에서 생성할 가상 그리드 영상(Virtual Grid Image)의 충실도를 높이기 위함이므로, 본 단계가 본 방법의 실시에 필수적인 것은 아니라는 점을 인식하여야 한다.One embodiment of the present method starts with temporarily correcting the detected image I (S201). In this step, the pixel values of the pixels representing the defective (D) portion in the detected image (I) can be changed using the pixel values of at least one pixel around the defect D. In one embodiment, it is possible to identify the positions of the pixels of the defective portion with reference to a defect map that records at least one pixel location where the defect D exists in the detected image I. It should be appreciated that the reason for performing this step is to increase the fidelity of the Virtual Grid Image to be created in the following steps, so this step is not essential to the implementation of the method.
단계(S202)에서는, 검출 영상(I) 또는 임시 보정된 검출 영상을 주파수 도메인으로 변환하여 제1 주파수 도메인 영상을 생성한다. 이 경우, 주파수 도메인으로의 변환은, 공지된 바와 같이 검출 영상(I)에 대해 2-D FFT(2-Dimensional Fast Fourier Transform)를 수행함으로써 이루어질 수 있다. 본 단계의 실행에 의해 얻어진 제1 주파수 도메인 영상의 사진을 도 4에 나타내었다. 단계(S203)에서는, 제1 주파수 도메인 영상에서 촬영 대상에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분(frequency component)(fs)과 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분(fg)을 추출하여 제2 주파수 도메인 영상을 생성한다. 일 실시예에서, 제2 주파수 도메인 영상은 제1 주파수 도메인 영상에서 촬영 대상에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분(frequency component)과 상기 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분을 제외한 나머지 주파수 성분들을 매스킹(masking)함으로써 생성될 수 있다. 이 경우, 그리드 패턴에 해당하는 상기 적어도 하나의 주파수 성분의 주파수(즉, 주파수 도메인 상에서의 위치)는 DR 레트로핏 시스템의 검출기(detector)의 규격 및 검출기에 포함되는 그리드의 규격을 기초로 실험적으로 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 제2 주파수 도메인 영상은 제1 주파수 도메인 영상에 대해 상기 촬영 대상에 해당하는 상기 적어도 하나의 주파수 성분과 상기 그리드 패턴에 해당하는 상기 적어도 하나의 주파수 성분을 선택적으로 통과시키는 2-D 가우시안 필터(2-Dimensional Gaussian Filter)를 적용함으로써 생성될 수 있다.In step S202, a first frequency domain image is generated by converting the detected image I or the temporally corrected detected image into a frequency domain. In this case, the conversion into the frequency domain can be performed by performing 2-D fast Fourier transform (2-D FFT) on the detected image I as is well known. A photograph of the first frequency domain image obtained by the execution of this step is shown in Fig. In step S203, at least one frequency component fs corresponding to the object to be imaged and at least one frequency component fg corresponding to the grid pattern are extracted from the first frequency domain image, And generates an image. In one embodiment, the second frequency domain image includes at least one frequency component corresponding to an object to be imaged in the first frequency domain image, and the remaining frequency components excluding at least one frequency component corresponding to the grid pattern, Masking < / RTI > In this case, the frequency (i.e., position in the frequency domain) of the at least one frequency component corresponding to the grid pattern is experimentally determined based on the specifications of the detector of the DR retrofit system and the grid included in the detector Can be determined. In one embodiment, the second frequency domain image may include a second frequency domain image that selectively passes the at least one frequency component corresponding to the object to be imaged and the at least one frequency component corresponding to the grid pattern, A 2-dimensional Gaussian filter may be used.
