KR102640093B1 - 대상체 이미지 내 결함 보정 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

Abstract

이미지 내 결함을 보정하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 대상체의 원본 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 전자 장치는, 메모리; 및 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 입력부; 상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 전처리부; 상기 전처리된 이미지로부터 결함을 식별하고, 식별된 결함에 대응되는 결함 영역 위치 정보를 획득하는 검출부; 상기 결함 영역의 위치 정보에 기초하여 해당 결함 영역을 보정하는 보정부; 및 상기 결함 영역이 보정된 이미지를 저장하는 출력부를 포함한다.

Description

대상체 이미지 내 결함 보정 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR CORRECTION ARTIFACT IN IMAGE OF OBJECT}

본 발명은 이미지 내 결함 보정에 관한 것으로, 보다 자세하게는 방사선 조사를 통해 획득된 대상체 이미지 내 결함을 보정하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

제품의 불량은 공급망 서비스의 저하, 자동화 설비의 손실 등을 발생시킬수 있다. 그러므로 제품의 불량 여부를 제대로 검사하는 것이 매우 중요하다.

이러한 분야에서 최근 방사선 촬영 장비의 발전이 빠르게 이루어지고 있다. 다만, 이러한 방사선 촬영 장비의 발전에 따라 고속화 및 고정밀 이미지 촬영 결과 고속 회전 및 이동에 의해 발생되는 지그 아티팩트(JIG artifact)가 많이 발생하고 있다.

그러나 종래 기술에서는 그러한 방사선 촬영 장비 이용에 따른 지그 아티팩트 발생 시 이를 처리하는 방법이 없어, 상기 장비를 이용하여 획득한 지그 아티팩트가 존재하는 이미지를 그대로 CT 재구성하여 이미지를 획득하게 되면, 해당 재구성 이미지의 퀄리티가 매우 떨어지게 된다. 따라서 그를 이용한 검사 등의 결과에 대한 신뢰를 할 수 없는 문제점이 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 방사선 조사를 통해 획득된 대상체 이미지 내 결함 부분을 보정하여 개선된 퀄리티의 재구성 이미지를 획득하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 대상체의 원본 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 전자 장치는, 메모리; 및 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 입력부; 상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 전처리부; 상기 전처리된 이미지로부터 결함을 식별하고, 식별된 결함에 대응되는 결함 영역 위치 정보를 획득하는 검출부; 상기 결함 영역의 위치 정보에 기초하여 해당 결함 영역을 보정하는 보정부; 및 상기 결함 영역이 보정된 이미지를 저장하는 출력부를 포함한다.

본 발명의 일 면에 따른 대상체의 원본 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 전자 장치는, 메모리; 및 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 입력부; 상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 전처리부; 상기 전처리된 프로젝션 이미지로부터 사이노그램 이미지를 생성하고, 상기 생성된 사이노그램 이미지에서 결함을 검출하는 검출부; 상기 검출된 사이노그램 이미지상의 결함을 보정하는 보정부; 및 상기 결함이 보정된 사이노그램 이미지를 프로젝션 이미지로 변환하는 출력부를 포함한다.

본 발명의 일 면에 따른 전자 장치에서 대상체의 원본 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 방법은, 방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 단계; 상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 단계; 상기 전처리된 이미지로부터 결함을 식별하고, 식별된 결함에 대응되는 결함 영역 위치 정보를 획득하는 단계; 상기 결함 영역의 위치 정보에 기초하여 해당 결함 영역을 보정하는 단계; 및 상기 결함 영역이 보정된 이미지를 저장하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 면에 따른 전자 장치에서 대상체의 원본 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 방법은, 방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 단계; 상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 단계; 상기 전처리된 프로젝션 이미지로부터 사이노그램 이미지를 생성하고, 상기 생성된 사이노그램 이미지에서 결함을 검출하는 단계; 상기 검출된 사이노그램 이미지상의 결함을 보정하는 단계; 및 상기 결함이 보정된 사이노그램 이미지를 프로젝션 이미지로 변환하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일면에 따른 이미지 결함 보정 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기한 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명에 따르면, 다음과 같은 효과들을 가질 수 있다.

