KR20140094886A

KR20140094886A - 영상 처리 장치, 초음파 영상 장치 및 영상 처리 방법

Info

Publication number: KR20140094886A
Application number: KR1020130007494A
Authority: KR
Inventors: 김윤태
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2013-01-23
Filing date: 2013-01-23
Publication date: 2014-07-31
Also published as: US20180214127A1; US20140205168A1; US10595824B2; KR102054680B1; US9962141B2

Abstract

영상 처리 장치는, 대상체에 대한 볼륨 데이터를 수집하고 수집된 상기 볼륨 데이터로부터 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 생성하고, 상기 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 기초로 가상 조명이 가상 조명 위치에서 조사된 상기 대상체에 대한 투영 영상을 획득하고, 상기 투영 영상을 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 보정하여 결과 영상을 획득하도록 한다.

Description

영상 처리 장치, 초음파 영상 장치 및 영상 처리 방법{Image processing apparatus, ultrasonic imaging apparatus and method for image processing}

영상 처리 장치 및 영상 처리 방법에 관한 발명이 게시된다.

근자에 대상체의 외부 또는 내부의 영상을 촬영하기 위하여 다양한 영상 장치(imaging apparatus)가 이용되고 있다.

다양한 영상 장치의 일례로는 카메라(camera), 디지털 방사선 촬영 장치(DR, digital radiography), 컴퓨터 단층촬영장치(CT, computed tomography), 자기공명영상장치(MRI, magnetic resonance imaging apparatus)나 초음파 영상 장치(ultrasonic imaging apparatus) 등이 있다.

이와 같은 영상 장치는 가시광선, 적외선, X선 등과 같은 방사선, 초음파 등을 이용하여 대상체에 대한 각종 데이터를 수집한 후, 이를 이용하여 영상을 생성하도록 한다.

영상 장치들이 수집한 데이터들은 사용자가 직접적으로 해석 및 판독하기 어렵기 때문에, 영상 장치 내의 소정의 영상 처리 수단을 통해 수집한 데이터를 가공하는 등의 소정의 영상 처리를 수행하여 사용자가 시각적으로 볼 수 있는 영상으로 변환하는 과정을 수행하는 것이 일반적이다.

해결하고자 하는 과제는, 수집된 영상 데이터를 기초로 가상 조명의 위치 변화에 따라 변화하는 적어도 하나의 변환 함수를 적용하여 획득되는 영상의 화질을 향상시킬 수 있도록 하는 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법과 이와 같은 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법이 적용되는 초음파 영상 장치를 제공하는 것이다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 영상 처리 방법, 영상 처리 장치 및 초음파 영상 장치를 제공한다.

영상 처리 방법은, 대상체에 대한 볼륨 데이터로부터 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 획득하는 영상 데이터 획득 단계 가상 조명 위치에 따라 결정되는 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터를 보정하는 데이터 보정 단계를 포함할 수 있다. 여기서 가상 조명 위치는 가상 조명이 대상체에 가상 조명을 조사하는 위치를 의미한다.

여기서 영상 데이터 보정 단계는, 가상 조명 위치의 좌표를 기초로 결정되는 제1 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터의 밝기를 조절하거나, 제2 변환 함수를 이용하여 톤 매핑을 수행하거나 또는 제3 변환 함수를 이용하여 색상 보정을 수행하도록 하는 것일 수 있다.

여기서 제1 변환 함수는 하기의 수학식 1 에 의해 정의될 수 있다.

[수학식 1]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값이다.

제2 변환 함수는 다음의 수학식 2에 의해 정의될 수 있다.

[수학식 2]

여기서 x는 각 복셀(voxel)에서의 영상값, φ와 θ는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, α는 미리 정해진 상수값이며,

는 가상 조명의 위치에 따라 결정되는 값이다. 이 경우

는, 다음의 수학식 3에 의해 결정될 수 있다.

[수학식 3]

그리고 제3 변환 함수는, 다음의 수학식 4에 의해 정의될 수 있다.

[수학식 4]

여기서 x는 각 복셀에서의 영상값, s는 그림자값, φ와 θ는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, ε은 휘도 감쇠 상수,

은 가상 조명 위치에 따른 휘도 감쇠값을 의미한다.

영상 처리 장치는, 대상체에 대한 볼륨 데이터를 수집하는 볼륨 데이터 수집부 및 상기 볼륨 데이터 수집부에 의해 수집된 상기 볼륨 데이터에 볼륨 렌더링을 수행하여 렌더링된 영상 데이터를 획득하고, 가상 조명 위치에 따라 결정되는 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터를 보정하는 영상처리부를 포함할 수 있다. 여기서 적어도 하나의 변환 함수는 상술한 제1 내지 제3 변환 함수이다.