단계(S204)에서는, 제2 주파수 도메인 영상을 공간 영역으로 역 변환하여 제1 영상을 생성한다. 제1 영상은 디펙트(D)에 해당하는 주파수 성분들이 실질적으로 제외되고 촬영 대상과 그리드 패턴에 해당하는 주파수 성분들만을 이용하여 합성된 영상이므로, 그리드를 가상적으로 나타낸다는 의미에서 가상 그리드 영상(Virtual Grid Image)이라 칭한다. 본 단계는, 공지된 바와 같이 제2 주파수 도메인 영상에 대해 2-D IFFT(2-Dimensional Inverse Fast Fourier Transform)를 수행함으로써 이루어질 수 있다. 단계(205)에서는, 검출 영상(I)에서 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀을 제1 영상에 기초하여 보정하여 제2 영상을 생성한다. 일 실시예에서, 검출 영상(I)에서 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 제1 영상(가상 그리드 영상)에서의 대응하는 픽셀의 픽셀 값으로 대체하여 제2 영상을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 검출 영상(I)에서 디펙트(D)를 나타내는 부분을 제1 영상(가상 그리드 영상)에서의 대응하는 부분으로 대체하여 제2 영상을 생성할 수 있다. 제2 영상은 디펙트(D)의 영상 효과가 억제된 그리드 패턴 위주의 영상이라 할 수 있다. 본 단계를 수행하는 기술적 이유는, 디펙트 부분을 제1 영상(가상 그리드 영상)의 해당 부분으로 대체하지 않고 바로 후술하는 바의 그리드 패턴 보정 처리를 하면 디펙트 주위에 링잉 현상(ringing)과 같은 아티팩트(artifact)가 발생하게 되기 때문이다. 본 단계에 의해 생성된 제2 영상의 사진을 도 5에 나타내었다.In step S204, a first image is generated by inversely transforming the second frequency domain image into a spatial domain. Since the first image is synthesized using only the frequency components corresponding to the object to be photographed and the grid pattern, the frequency components corresponding to the defects D are substantially excluded, Virtual Grid Image). This step may be performed by performing 2-D IFFT (2-Dimensional Inverse Fast Fourier Transform) on the second frequency domain image as is well known. In step 205, at least one pixel representing the defect D in the detected image I is corrected based on the first image to generate a second image. In one embodiment, the pixel value of at least one pixel representing the defect D in the detected image I is replaced with the pixel value of the corresponding pixel in the first image (virtual grid image) to generate a second image can do. In one embodiment, a portion representing the defect D in the detected image I may be replaced with a corresponding portion in the first image (virtual grid image) to generate a second image. The second image can be regarded as a grid pattern-based image in which the video effect of the defect D is suppressed. The technical reason for carrying out this step is that if the grid pattern correcting process is performed immediately after replacing the defective portion with the corresponding portion of the first image (virtual grid image), a defect such as ringing This is because artifacts are generated. A photograph of the second image generated by this step is shown in FIG.
단계(206)에서는 제2 영상에서 그리드 패턴을 보정하여 제3 영상을 생성한다. 일 실시예에서, 그리드 패턴 보정은 공간 영역에서 수행될 수 있다. 예컨대, 제2 영상에서 그리드 패턴을 나타내는 픽셀들 주위의 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 그리드 패턴을 나타내는 픽셀들의 픽셀 값들을 변경함으로써 그리드 패턴 보정이 이루어질 수 있다. 일 실시예에서, 그리드 패턴 보정은 주파수 도메인에서 수행될 수 있다. 제2 영상을 FFT하여 주파수 도메인으로 변환함으로써 제3 주파수 도메인 영상을 생성하고, 제3 주파수 도메인 영상에서 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분을 제거하여 제4 주파수 도메인 영상을 생성하고, 제4 주파수 도메인 영상을 다시 공간 영역으로 역 변환(IFFT)하여 그리드 패턴이 보정/제거된 제3 영상을 생성하는 것이 가능하다. 본 단계에 의해 생성된 제3 영상의 사진을 도 6에 나타내었다. 단계(S207)에서는, 그리드 패턴이 보정/제거된 제3 영상에서 디펙트(D)를 보정/제거하여 디펙트 보정된 영상을 생성한다.In step 206, a third image is generated by correcting the grid pattern in the second image. In one embodiment, the grid pattern correction may be performed in the spatial domain. For example, a grid pattern correction can be made by changing the pixel values of the pixels representing the grid pattern using the pixel values of at least one pixel around the pixels representing the grid pattern in the second image. In one embodiment, grid pattern correction may be performed in the frequency domain. A fourth frequency domain image is generated by removing at least one frequency component corresponding to the grid pattern from the third frequency domain image by generating the third frequency domain image by converting the second image by FFT to the frequency domain, It is possible to generate a third image in which the grid pattern is corrected / removed by performing inverse transform (IFFT) on the frequency domain image again to the spatial domain. A photograph of the third image generated by this step is shown in Fig. In step S207, the defect-corrected image is generated by correcting / removing the defect D from the third image whose grid pattern has been corrected / removed.