본 발명에 따르면, 방사선 조사를 통해 획득된 이미지 내 결함 부분을 효과적으로 보정할 수 있다.

본 발명에 따르면, 상기 보정을 통해 보다 개선된 퀄리티의 재구성 이미지를 획득할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 결함 보정 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 결함 검출 및 보정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 원본 이미지 내 지그 검출 및 보정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 5는 도 4에 따른 원본 이미지 내 지그 검출, 보정 및 결과를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 원본 이미지 내 지그 검출 및 보정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 7은 도 6에 따른 원본 이미지 내 지그 검출, 보정 및 결과를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 8과 도 9는 지그 보정 전과 지그 보정 후 재구성 이미지를 설명하기 위해 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 '이미지 또는 이미지 데이터(image data)'는 방사선을 이용하는 튜브(Tube), 디텍터(Detector) 등을 통해 얻어진 정지 영상(still image)이나 동영상(video) 데이터를 의미한다. 일 실시 예로, 상기 이미지는 X-ray 튜브나 X-ray 디텍터를 통해 대상체(object)에 대한 X-ray 이미지일 수 있다. 이 때, 상기 X-ray 이미지는 예를 들어, 2D(Dimensional) 이미지와 연속적인 2D 이미지 집합(image aggregation)으로부터 재구성(reconstruction)된 CT(Computed Tomography) 이미지, 재구성된 CT 볼륨(volume) 데이터의 단면(slice) 이미지를 포함할 수 있다.

본 명세서에서 '결함'은, 방사선 조사를 통해 획득된 원본 이미지 내에 존재하는 것으로, 해당 이미지로부터 획득 가능한 상기 CT 재구성 이미지(reconstructed image)의 퀄리티(quality)를 떨어뜨리는 원인의 대상을 말한다. 이러한 결함으로 방사선 촬영 장비의 발전에 따른 고속화 및 고정밀 이미지 촬영 결과 고속 회전 및 이동에 따라 구조물에 의해 가려짐에 의해 발생되는 지그 아티팩트(JIG artifact)를 예로 들 수 있다.

한편, 본 명세서에서 '보정(correction)'은 상술한 결함에 따른 CT 재구성 이미지 내 노이즈(noise)를 제거(elimination)하거나 줄이는(reduction) 것을 말한다.

도 1 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 결함 보정 시스템을 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 원본 이미지로부터 재구성된 이미지 내 노이즈와 같은 결함 보정을 수행하는 이미지 결함 보정 시스템은, 전자 장치(100)와 영상 획득 장치(150)를 포함하여 구성될 수 있다. 이 때, 도 1에 도시된 전자 장치(100)와 영상 획득 장치(150)의 구성은 일 실시 예로서 이에 한정되지 않으며, 본 발명에 따른 동작 수행과 관련하여 하나 또는 그 이상의 구성요소가 추가되어 구성될 수도 있고, 그 반대일 수도 있다.

전자 장치(100)는 메모리(memory)와 프로세서(processor)를 포함하여 구성될 수 있으며, 상기 메모리는 도 1에 도시된 데이터베이스(120)에 대응되거나 그를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는 제어부(110)와 AI 엔진(130) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 때, AI 엔진(130)은 딥러닝 네트워크를 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다.

전자 장치(100)는, 영상 획득 장치(150)와 네트워크를 통해 연결되어 대상체에 대한 원본 이미지를 수신할 수 있다.