초음파 영상 장치는 대상체로 초음파를 조사하고 상기 대상체로부터 반사되는 에코 초음파를 수신하는 초음파 프로브, 상기 초음파 프로브를 통해 수신된 에코 초음파를 기초로 빔포밍을 수행하는 빔포밍부, 상기 빔포밍 결과 데이터를 기초로 상기 대상체에 대한 볼륨 데이터를 획득하는 볼륨 데이터 생성부 및 상기 볼륨 데이터에 대해 볼륨 렌더링을 수행하여 영상 데이터를 획득하고, 가상 조명 위치에 따라 결정되는 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터를 보정하는 영상처리부를 포함할 수 있다. 여기서 적어도 하나의 변환 함수는 상술한 제1 내지 제3 변환 함수이다.

상술한 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법에 의하면, 가상 조명의 위치 변화에 따라서 대상체가 자연스럽게 표현되며, 화질이 향상된 영상을 획득할 수 있게 된다.

또한 볼륨 렌더링 영상에 대한 영상 처리에 있어서 가상 조명의 위치를 기초로 변화하는 적어도 하나의 변환 함수를 적용함으로써 영상의 입체감뿐만 아니라 영상의 휘도, 칼라 또는 콘트라스트 등을 개선함으로써 영상이 더욱 실감나게 표현될 수 있다.

또한 가상 조명이 대상체의 후측에 배치되어 있을 때는 대상체에 대한 반투명 효과의 영상을 생성할 수 있게 하고, 가상 조명이 대상체의 전면에서 대상체로 빛을 조사하는 경우에 있을 때는 콘트라스트가 높은 영상을 생성할 수 있도록 하여 가독성이 우수한 영상을 사용자에게 제공할 수 있게 된다.

도 1은 영상 처리 장치의 일 실시에에 대한 구성도이다.
도 2는 영상 처리 장치의 영상 처리부의 일 실시예에 대한 블록도이다.
도 3은 대상체에 대한 가상 조명 조사를 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 대상체에 대해 가상 조명이 대상체의 후면에서 조사된 경우의 영상과 대상체에 대해 가상 조명이 대상체의 전면에서 조사된 경우의 영상을 도시한 도면이다.
도 5는 직교 좌표계와 구면 좌표계 간의 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 β함수의 일 실시예를 도시한 그래프이다.
도 7은 제1 변환 함수의 일 실시예를 도시한 그래프이다.
도 8은 θ값의 변환을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 β값의 변화에 따른 제2 변환 함수의 형태를 도시한 그래프이다.
도 10a 및 도 10b는 보정된 영상의 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 초음파 영상 장치에 대한 사시도이다.
도 12는 초음파 영상 장치의 일 실시예에 대한 구성도이다.
도 13은 영상 처리 방법의 일 실시예에 대한 흐름도이다.
도 14는 영상 처리 방법의 다른 실시예에 대한 흐름도이다.
도 15는 가상 조명 위치에 따라 영상을 보정하는 과정에 대한 흐름도이다.

도 1은 영상 처리 장치의 일 실시에에 대한 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이 영상 처리 장치(m)의 일 실시예에 따르면, 대상체(ob)에 대해 영상 생성에 기초가 되는 영상 데이터를 수집하는 영상 데이터 수집부(10)와 영상 데이터 수집부(10)에서 수집된 영상 데이터에 대해 소정의 영상 처리를 수행하여 결과 영상을 생성하는 영상 처리부(100)를 포함한다.

영상 데이터 수집부(10)는 대상체(ob)로부터 원천적이고 가공되지 않은 영상 데이터(raw imaging data)를 수집한다. 여기서 수집하는 가공되지 않은 영상 데이터는 대상체(ob)에 대해 3차원으로 표현된 볼륨 데이터(volume data)일 수도 있다.

영상 데이터 수집부(10)는, 예를 들어 영상 처리 장치(m)가 초음파 영상 장치에 적용된 실시예의 경우에는 대상체(ob)로 초음파를 조사하고 대상체(ob)로부터 반사되는 에코 초음파를 수신하는 초음파 프로브(ultrasonic probe)일 수 있다. 만약 영상 처리 장치(m)가 컴퓨터 단층 촬영 장치에 적용되는 경우에는 영상 데이터 수집부(10)는 대상체에 엑스선과 같은 방사선을 조사하는 방사선 조사 모듈 및 대상체를 투과하거나 또는 대상체를 투과하지 않고 직접 도달하는 방사선을 검출하는 방사선 검출 모듈 등을 포함하고 있을 수도 있다. 만약 영상 처리 장치(m)가 자기 공명 영상 장치인 경우 영상 데이터 수집부(10)는 정자장 및 경사자장에 노출된 대상체에 전자파를 인가하고, 인가된 전자파에 따라 대상체 내부의 원자핵의 공명 현상에 의해 발생되는 자기 공명 신호를 수신하는 고주파 코일 및 관련 장치들일 수 있다.