도 7은 도 2의 단계(S207)의 세부 절차를 설명하기 위한 흐름도의 일 실시예를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a detailed procedure of step S207 of FIG. 2. Referring to FIG.
단계(S701)에서는, 도 2의 단계(S206)에서 생성된 제3 영상에 대해 공간 영역에서 저역통과 필터링(low pass filtering)을 수행한다. 일 실시예에서, 제3 영상에 대한 저역통과 필터링은 가우시안 필터(Gaussian Filter)를 이용하여 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 저역통과 필터링을 수행하기 이전에 제3 영상에 있는 디펙트(D)를 디펙트(D) 주변의 픽셀 데이터를 이용하여 보정하는 절차를 수행할 수 있다. 단계(S702)에서는, 저역통과 필터링된 제3 영상에 대해 에지 검출(edge detection)을 수행하여 에지 영상(edge image)을 생성한다. 일 실시예에서, 제3 영상 전체에 대해 에지 검출을 수행하는 대신에 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀과 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 주변에 있는 주변 픽셀들을 포함하는 제3 영상의 국부 영역(local area)에 대해서만 에지 검출을 수행하여 프로세싱 타임을 줄이는 것이 가능하다. 일 실시예에서, 상기 국부 영역은 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀과 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 주변에 있는 주변 픽셀들을 포함하는 선정된 크기의 블록일 수 있다. 일 실시예에서, 상기 에지 검출은 고역통과 필터링에 의해 수행될 수 있다.In step S701, low pass filtering is performed on the third image generated in step S206 of FIG. 2 in the spatial domain. In one embodiment, the low pass filtering for the third image may be performed using a Gaussian filter. In one embodiment, a procedure may be performed to correct the defect D in the third image using pixel data around the defect D prior to performing the low-pass filtering. In step S702, edge detection is performed on the low-pass filtered third image to generate an edge image. In one embodiment, instead of performing an edge detection on the entire third image, it may comprise at least one pixel representing the defect D and surrounding pixels around the at least one pixel representing the defect D It is possible to reduce the processing time by performing edge detection only on the local area of the third image. In one embodiment, the local area may be a block of a predetermined size comprising at least one pixel representing a defect D and surrounding pixels around at least one pixel representing a defect D. In one embodiment, the edge detection may be performed by high pass filtering.
단계(S703)에서는, 에지 영상에서 선정된 휘도 값 이상을 갖는 픽셀들을 에지 픽셀들로 분류한다. 일 실시예에서, 에지 영상에 대해 쓰레스홀딩(thresholding) 기법을 적용하여 에지 영상을 이진화하여 에지 픽셀들을 식별할 수 있다. 단계(S704)에서는, 에지 픽셀들 중 제3 영상에서의 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀과 대응하는 에지 픽셀들을 제1 에지 픽셀들로서 분류하고, 제1 에지 픽셀들의 각각의 에지 방향성(edge direction)을 계산한다. 일 실시예에서, 제1 에지 픽셀의 에지 방향성은 해당 제1 에지 픽셀이 해당 제1 에지 픽셀에 이웃하는 다른 제1 에지 픽셀과 영상의 X 축을 기준으로 시계 방향으로 이루는 각으로 표현될 수 있다. 단계(S705)에서는, 에지 픽셀들 중 제3 영상에서의 디펙트(D)를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 주변에 있는 주변 픽셀들과 대응하는 에지 픽셀들을 제2 에지 픽셀들로서 분류하고, 제2 에지 픽셀들의 각각의 에지 방향성을 계산한다. 마찬가지로, 제2 에지 픽셀의 에지 방향성도 해당 제2 에지 픽셀이 해당 제2 에지 픽셀에 이웃하는 다른 제2 에지 픽셀과 영상의 X 축을 기준으로 시계 방향으로 이루는 각으로 표현될 수 있다. 전술한 실시예에서는, 단계(S704)와 단계(S705)에서 제1 에지 픽셀들의 에지 방향성과 제2 에지 픽셀들의 에지 방향성을 따로 계산하는 것으로 설명하였으나, 모든 에지 픽셀들의 에지 방향성을 나타내는 방향성 맵(direction map)을 미리 생성해 두고 후속 절차에서 각 에지 픽셀의 에지 방향성을 고려할 필요가 있는 경우 방향성 맵을 참조하도록 하는 것이 가능하다. 도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 방향성 맵이 도시되어 있다.In step S703, pixels having a luminance value or more selected from the edge image are classified into edge pixels. In one embodiment, edge pixels may be identified by binarizing an edge image by applying a thresholding technique to the edge image. In step S704, at least one pixel representing the defect D in the third image among the edge pixels and corresponding edge pixels are classified as first edge pixels, and the edge direction of each of the first edge pixels edge direction. In one embodiment, the edge direction of