영상 획득 장치(150)는 디텍터(160), 엑스레이 튜브(170) 및 광원(lighting source)(미도시)를 포함하여 구성될 수 있으며, 상기 디텍터(160)는 2D 디텍터와 3D 디텍터 중 적어도 하나일 수 있다. 상기에서, 디텍터(160) 및 엑스레이 튜브(170)는 각각 대상체에 대한 엑스레이 영상 획득 장치로, 이는 기존의 공지된 구성으로 이루어질 수 있다. 이외에도,　영상 획득 장치(150)는 이동 대상체의 움직임(motion)을 촬영할 수 있는 장치 및　CT　디텍터(미도시)를　추가로 구비할 수도 있다. 광원은 투과성 광원인 테라헤르츠(terahertz)를 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다.

전자 장치(100)의 일 구성요소로서, 제어부(110)는 전자 장치(100)에서 수행되는 동작을 제어하며, 데이터베이스(120)는 영상 획득 장치(150)로부터 수신되는 대상체의 원본 이미지등 전자 장치(100)에 의해 수신, 처리 등이 되는 데이터를 저장한다.

제어부(110)는 대상체의 원본 이미지를 입력으로 상기 대상체에 대한 재구성 이미지를 획득한다. 상기 재구성 이미지는 CT 재구성 이미지를 나타내나, 이에 한정되는 것은 아니다. 제어부(110)는 CT와 같은 촬영 환경에서 원본 이미지 내 지그 등으로 인해 상기 재구성 이미지 획득 과정에서 발생되는 재구성 아티팩트 즉, 결함 부분을 자동으로 검출하고, 검출된 결함 부분을 보정하여 보정된 재구성 이미지를 획득할 수 있다.

제어부(110)는 상기 재구성 아티팩트와 같은 결함 부분 자동 검출, 자동 검출된 결함 부분 보정과 관련된 다양한 알고리즘 및 관련 애플리케이션을 수행하는 연산 능력이 있는 하드웨어 유닛(hardware unit)을 포함할 수 있다.　예를 들어,　제어부(110)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit),　마이크로 프로세서(microprocessor)　및 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit)　중 적어도 하나를 포함할 수 있다.　또한,　제어부(110)는 알고리즘 또는 애플리케이션을 저장하는 별도의 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다.

한편, 전자 장치(100)는 대상체의 원본 이미지 데이터(로 데이터(raw data))를 학습시켜서, AI 엔진(130)에 입력하여 (고화질 또는 개선된) 대상체 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 이 때, AI 엔진(130)을 통해 획득된 개선된 대상체 원본 이미지는, 일반적인 의미에서 영상 획득 장치(150)로부터 입력된 대상체 원본 이미지 즉, 로 이미지보다 전체적으로 개선된 이미지뿐만 아니라, 본 발명과 관련하여 재구성 이미지 형성 과정에서 지그 부분과 같이 재구성 아티팩트에 해당하는 부분을 원본 이미지로부터 보다 확실하게 검출 및 보정의 관점에서 전부 또는 일부 개선된 또는 새로운 이미지를 나타낼 수 있다.

한편, 본 발명과 관련하여 대상체의 원본 엑스레이 이미지는 검사 장비 예를 들어, 반도체 불량 검출, PCB 기판 불량 검출, 식품 및 제약 분야의 이물질 검출 등의 다양한 분야의 검사에 활용되는 이미지를 포함한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 구성 블록도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 결함 검출 및 보정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 원본 이미지 내 지그 검출 및 보정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 도 5는 도 4에 따른 원본 이미지 내 지그 검출, 보정 및 결과를 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 6은 본 발명의 다른 일 실시 예에 따른 원본 이미지 내 지그 검출 및 보정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 도 7은 도 6에 따른 원본 이미지 내 지그 검출, 보정 및 결과를 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 8과 도 9는 지그 보정 전과 지그 보정 후 재구성 이미지를 설명하기 위해 도시한 도면이다.

이하 도 3, 도 4 및 도 6의 동작들은 도 1의 전자 장치(100)를 통해 수행될 수 있다. 따라서, 도 3, 4 및 6의 동작들을 도 2에 도시된 전자 장치(100)의 구성을 참조하여 설명한다.