영상 처리부(100)는 영상 데이터 수집부(10)에 의해 수집된 대상체에 대한 영상 데이터를 기초로 렌더링(rendering)을 수행하고, 렌더링된 영상 데이터를 보정하여 최종적인 결과 영상을 생성한 후, 이를 영상 처리 장치(m)와 유무선 통신망을 통해 연결된 외부의 워크 스테이션 등에 설치되거나 또는 영상 처리 장치(m)에 설치된 출력부(102), 예를 들어 스마트폰이나 모니터 장치 등과 같은 표시 수단을 구비한 장치나 프린터 등과 같은 화상 형성 장치 등으로 전달하여 사용자가 보정된 결과 영상을 확인할 수 있도록 한다.

이 경우 영상 처리부(100)는 영상 처리 장치(m)와 유무선 통신망을 통해 연결되거나 또는 영상 처리 장치(m)에 설치된 입력부(101) 통해서 사용자로부터 소정의 명령이나 지시를 입력받을 수 있다. 영상 처리부(100)는 입력부(101)를 통해 입력된 소정의 명령이나 지시에 따라서 렌더링이나 영상 보정을 개시하도록 하거나 또는 렌더링이나 영상 보정에 필요한 각종 설정을 생성 또는 수정한 후 생성 또는 수정된 설정 등에 따라서 렌더링이나 영상 보정을 수행할 수도 있다. 여기서 입력부(100)는, 예를 들어 키보드, 마우스, 트랙볼(trackball), 태블릿(tablet) 또는 터치스크린 모듈 등 사용자가 데이터, 지시나 명령을 입력할 수 있는 다양한 수단이 모두 적용될 수 있다.

영상 처리부(100)는, 만약 영상 데이터가 대상체(ob)에 대한 볼륨 데이터인 경우, 사용자가 보고자 하는 시점(視點)에 따라서 대상체(ob)에 대한 투영(projection) 영상을 획득하도록 할 수도 있다. 또한 영상 처리부(100)는, 대상체(ob)에 대해 조사된 가상 조명의 위치에 따라 영상 데이터 수집부(10)가 수집한 후 렌더링된 영상을 보정하여 결과 영상을 획득하도록 할 수 있다. 이 경우 사용자가 보고자 하는 시점이나 가상 조명의 위치는 상술한 입력부(101)를 통해서 입력될 수 있다.

도 2는 영상 처리부의 일 실시예에 대한 구체적인 블록도이다.

영상처리부(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이 렌더링부(110), 투영 영상 획득부(120), 가상 조명 처리부(130) 및 영상 보정부(140) 를 포함할 수 있다.

렌더링부(110)는 대상체에 대해 수집된 영상 데이터를 기초로 렌더링을 수행한다. 즉, 수집된 영상 데이터를 조합하여 대상체(ob)에 대한 2차원 또는 3차원의 영상을 재구축한다. 만약 영상 데이터 수집부(10)에 의해 수집된 영상 데이터가 복수의 복셀(voxel)로 표현되는 볼륨 데이터인 경우, 렌더링부(110)는 수집된 대상체(ob)에 대한 볼륨 데이터에 대해 볼륨 렌더링(volume rendering)을 수행하여 영상 데이터를 3차원의 시각적인 영상으로 재구성하도록 한다. 이에 따라 대상체(ob)에 대한 3차원 영상이 획득된다.

렌더링부(110)는 실시예에 따라서 대상체에 조사되는 가상 조명이 배치된 소정의 위치에 대한 정보, 즉 소정의 가상 조명 위치를 기초로 생성된 쉐도우맵(shadow map)을 반영하여 렌더링을 수행할 수도 있다. 여기서 가상 조명 위치란 후술하는 도 3에 도시된 바와 같이 대상체(ob)에 대해 가상적으로 조명이 조사될 위치에 대한 정보를 의미한다. 그리고 쉐도우맵은 일정한 위치에서 영상 내의 대상체로 조명을 조사하였다고 가정했을 경우, 대상체(ob)의 형상 등에 따라서 생성되는 그림자를 렌더링한 텍스츄어(texture)를 대상체(ob)의 영상에 매핑한 것을 의미한다.