the first edge pixel may be represented by an angle formed by the first edge pixel in the clockwise direction with respect to the other first edge pixel neighboring the first edge pixel and the X axis of the image. In step S705, edge pixels corresponding to neighboring pixels in the periphery of at least one pixel representing the defect D in the third image among the edge pixels are classified as second edge pixels, And calculates the edge directionality of each of the pixels. Likewise, the edge directionality of the second edge pixel may be represented by an angle formed by the second edge pixel in the clockwise direction with respect to the second edge pixel neighboring the second edge pixel and the X axis of the image. In the above-described embodiment, the edge direction of the first edge pixels and the edge direction of the second edge pixels are separately calculated in steps S704 and S705. However, the directional map of all the edge pixels it is possible to generate a direction map in advance and refer to the directional map when it is necessary to consider the edge direction of each edge pixel in the subsequent procedure. Referring to FIG. 8, there is shown a directional map generated in accordance with an embodiment of the present invention.
단계(S704)에서 분류된 제1 에지 픽셀들에 대응하는 제3 영상에서의 픽셀들은 제3 영상에서 디펙트를 나타내는 픽셀들 중 에지 성분이 강한 픽셀들로서 후속 영상 처리에 의해 보정 처리되는 것이 바람직한 픽셀들로 고려될 수 있다. 따라서, 단계(S706)에서는, 제1 에지 픽셀들의 각각에 대하여 이하의 처리를 수행한다. 먼저, 제2 에지 픽셀들 중 해당 제1 에지 픽셀과 에지 방향성이 일치하는 적어도 하나의 제2 에지 픽셀을 찾아 적어도 하나의 제3 에지 픽셀로서 식별한다. 다음으로, 식별된 적어도 하나의 제3 에지 픽셀에 대응하는 제3 영상에서의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 해당 제1 에지 픽셀에 대응하는 제3 영상에서의 픽셀의 픽셀 값을 보정한다. 여기서, 해당 제1 에지 픽셀에 대응하는 제3 영상에서의 픽셀은 디펙트(D)를 나타내는 픽셀들 중에서도 에지 성분이 강한 픽셀로서 본 단계에 의해 보정 처리된다. 일 실시예에서, 단계(S706)을 수행함에 있어 방향성 맵을 참조할 수 있다. 단계(S706)을 거쳐 디펙트(D)가 보정된 영상의 사진을 도 9에 나타내었다. 단계(S707)에서는, 제3 영상에서 상기 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀과 상기 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 주변에 있는 픽셀들을 포함한 국부 영역(local area)에 대해 랜덤 노이즈(random noise)를 추가시킨다. 본 단계는 선택적인 단계로서, 본 단계를 수행하는 이유는 단지 남아 있을 수 있는 에지 성분이 강한 픽셀이나 아티팩트의 시각적 효과를 완화시키기 위해서이다.The pixels in the third image corresponding to the first edge pixels classified in step S704 are pixels whose edge components are strong among the pixels representing the defect in the third image, . ≪ / RTI > Thus, in step S706, the following processing is performed for each of the first edge pixels. First, at least one second edge pixel whose edge direction matches the corresponding first edge pixel of the second edge pixels is found and identified as at least one third edge pixel. Next, the pixel value of the pixel in the third image corresponding to the first edge pixel is corrected using the pixel value of the pixel in the third image corresponding to the identified at least one third edge pixel. Here, the pixel in the third image corresponding to the first edge pixel is a pixel whose edge component is strong among the pixels representing the defect D, and is corrected by this step. In one embodiment, a directional map may be referenced in performing step S706. A photograph of the image in which the defect D is corrected through the step S706 is shown in Fig. In step S707, a random noise is generated for a local area including at least one pixel representing the defect in the third image and a pixel around the at least one pixel representing the defect, . This step is an optional step, and the reason for performing this step is to alleviate the visual effects of strong pixels or artifacts that can only remain.