먼저, 도 2를 참조하면, 이미지 결함 보정 시스템의 일 구성요소로서, 전자 장치(100)는 입력부(210), 전처리부(220), 검출부(230), 보정부(240), 및 출력부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.

도 2와 도 3을 참조하여, 이미지 결함 검출 및 보정 과정을 설명하면, 다음과 같다.

동작 11에서, 입력부(210)는 영상 획득 장치(150)에서 엑스레이에 의해 조사 결과 획득한 대상체의 원본 이미지를 수신한다.

동작 12에서, 전처리부(220)는 상기 입력부(210)에서 획득된 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정, 노이즈 제거 등 중 적어도 하나에 관한 전처리 과정을 수행한다.

동작 13에서, 검출부(230)는 상기 전처리부(220)에서 전처리된 이미지를 입력받아 이미지 내 지그 부분을 자동 검출한다.

이 때, 검출부(230)는 상기 지그 부분을 검출되는 영역을 식별하기 위하여, 지그 영역 위치 정보를 산출한다. 상기 지그 영역 위치 정보는 예를 들어, 마스크 이미지 또는 이미지의 x-y 좌표 정보를 이용할 수 있다.

동작 14에서, 보정부(240)는 상기 전처리부(220)에서 처리된 이미지와 상기 검출부(230)의 지그와 같은 결함 위치 정보를 이용하여, 상기 전처리된 이미지 내 해당 결함 영역을 보정한다.

동작 15 내지 동작 16에서, 출력부(250)는 결함 영역이 보정된 이미지를 일시 저장하도록 제어하고, 일시 저장된 이미지를 CT 재구성, 대상체 검사 등의 이미지 데이터로 이용할 수 있도록 제공한다. 실시 예에 따라서, 출력부(250)는 상기 결함 영역이 보정되어 일시 저장된 이미지가 출력 또는 상기 결함 영역 보정 전 이미지(원본 이미지)와 함께 출력되도록 제어할 수 있다. 이 때, 상기 출력부(250)는 후자의 경우, 원본 이미지로부터 보정 대상의 영역과 보정 후 보정에 따른 영역을 다른 영역과 차별화되도록 제공하여, 직관적인 식별이 가능하도록 도울 수 있다.

이하, 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)에서 입력 이미지로부터 결함 영역을 자동 검출하고, 자동 검출된 결함 영역을 보정하는 것에 관해 도 4 내지 5를 참조하여 설명한다.

동작 21에서, 전자 장치(100)는 도 5의 (a)에 도시된 바와 같은 대상체의 원본 이미지로부터 지그가 존재하는 결함 영역(510)을 자동 검출하기 위하여, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이 결함 영역(510)이 선명하게 드러나는 마스크 이미지(Mask image)를 생성한다.

본 발명의 이해를 돕고 설명의 편의를 위하여, 이미지 내 지그 등 결함이 존재하는 영역을 결함 영역이라 하고, 결함 영역이 아닌 영역을 비결함 영역이라 명명하여 설명한다.

동작 22에서, 전자 장치(100)는 도 5의 (b)와 같은 마스크 이미지로부터 결함 영역을 식별 검출하고, 결함 영역(510)과 비결함 영역을 구분하고, 상기 도 5의 (b)의 마스크 이미지 내 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값을 산출한다. 이 때, 상기 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값 산출 방식은, 공지기술인 이미지 내 픽셀들의 평균 정보값 산출 방식을 따를 수 있다.

동작 23에서, 전자 장치(100)는 상기 동작 22에서 산출한 비결함 영역에 속한 픽셀들의 평균 정보값에 기초하여 결함 영역(510)의 픽셀들의 정보값을 보정한다.

동작 24에서, 전자 장치(100)는 상기 동작 23을 거친 이미지에 대하여 스무딩 필터(smoothing filter) 처리를 적용한다.