렌더링부(110)의 일 실시예에 따르면 렌더링부(110)는 주어진 가상 조명 위치를 기초로 상술한 바와 같은 쉐도우맵을 생성한 후, 생성된 쉐도우맵을 이용하여 렌더링을 수행하도록 할 수도 있다.

이 경우 렌더링부(110)는, 도 2에 도시된 가상 조명 처리부(130)로부터 가상 조명 위치를 전달받은 후 가상 조명 위치를 기초로 쉐도우맵을 생성한 후 생성된 쉐도우맵을 볼륨 데이터에 부가하여 렌더링을 수행할 수도 있다. 또한 렌더링부(110)는 렌더링부(110)와 연결되는 별도의 저장 공간, 일례로 휘발성 메모리나 비휘발성 메모리에 저장된 가상 조명 위치를 읽은 후, 이를 기초로 쉐도우맵을 생성한 후 렌더링을 수행하여, 그림자가 부가된 3차원 영상을 생성하도록 하는 것도 가능하다. 이 경우 렌더링부(110)가 전달받거나 읽어들이는 가상 조명 위치는 후술하는 바와 같이 구면 좌표계로 표현된 좌표값 (φ, θ)일 수 있다.

쉐도우맵의 생성을 위해서 렌더링부(110)는 도 2에 도시된 바와 같이 쉐도우 처리부(111)를 포함할 수 있다. 쉐도우 처리부(111)는 대상체(ob)에 대해 수집된 영상 데이터, 특히 볼륨 데이터의 렌더링에 반영되는 쉐도우맵을 생성하여, 렌더링부(110)가 쉐도우맵을 반영하여 볼륨 렌더링을 수행할 수 있도록 한다.

쉐도우 처리부(111)는 예를 들어 가상 조명 처리부(130)의 가상 조명 제어부(131) 등으로부터 전달되는 가상 조명 위치에 따라서 대상체(ob)에 부가될 그림자의 방향을 결정하고, 가상 조명 위치 및 대상체(ob)의 형상을 기초로 부가될 그림자의 형태를 결정한 후, 결정된 내용을 기초로 렌더링에 반영될 쉐도우맵을 생성하도록 할 수 있다.

쉐도우 처리부(111)에 의해 쉐도우맵이 생성된 후, 렌더링부(110)는 생성된 쉐도우맵을 영상 데이터에 대한 렌더링에 반영하여 대상체(ob)에 소정의 그림자가 결합, 표시되어 있는 영상, 예를 들어 3차원 영상을 재구축하도록 한다. 이와 같이 생성된 3차원 영상상에는 그림자가 표시되어 있기 때문에 대상체(ob)가 보다 사실적으로 표현될 수 있다.

한편 다른 실시예에 따르면 렌더링부(110)는, 직접 쉐도우맵을 생성하지 않고, 별도의 저장 장치 또는 가상 조명 처리부(130)로부터 쉐도우맵을 전달받은 후, 전달받은 쉐도우맵을 렌더링에 반영하는 것도 가능하다.

또한 렌더링부(110)는 쉐도우 매핑(shadow mapping) 외의 다른 다양한 방법을 이용하여 렌더링된 영상에 그림자가 생성되도록 볼륨 데이터를 렌더링하도록 하는 것도 가능하다.

영상처리부(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이 렌더링부(110)에서 렌더링된 영상 데이터 또는 후술하는 영상 보정부(140)에 의해 보정된 결과 영상을 기초로 소정의 시점에서의 투영 영상(projection image)을 생성하는 투영 영상 획득부(120)를 포함할 수 있다.

투영 영상 획득부(120)는, 대상체(ob)에 대한 영상 데이터가 대상체(ob)에 대한 3차원 정보를 포함하는 볼륨 데이터인 경우, 렌더링부(110)에 의해 볼륨 렌더링된 대상체(ob)에 대한 3차원 영상 또는 볼륨 렌더링되고 영상 보정부(140)에서 보정된 3차원 영상을 기초로, 대상체(ob)에 대한 적어도 하나의 시점, 즉 적어도 하나의 각도에서의 2차원 영상, 즉 투영 영상을 획득하도록 한다. 이때 대상체(ob)에 대한 시점(w)은 미리 영상 처리 장치 내의 미리 정해진 설정에 따라서 결정될 수도 있고, 또한 영상 처리 장치(m)에 설치되거나 또는 유무선 통신망 등을 통해 연결된 키보드, 마우스, 터치스크린, 트랙볼 등 다양한 종류의 입력부(101)를 통해서 사용자로부터 입력될 수도 있다.