도 10(a) 및 도 10(b)는 각각 기존의 영상 처리 방법에 의해 얻은 영상의 사진과 본 발명의 실시예에 따라 디펙트를 보정한 영상의 사진을 나타낸 도면이다. 도 10(a) 및 도 10(b)을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따라 디펙트를 보정한 영상의 경우가 기존의 방식으로 처리된 영상에 비해 디펙트 부분의 화질이 현저히 개선된 것을 확인할 수 있다.10 (a) and 10 (b) are photographs of images obtained by an existing image processing method and images of defocus-corrected images according to an embodiment of the present invention, respectively. Referring to FIGS. 10A and 10B, in the case of an image corrected for a defect according to an embodiment of the present invention, the image quality of the defective portion is remarkably improved as compared with an image processed in the conventional manner Can be confirmed.
본원에 개시된 실시예들에 있어서, 도시된 구성 요소들의 배치 또는 단계들의 순서는 발명이 구현되는 환경 또는 요구 사항에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 일부 구성 요소 또는 일부 단계가 생략되거나 몇몇 구성 요소 또는 몇몇 단계가 통합되어 하나로 실시될 수 있다. 또한 일부 구성 요소들의 배치 순서 및 연결이 변경될 수 있다.In the embodiments disclosed herein, the order of arrangements or steps of the components shown may vary depending on the environment or requirements in which the invention is implemented. For example, some components or some steps may be omitted or some components or some steps may be integrated into one. In addition, the arrangement order and connection of some components may be changed.
이상에서는 본 발명의 다양한 실시예들에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예들에 한정되지 아니하며, 상술한 실시예들은 첨부하는 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양하게 변형 실시될 수 있음은 물론이고, 이러한 변형 실시예들이 본 발명의 기술적 사상이나 범위와 별개로 이해되어져서는 아니 될 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 오직 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the technical scope of the present invention should be determined only by the appended claims.
100: 디펙트 보정 장치
110: 입력부
120: 영상 처리 및 제어부
130: 저장부
I: 검출 영상
G: 그리드 패턴
D: 디펙트
fs: 촬영 대상에 해당하는 주파수 성분
fg: 그리드 패턴에 해당하는 주파수 성분 100: Defect correction device
110: input unit
120: Image processing and control unit
130:
I: Detection video
G: grid pattern
D: Defect
fs: frequency component corresponding to the object to be photographed
fg: frequency component corresponding to the grid pattern
Claims (8)
상기 입력부가 그리드 패턴(grid pattern) 및 디펙트(defect)를 포함하는 X선 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 제외된 제1 영상을 얻는 단계,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제1 영상을 이용해서 상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 보정된 제2 영상을 얻는 단계,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴이 보정된 제3 영상을 얻는 단계, 및
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제3 영상에서 상기 디펙트가 보정된 디펙트 보정 영상을 얻는 단계를
포함하는 디펙트 보정 방법.A defect correction method by a defect correction apparatus including an input unit, an image processing unit, and a control unit,
Obtaining a first image from which the defect is excluded from an X-ray detection image including an input unit grid pattern and a defect,
The image processing and control unit obtaining the defective second image from the detected image using the first image,
The image processing and control unit obtaining a third image in which the grid pattern is corrected in the second image, and
And the image processing and control unit obtains the defect-corrected image in which the defect is corrected in the third image
A defect correction method.