전자 장치(100)는 상기 동작 23 또는 동작 24를 통해, 도 5의 (c)와 같은 지그와 같은 결함 영역(510)이 보정된 이미지를 획득할 수 있다.

실시 예에 따라서, 전자 장치(100)는 전술한 동작 22에서 미리 설정된 기준에 따라 결함 영역(510)에 인접한 영역을 비결함 영역으로 개별 설정할 수 있다. 전자 장치(100)는 결함 영역(510)에 인접하여 설정된 비결함 영역에 대해 전술한 바와 같이 해당 영역에 속하는 픽셀들의 평균 정보값을 산출하고, 전술한 동작 23과 24를 수행할 수 있다.

실시 예에 따라서, 전자 장치(100)는 전술한 동작 22에서 비결함 영역에 대해 산출한 픽셀들의 평균값을 미리 설정한 기준값과 비교하여, 비교 결과 상기 비결함 영역의 픽셀들의 평균값이 기준값 이하이면, 적어도 기준값에 도달하도록 상기 산출한 평균값에 상기 기준값과의 차이만큼 보상(compensation) 처리를 할 수 있다.

실시 예에 따라서, 전자 장치(100)는 원본 이미지의 크기 대비 결함 영역(510)의 크기 비율을 산출하고, 산출된 비율에 따라 비결함 영역 전체에 대한 픽셀들의 평균값을 산출하고, 산출된 평균값에서 동작 23에서 결함 영역에 실제 적용할 평균값을 상기 산출한 비율에 따라 임의 조정할 수도 있다. 다른 실시예에 따라서, 전자 장치(100)는 상기 산출한 비율에 따라 결함 영역(510)에 인접한 비결함 영역의 설정에 참조할 수 있다.

실시 예에 따라서, 전자 장치(100)는 원본 이미지에서 발견된 결함 영역(510)의 위치가 중요 영역인지 비중요 영역인지에 따라서 픽셀들 평균값 산출시 참조되는 비결함 영역이 상이하게 설정될 수도 있다. 예들어, 전자 장치(100)는 상기 결함 영역(510)의 위치 정보를 참조할 때, 해당 영역이 원본 이미지 내에서 중요 영역으로 설정이 된 경우에는, 전술한 도 22와 같이, 상기 결함 영역(510)이 아닌 모든 영역을 픽셀 평균값 계산에 참조되는 비결함 영역으로 설정할 수 있고, 그 반대일 수도 있다.

더불어, 실시 예에 따라서, 전자 장치(100)는 원본 이미지 내 검출된 결함 영역이 복수개인 경우에는, 복수의 결함 영역들을 제외한 나머지 영역들을 모두 비결함 영역으로 설정하여 설정된 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값을 산출하여 모든 결함 영역들에 일괄적으로 적용할 수 있다. 다른 실시예에서는, 검출된 모든 결함 영역들 중 이미지 내 중요 영역에 해당하는 결함 영역에 대해서는 상기 산출한 비결함 영역들의 픽셀 평균 정보값을 적용하고, 나머지 비중요 영역에 해당하는 결함 영역에 대해서는 상기 중요 영역에 해당하는 결함 영역에 적용된 픽셀들의 평균 정보값과 상이한 값이 적용될 수 있다. 일 실시 예로, 비중요 결함 영역에는 중요 결함 영역에 비하여 상대적으로 적은 값이 적용될 수 있다. 전술한 중요 결함 영역과 비중요 결함 영역의 구분 및 적용 방식은 결함 영역들의 크기 차이에 대하여 동일 또는 유사한 방식으로 적용 가능하다.

그 밖에, 비록 도시되거나 기술되지 않더라도, 전술한 내용들을 조합하거나 유사한 방식은 모두 채용 및 적용할 수 있다.