영상처리부(100)의 가상 조명 처리부(130)는 가상 조명에 대한 각종 데이터, 예를 들어 가상 조명 위치에 대한 정보를 렌더링부(110)나 영상 보정부(140) 등으로 전달하여 렌더링부(110)나 영상 보정부(140)가 가상 조명에 따른 그림자가 반영된 3차원 영상을 재구성하도록 하거나 또는 획득된 3차원 영상의 휘도나 콘트라스트를 보정하도록 한다.

도 3은 대상체에 대한 가상 조명의 조사를 설명하기 위한 도면이고, 도 4a 및 도 4b는 가상 조명이 대상체의 후면 또는 전면에서 조사된 경우의 영상을 도시한 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이 소정의 위치, 예를 들어 제1 위치(a₁)에서 조명이 대상체(ob)로 빛을 조사하면, 대상체(ob)를 기준으로 조명의 반대 방향(x축 방향)으로 대상체(ob)의 그림자(s1)이 생성된다. 이 경우 조명의 반대 방향에 시점(視點, w₁)이 위치하는 경우 시점 방향에 본 대상체(ob)는 그림자로 인하여 어둡게 보인다. 반대로 제2 위치(a₂)에서 대상체(ob)로 조명이 빛을 조사하는 경우에 있어서 조명의 위치와 동일한 방향이나 위치에 시점(w₁)이 위치하면 대상체(ob)는 다량의 광량으로 인하여 더욱 밝게 보인다.

가상 조명은, 이와 같이 실제 조명과 동일하거나 유사하게 대상체(ob)에 대해 가상적으로 빛을 조사하는 것이다. 따라서 가상 조명이 조사된 경우에도 실제 조명이 조사된 것과 동일하게 그림자나 림 라이트(rim light) 등이 표현될 수 있도록 영상 처리가 필요하다.

즉, 도 4a에 도시된 바와 같이 가상 조명이 대상체의 후방향(v₁)에서 조사된 경우, 즉 가상 조명이 역광인 경우에는 대상체(ob)의 테두리가 가상 조명에 기인한 후광에 따라 밝게 빛나 강조되고, 동시에 대상체(ob)의 중심부는 더욱 어둡게 된다.

반대로 도 4b에 도시된 바와 같이 가상 조명이 대상체의 전면에서 조사된 경우, 즉 가상 조명이 순광인 경우에는 대상체(ob)의 중심부는 밝게 되나, 많은 광량과 빛의 산란으로 인해 영상의 콘트라스트 또는 영상의 입체감이 저하될 수 있다.

가상 조명 처리부(130)는 이와 같은 가상 조명에 대한 각종 정보, 예를 들어 가상 조명이 조사되는 소정의 방향이나 거리, 즉 가상 조명의 위치, 가상 조명의 광량 등에 대한 정보를 저장하거나 처리하고, 가상 조명에 대한 다양한 정보를 렌더링부(110)나 영상 보정부(140) 등에 전달하도록 한다. 이와 같이 전달된 가상 조명의 정보에 따라서 렌더링부(110)나 영상 보정부(140)는, 대상체(ob)에 대한 3차원 영상에 그림자 등이 생성되도록 하거나 또는 그림자의 크기나 농도, 대상체(ob)의 밝기 등을 보정할 수 있도록 한다.

도 2에 도시된 바와 같이 가상 조명 처리부(130)는 구체적으로 가상 조명 제어부(131), 좌표 변환부(132) 및 저장부(133)를 포함하고 있을 수 있다.

가상 조명 제어부(131)는 가상 조명과 관련된 각종 정보나 또는 가상 조명과 관련된 제어 명령을 렌더링부(110)나 또는 가상 조명 처리부(130) 내의 각 구성요소, 예를 들어 가상 좌표 변환부(132) 및 저장부(133) 등에 전달한다. 필요에 따라서 가상 조명 제어부(131)는 가상 조명 위치나 가상 조명의 광량 등에 대한 정보를 도 1에 도시된 입력부(101)를 통해 사용자로부터 입력받은 후, 입력받은 정보를 상술한 가상 조명 처리부(130) 내의 각 부에 전달하도록 하거나, 또는 입력받은 정보를 기초로 별도의 제어 명령을 생성한 후 이를 각각의 구성요소로 전달할 수도 있다. 물론 가상 조명 제어부(131)는 별도의 저장 공간으로부터 가상 조명과 관련된 미리 결정된 각종 설정 정보나 데이터를 읽어들인 후, 읽어들인 정보를 각 구성요소에 전달하거나, 또는 이를 기초로 제어 명령을 생성하는 것도 가능하다.