상기 제1 영상을 얻는 단계는,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 검출 영상을 주파수 도메인으로 변환하여 제1 주파수 도메인 영상을 얻는 단계,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제1 주파수 도메인 영상에서 촬영 대상과 상기 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분을 추출하여 제2 주파수 도메인 영상을 얻는 단계, 및
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제2 주파수 도메인 영상을 공간 영역으로 역 변환하는 단계를 포함하는, 디펙트 보정 방법.The method according to claim 1,
The obtaining of the first image may include:
The image processing and control unit converting the detected image into a frequency domain to obtain a first frequency domain image,
Extracting at least one frequency component corresponding to an object to be photographed and the grid pattern from the first frequency domain image to obtain a second frequency domain image;
And the image processing and control unit inversely transforming the second frequency domain image into a spatial domain.
상기 제1 영상을 얻는 단계 이전에,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 검출 영상에서 상기 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀값을 조정하여 임시 보정하는 단계를 더 포함하는, 디펙트 보정 방법.The method according to claim 1,
Before the step of obtaining the first image,
Further comprising the step of the image processing and control section adjusting the at least one pixel value indicating the defect in the detected image to temporarily correct the pixel value.
상기 제2 영상을 얻는 단계는,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 검출 영상에서 상기 디펙트를 나타내는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 상기 제1 영상에서의 대응하는 픽셀의 픽셀 값으로 대체하여 상기 제2 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 디펙트 보정 방법.The method according to claim 1,
The obtaining of the second image may include:
And the image processing and control unit generating the second image by replacing the pixel value of the at least one pixel representing the defect in the detected image with the pixel value of the corresponding pixel in the first image. Defect correction method.
상기 제3 영상을 얻는 단계는,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴을 나타내는 픽셀들 주위의 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 이용하여 상기 그리드 패턴을 나타내는 픽셀들의 픽셀 값들을 변경하는 단계를 포함하는, 디펙트 보정 방법.The method according to claim 1,
The obtaining of the third image may include:
And the image processing and control unit modifying pixel values of pixels representing the grid pattern using pixel values of at least one pixel around pixels representing the grid pattern in the second image, Way.
상기 제3 영상을 얻는 단계는,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제2 영상을 주파수 도메인으로 변환하여 제3 주파수 도메인 영상을 생성하는 단계,
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제3 주파수 도메인 영상에서 상기 그리드 패턴에 해당하는 적어도 하나의 주파수 성분을 제거하여 제4 주파수 도메인 영상을 생성하는 단계, 및
상기 영상 처리 및 제어부가 상기 제4 주파수 도메인 영상을 공간 영역으로 역 변환하여 상기 제3 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 디펙트 보정 방법.The method according to claim 1,
The obtaining of the third image may include:
The image processing and control unit converting the second image into the frequency domain to generate a third frequency domain image,
Wherein the image processing and control unit removes at least one frequency component corresponding to the grid pattern from the third frequency domain image to generate a fourth frequency domain image,
And the image processing and control unit generating the third image by inversely transforming the fourth frequency domain image into a spatial domain.