다음으로, 다른 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)에서 입력 이미지로부터 결함 영역을 자동 검출하고, 자동 검출된 결함 영역을 보정하는 것에 관해 도 6 내지 7을 참조하여 설명한다. 여기서, 입력 이미지는 도 7의 (a)에 도시된 바와 같은, 복수의 이미지 프레임들로 구성된 프로젝션 이미지(예를 들어, 1500*1500 크기의 1440장의 프로젝션 이미지)를 예로 하여 설명한다.

동작 31에서, 전자 장치(100)는 도 7의 (a)에 도시된 바와 같은 대상체의 원본 프로젝션 이미지로부터, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같은 로 사이노그램(raw sinogram) 이미지를 생성한다. 도 6과 7에서는, 이렇게 생성된 로 사이노그램 이미지는 예를 들면, 도 5의 (a)에서의 대상체의 원본 이미지로 볼 수 있다.

상기 동작 31 즉, 도 7의 (a) 프로젝션 이미지로부터 도 7의 (b)와 같은 로 사이노그램 이미지는, 각 프로젝션의 이미지에서 동일 위치의 로우(row)를 모아서, 1500*1440 크기의 사이노그램 이미지 1500장을 생성할 수 있다.

동작 32에서, 전자 장치(100)는 도 7의 (c)에는 상기 도 7의 (b)에 도시된 로 사이노그램 이미지로부터 마스크 이미지를 생성할 수 있다. 전자 장치(100)는 도 7의 (c)에 도시된 마스크 이미지로부터 사이노그램 상의 지그 영역을 검출할 수 있다. 도 7의 (b)를 참조하면, 지그 영역 즉, 결함 영역은 사이노그램 이미지 상에서 동일한 위치에서 직선 형태로 나타나기 때문에, 도 7의 (c)에 도시된 마스크 이미지를 통해 보다 선명하게 결함 영역(710)을 식별할 수 있으며, 더욱 정교한 검출이 가능해진다.

동작 33에서, 전자 장치(100)는 도 7의 (c)에 도시된 바와 같은 마스크 이미지를 통해 검출되는 결함 영역(710)을 사이노그램 상에서 인-페인팅(in-painting)하여 인-페인팅된 사이노그램을 도 7의 (d)와 같이 획득할 수 있는데, 인-페인팅 기술은 공지 기술을 참조한다. 한편, 지그로 인한 결함 영역의 넓이가 원본 이미지인 프로젝션 이미지에 비하여 상대적으로 좁기 때문에 효율적인 인-페인팅이 가능할 수 있다.

동작 34에서, 전자 장치(100)는 인-페인팅된 사이노그램을 다시 도 7의 (e)에 도시된 바와 같은 결함 영역이 제거되고 변환된 프로젝션 이미지로 획득할 수 있다.

도 8의 (a)에서 프로젝션 이미지(820)는 지그가 포함된 프로젝션 이미지(810)를 보정없이 그대로 CT 재구성한 이미지를 도시한 것이다. 그 결과, 도 8의 (a)에 도시된 바와 같이 격자 형태의 스트레이크 아티팩트(streak artifact)가 발생한 것을 알 수 있다.

반면, 도 8의 (b)를 참조하면, 이미지(840)는 본 발명에 따른 지그가 제거된 이미지(830)을 이용하여 CT 재구성한 이미지 이미지로, 도 9의 (a)와 같은 격자 형태의 스테이크 아티팩트가 없는 것을 확인할 수 있다

도 9의 (a)에서 프로젝션 이미지(920)는 지그가 포함된 프로젝션 이미지(910)를 보정없이 그대로 CT 재구성한 이미지를 도시한 것이다. 그 결과, 도 9의 (a)에 도시된 바와 같이 CT 재구성 이미지 내에 격자 형태의 노이즈가 발생된 것을 알 수 있다.