가상 조명 제어부(132)에 의해서 가상 조명의 위치가 결정되면, 결정된 가상 조명 위치는 렌더링부(110)로 전달될 수 있다. 그러면 렌더링부(110)는 전달받은 소정의 가상 조명 위치를 기초로 대상체(ob)에 대한 3차원 영상에 그림자를 더 부가하도록 한다.

만약 상술한 바와 같이 렌더링부(110)가 별도의 저장 공간으로부터 가상 조명에 대한 정보를 읽어들인 경우, 가상 조명 처리부(130)는 렌더링부(110)에 의해 이용된 가상 조명에 대한 정보를 수신받을 수도 있다. 이 경우 가상 조명 처리부(130)의 가상 조명 제어부(131)는 전달된 가상 조명에 대한 정보를 기초로 가상 조명이 배치된 가상 조명 위치를 결정하도록 한다.

가상 조명 처리부(130)의 좌표 변환부(132)는, 가상 조명 위치가 x축, y축 및 z축으로 이루어진 직교 좌표계로 표현된 경우, 즉 가상 조명 위치에 대한 값이 (x, y, z)로 표현되는 경우, 가상 조명 위치에 대한 직교 좌표계 상의 좌표값을 구면 좌표계 상의 좌표값으로 변환한다.

도 5는 직교 좌표계와 구면 좌표계 간의 변환 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이 가상 조명이 배치된 제1 가상 조명 위치(v₁)의 직교 좌표계 상의 좌표값이 (x₁, y₁, z₁)으로 주어졌다고 하자. 그리고 제1 가상 조명 위치(v₁)에 대한 벡터와 z축의 사이각은 θ₁으로 주어지고, 제1 가상 조명 위치(v₁)의 벡터를 xy 평면상에 투영한 v₁'벡터와 x축 간의 사이각은 φ₁이라고 하자. 이 경우 제1 가상 조명 위치와 원점간의 거리, 즉 제1 가상 조명 위치에 대한 벡터 v₁의 절대값 r은 다음의 수학식 1에 따라 주어질 수 있다.

[수학식 1]

그리고, 벡터 v₁과 z축의 사이각 θ₁과 v₁'벡터와 x축 간의 사이각 φ₁는 각각 다음의 수학식 2 및 수학식 3에 의하여 구할 수 있다.

[수학식 2]

[수학식 3]

수학식 1 내지 수학식 3을 이용하면 (x₁, y₁, z₁)으로 주어진 직교 좌표계상의 좌표값을, 구면 좌표계상의 좌표값인 (φ₁, θ₁)로 변환할 수 있게 된다. 이와 같이 직교 좌표계상의 좌표값을 구면 좌표계상의 좌표값으로 변환한 경우 변수가 감소되어 연산의 편의성이 재고될 수 있다.

실시예에 따라서 구면 좌표계상의 좌표값인 (φ, θ)를 도 5에 도시된 바와 같이 정의하지 않을 수도 있다. 예를 들어 θ값을 xy평면과 벡터 v₁ 사이의 사이각으로 정의할 수도 있다. 이와 같은 경우에도 상술한 바와 유사하게 사인 함수, 코사인 함수나 탄젠트 함수의 역함수를 이용하여 (φ, θ)의 값을 구할 수 있다.

이와 같이 좌표변환부(132)를 통해서 구면 좌표계상의 좌표값으로 연산 및 변환된 가상 조명 위치 (φ, θ)는 저장부(133)에 일시적으로 또는 비일시적으로 저장될 수 있다. 전술한 렌더링부(110)나 후술하는 영상 보정부(140)는 이와 같이 변환된 가상 조명 위치에 대한 좌표값을 읽어들인 후, 이에 따라서 렌더링을 수행하거나 또는 영상 보정을 수행하도록 할 수 있다.

영상처리부(100)의 영상 보정부(140)는, 획득된 영상 데이터, 예를 들어 렌더링된 볼륨 데이터나 렌더링된 볼륨 데이터에 대한 적어도 하나의 시점에서의 투영 영상에 대해 소정의 영상 처리를 수행하여 획득된 영상을 보정한다. 영상 보정부(140)는 렌더링부(110)와 마찬가지로 연결된 가상 조명 처리부(130)로부터 가상 조명 위치에 대한 정보를 전달받을 수 있다. 이 경우 가상 조명 위치에 대한 정보는 상술한 바와 같이 구면 좌표계로 표현된 좌표값일 수 있다. 영상 보정부(140)는 또 한편으로는 연결된 변환 함수 데이터 베이스(150)를 열람하여 영상 보정에 적절한 변환 함수를 전달받을 수 있다. 영상 보정부(140)는 전달받거나 읽어들인 가상 조명 위치 및 변환 함수를 이용하여 볼륨 데이터나 볼륨 데이터에 대한 적어도 하나의 시점에서의 투영 영상을 보정하여, 예를 들어 투영 영상의 휘도나 콘트라스트, 색상 등을 보정하여 결과 영상을 생성하도록 한다.