상기 검출 영상이 입력되는 입력부,
상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 제외된 제1 영상을 이용해서 상기 검출 영상으로부터 상기 디펙트가 보정된 제2 영상을 얻고, 상기 제2 영상에서 상기 그리드 패턴이 보정된 제3 영상을 얻어 상기 제3 영상에서 상기 디펙트가 보정된 디펙트 보정 영상을 얻는 영상 처리 및 제어부, 및
상기 검출 영상 및 디펙트 보정 영상이 저장되는 저장부를 포함하는 디펙트 보정 장치.An apparatus for correcting a defect from an X-ray detection image including a grid pattern and a defect,
An input unit for inputting the detection image,
Obtaining a second image in which the defect is corrected from the detected image using the first image from which the defect is excluded from the detected image, obtaining a third image in which the grid pattern is corrected in the second image, An image processing and control unit for obtaining a defect corrected image in which the defect is corrected in three images, and
And a storage unit for storing the detection image and the defect correction image.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020150144837A KR101751750B1 (en) | 2015-10-16 | 2015-10-16 | Method for Correcting Defects in a Medical X-ray Image |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020150144837A KR101751750B1 (en) | 2015-10-16 | 2015-10-16 | Method for Correcting Defects in a Medical X-ray Image |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20170045006A KR20170045006A (en) | 2017-04-26 |
KR101751750B1 true KR101751750B1 (en) | 2017-06-29 |
Family
ID=58705028
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020150144837A KR101751750B1 (en) | 2015-10-16 | 2015-10-16 | Method for Correcting Defects in a Medical X-ray Image |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101751750B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102333005B1 (en) | 2021-06-23 | 2021-12-01 | 제이피아이헬스케어 주식회사 | Method of providing user interface for selecting an optimized grid specifications |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6333990B1 (en) | 1998-06-02 | 2001-12-25 | General Electric Company | Fourier spectrum method to remove grid line artifacts without changing the diagnostic quality in X-ray images |
WO2011105388A1 (en) | 2010-02-24 | 2011-09-01 | 株式会社 日立メディコ | X-ray image diagnosis device, and medical image processing program and method |
JP2013172881A (en) | 2012-02-27 | 2013-09-05 | Fujifilm Corp | Image processing device and method |
-
2015
- 2015-10-16 KR KR1020150144837A patent/KR101751750B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6333990B1 (en) | 1998-06-02 | 2001-12-25 | General Electric Company | Fourier spectrum method to remove grid line artifacts without changing the diagnostic quality in X-ray images |
WO2011105388A1 (en) | 2010-02-24 | 2011-09-01 | 株式会社 日立メディコ | X-ray image diagnosis device, and medical image processing program and method |
JP2013172881A (en) | 2012-02-27 | 2013-09-05 | Fujifilm Corp | Image processing device and method |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102333005B1 (en) | 2021-06-23 | 2021-12-01 | 제이피아이헬스케어 주식회사 | Method of providing user interface for selecting an optimized grid specifications |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20170045006A (en) | 2017-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110766736B (en) | Defect detection method, defect detection device, electronic equipment and storage medium | |
CN111325739B (en) | Method and device for detecting lung focus and training method of image detection model | |
EP2819091B1 (en) | Method and apparatus for processing a gray image | |
JP6507846B2 (en) | Image noise removing method and image noise removing apparatus | |
JP6100744B2 (en) | Color document image segmentation and binarization using automatic restoration | |
KR20200019572A (en) | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium | |
US20210358132A1 (en) | Method and apparatus for extracting edge of object in depth image and computer readable storage medium | |
KR20150037369A (en) | Method for decreasing noise of image and image processing apparatus using thereof | |
CN111028169B (en) | Image correction method, device, terminal equipment and storage medium | |
CN109658406A (en) | Recognition methods, device, computer equipment and the storage medium of blood-vessel image | |
CN102422321B (en) | Imaging device and image restoration method | |
CN111091571A (en) | Nucleus segmentation method and device, electronic equipment and computer-readable storage medium | |
JP5908844B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
JP2014045488A (en) | Method for substantially removing dot noise and image processing system | |
GB2579328A (en) | Breast cancer detection | |
CN113344821B (en) | Image noise reduction method, device, terminal and storage medium | |
US8369643B2 (en) | Image processing method, image processing apparatus, and image processing program | |
US20230274398A1 (en) | Image processing apparatus for reducing influence of fine particle in an image, control method of same, and non-transitory computer-readable storage medium | |
CN108234826B (en) | Image processing method and device | |
CN114972209B (en) | Cervical pathology image processing method and device | |
KR20150059860A (en) | Method for processing image segmentation using Morphological operation | |
KR101751750B1 (en) | Method for Correcting Defects in a Medical X-ray Image | |
US20220172461A1 (en) | Machine learning apparatus, machine learning method, and non-transitory computer-readable storage medium | |
CN112543950A (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
CN107862679B (en) | Method and device for determining image detection area |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20151016 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20161101 Patent event code: PE09021S01D |
|
PG1501 | Laying open of application | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20170511 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20170622 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20170622 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20200407 Start annual number: 4 End annual number: 4 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20210427 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20220406 Start annual number: 6 End annual number: 6 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20230320 Start annual number: 7 End annual number: 7 |
|
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20240411 Start annual number: 8 End annual number: 8 |