반면, 도 9의 (b)를 참조하면, 이미지(940)는 본 발명에 따른 지그가 제거된 이미지(930)을 이용하여 CT 재구성한 이미지로, 도 9의 (a)와 같은 격자 형태의 노이즈가 없는 것을 확인할 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100 : 전자 장치
150 : 이미지 획득 장치
210 : 입력부
220 : 전처리부
230 : 검출부
240 : 보정부
250 : 출력부

Claims (10)

1. 삭제
2. 삭제
3. 대상체의 원본 프로젝션 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 전자 장치에 있어서,
   메모리; 및
   프로세서를 포함하되,
   상기 프로세서는,
   방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 입력부;
   상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 전처리부;
   전처리된 프로젝션 이미지로부터 동일 위치의 로우(row)를 모아, 로(raw) 사이노그램 이미지를 생성하고, 상기 생성된 로 사이노그램 이미지에서 결함을 검출하는 검출부;
   상기 검출된 로 사이노그램 이미지로부터 마스크 이미지를 생성하고, 상기 생성된 마스크 이미지상의 결함 영역에 대하여 인-페인팅 처리하는 보정부; 및
   상기 결함이 보정된 사이노그램 이미지를 프로젝션 이미지로 변환하는 출력부를 포함하고,
   상기 결함 영역은, 상기 로 사이노그램 이미지 내의 동일 위치에서 직선 형태로 표시되되,
   상기 결함 영역이 보정된 원본 이미지 내 지그가 제거된 CT 재구성 이미지를 획득하고,
   상기 결함 영역에 인접한 비결함 영역에 속하는 픽셀들의 평균 정보값을 산출하고,
   상기 결함 영역 중 중요 영역에 해당하는 결함 영역에 대해서는, 상기 산출한 비결함 영역에 속하는 픽셀들의 평균 정보값을 적용하고,
   상기 결함 영역 중 나머지 비중요 영역에 해당하는 결함 영역에 대해서는, 상기 중요 영역에 해당하는 결함 영역에 적용된 픽셀들의 평균 정보값보다 작은 값을 적용하는 것을 특징으로 하는, 이미지 결함을 보정하는 전자 장치.
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 전자 장치에서 대상체의 원본 이미지 내 결함에 대한 보정을 수행하는 방법에 있어서,
   방사선 조사에 의해 획득된 상기 대상체의 원본 이미지를 입력받는 단계;
   상기 입력받은 대상체의 원본 이미지에 대하여 화질 보정 및 노이즈 제거하는 단계;
   전처리된 프로젝션 이미지로부터 동일 위치의 로우(row)를 모아, 로(raw) 사이노그램 이미지를 생성하고, 상기 생성된 로 사이노그램 이미지에서 결함을 검출하는 단계;
   상기 검출된 로 사이노그램 이미지로부터 마스크 이미지를 생성하고, 상기 생성된 마스크 이미지상의 결함 영역에 대하여 인-페인팅 처리를 통해 보정하는 단계; 및
   상기 결함이 보정된 사이노그램 이미지를 프로젝션 이미지로 변환하는 단계를 포함하고,
   상기 결함 영역은, 상기 로 사이노그램 이미지 내의 동일 위치에서 직선 형태로 표시되되,
   상기 결함 영역이 보정된 원본 이미지 내 지그가 제거된 CT 재구성 이미지를 획득하고,
   상기 결함 영역에 인접한 비결함 영역에 속하는 픽셀들의 평균 정보값을 산출하고,
   상기 결함 영역 중 중요 영역에 해당하는 결함 영역에 대해서는, 상기 산출한 비결함 영역에 속하는 픽셀들의 평균 정보값을 적용하고,
   상기 결함 영역 중 나머지 비중요 영역에 해당하는 결함 영역에 대해서는, 상기 중요 영역에 해당하는 결함 영역에 적용된 픽셀들의 평균 정보값보다 작은 값을 적용하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치에서 이미지 결함 보정 방법.
9. 삭제
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제8항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 이미지 결함 보정 컴퓨터 프로그램.

Images