영상 보정부(140)는 도 2에 도시된 바와 같이 제1 보정부 내지 제3 보정부(141 내지 143)를 포함할 수 있다.

제1 보정부(141)는, 영상 데이터, 예를 들어 투영 영상 획득부(120)에서 획득된 투영 영상의 밝기를 조절하도록 한다. 일 실시예에 따르면 제1 보정부(141)는, 별도의 변환 함수 데이터베이스(150)를 열람하여 제1 변환함수(f1)을 읽어들인 후, 제1 변환함수(f1)를 획득된 투영 영상에 적용하여 투영 영상의 밝기를 조절하도록 할 수 있다. 이 경우 투영 영상에 적용되는 제1 변환 함수(f1)는 투영 영상의 밝기의 감쇠 정도를 조절하는 밝기 감쇠 함수(illumination attenuation function)일 수 있다.

구체적으로 제1 변환 함수(f1)의 일 실시예에 의하면 제1 변환 함수(f1)는 다음의 수학식 4와 같이 주어질 수 있다.

[수학식 4]

여기서

(이하 β함수라 칭함)는 가상 조명의 위치에 따라 결정되는 값이다. 일 실시예에 따르면 제1 변환 함수(f1)의 연산에 이용되는 β함수 는 가우시안 함수(Gaussian function)와 동일한 형태로 주어질 수 있다.

구체적으로 영상 처리 장치의 일 실시예에 의하면 β함수는 하기의 수학식 5와 같이 주어질 수 있다.

[수학식 5]

여기서 (φ, θ)는 좌표 변환부(132) 등을 통해 연산되거나 또는 미리 주어진 구면 좌표계 상의 가상 조명 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀, θ₀)는 구면 좌표계 상에서 기준이 되는 기준 위치에 대한 좌표값이다. 예를 들어 (φ₀, θ₀)는 (0, 0)일 수도 있다. 그리고 σ_φ 및 σ_θ는 가상 조명이 배치된 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이다. 한편 A는 사용자 또는 영상 처리 장치의 제작자 등의 선택에 따라 미리 정해지는 상수이다. A는 예를 들어 1의 값을 가질 수 있다.

β함수는 수학식 5에도 표현되어 있듯이 가상 조명 위치, 예를 들어 φ값 및 θ값에 의하여 그 결과값, 즉 β값이 정해진다. 그리고 β값은 가상 조명의 위치, 즉 φ값 및 θ값의 변화에 따라서 연속적으로 변화한다.

이와 같은 β함수를 그래프로 도시하면 도 6과 같다. 도 6에서 각각 x축 및 y축은 각각 θ와 φ이고, z축은 β값을 의미하며, β값은 θ와 φ을 β함수에 대입한 연산 결과를 의미한다. 도 6에 도시된 바와 같이 β함수에 대한 그래프는 중앙부가 돌출된 종의 형상처럼 도시되게 된다. 이 경우 도 6을 참조하면 β값은 θ와 φ이 0에 가까울수록 점점 증가하고, θ와 φ값이 0일 경우 최대값을 갖는다는 것을 알 수 있다. 반대로 θ와 φ값 중 어느 하나가 0에서 멀어지면, 즉 예를 들어 2나 -2에 가까워지면 β값은 반대로 0에 가까운 값을 갖게 된다.

수학식 5로 표현되는 β함수는 상술한 제1 변환 함수(f1, 수학식 4), 후술하는 제2 변환 함수(f2, 수학식 8) 및 제3 변환 함수(f3, 수학식 9)에서 모두 이용된다.

한편 수학식 4의 제1 변환 함수(f1)를 그래프로 도시하면 도 7과 같다. 도 7은 제1 변환 함수, 즉 함수

에 대해 도시한 그래프로, θ및 φ와 휘도 감쇠의 정도(l, luminance attenuation) 사이의 관계가 도시되어 있다. 수학식 4를 살펴보면 제1 변환 함수(f1)는 상수에 β함수를 차감한 것임을 알 수 있다. 따라서 제1 변환 함수(f1)는 도 7에 도시된 바와 같이 β함수와는 반대로 중앙이 함몰된 형상으로 도시됨을 알 수 있다. 그러므로 제1 변환 함수(f1)는, 도 6에 도시된 β함수와는 다르게 θ와 φ값이 0에 가까울수록 점점 작아져 0에 수렴하게 된다. 만약 θ와 φ값 중 어느 하나의 값이 0에서 멀어지면, 즉 예를 들어 2나 -2에 가까워지면 1에 가까운 값을 갖게 된다. 이 경우 제1 변환 함수(f1)를 투영 영상에 적용하면 θ와 φ값이 0에 가까울수록 영상이 전체적으로 어두워지게 된다. 만약 θ와 φ값이 모두 0인 경우 영상이 가장 어두워지게 된다. 따라서 가상 조명의 위치에 따라서 영상의 휘도가 감쇠되는 효과를 얻을 수 있다.

도 8은 θ값의 변환을 설명하기 위한 도면이다. 한편 θ와 φ값이 모두 0인 경우에는 도 8에 도시된 바와 같이 z축 상의 어느 한 점, 예를 들어 v₂'에 가상 조명 위치가 존재한다. 따라서 만약 수학식 1 내지 수학식 3에 따라서 θ와 φ값이 정의된 경우라면, θ와 φ값을 제1 변환 함수(f1)에 대입하기에 앞서 먼저 θ값을 변환하도록 한다. 이 경우 가상 조명이 정면에 배치된 경우, 즉 가상 조명의 방향과 시점 방향이 동일하거나 근사하다면 제1 변환 함수(f1)의 적용을 위해서 먼저 θ값을 다음의 수학식 6을 이용하여 변환한다.

[수학식 6]

수학식 6에 따르면 변환된 θ'는 θ보다 π/2만큼 더 감소한다. 도 7은 제1 변환 함수를 설명하기 위한 도면이다. 만약 변환 전의 v₂의 위치에 대한 구면 좌표계 상의 좌표값 (φ, θ)이 도 8에 도시된 바와 같이 (0, π/2)이라고 하자. 만약 시점이 x축 상에 위치하고 원점(O)에 대상체(ob)가 위치한다면, 가상 조명 v₂가 배치된 방향은 시점 방향과 대상체(ob)를 기준으로 동일하다. 즉, 시점에 대해 순광의 가상 조명이 대상체(ob)에 조사된다. 이 경우 수학식 6에 따라 θ값을 변환하면 변환 후의 좌표값은 (0, 0)이 된다. 즉, 도 8에 도시된 바와 같이 변환 전의 가상 조명 위치 v₂가 변환 후에는 v₂'가 된다.

이와 같이 수학식 6을 이용하여 θ값을 변환한 후 변환된 좌표값을 상술한 제1 변환 함수에 적용한다. 그러면 제1 변환 함수에 적용되는 좌표값 (φ, θ')이 (0, 0)이므로 제1 변환 함수(f1)의 결과값은 수학식 4 및 수학식 5와 도 6을 통해 알 수 있듯이 0에 가까운 값이 되어 상술한 바와 같이 투영 영상의 휘도를 감소시킬 수 있게 된다.

반대로 가상 조명의 위치가 후면이면, 즉 가상 조명의 조사되는 방향이 대상체(ob)를 기준으로 시점 방향과 반대 방향이라면 먼저 θ값을 다음의 수학식 7을 이용하여 변환하도록 한 후 제1 변환 함수에 적용하도록 할 수도 있다.

[수학식 7]

영상 보정부(140)의 제2 보정부(142)의 일 실시예에 따르면 제2 보정부(142)는, 영상 데이터, 예를 들어 투영 영상 획득부(120)에서 획득된 투영 영상에 대해 톤 매핑(tone mapping)을 수행한다. 이에 따라 영상 데이터의 콘트라스트 등이 보정되거나, 또는 각종 효과가 부가될 수 있다. 상술한 바와 마찬가지로 제2 보정부(142) 역시, 변환 함수 데이터베이스(150)를 열람하여 톤 매핑 함수인 제2 변환함수(f2)을 읽어 들이고, 읽어 들인 제2 변환함수(f2)를 영상 데이터, 예를 들어 투영 영상에 적용하여 톤 매핑을 수행하도록 할 수 있다.

제2 변환 함수(f2)의 일 실시예에 의하면 제2 변환 함수(f1)는 다음의 수학식 8과 같이 주어질 수 있다.

[수학식 8]

여기서 x는 영상 데이터 수집부(10)에 의해 수집되거나 투영 영상 획득부(120)에서 획득된 영상의 각 픽셀 또는 복셀(voxel)에 입력된 각각의 영상값, 즉 영상 입력값을 의미한다. 연산 결과인

는 각 픽셀 또는 복셀의 영상 입력값을 수학식 8에 따라 연산 결과 출력되는 보정된 영상값, 즉 영상 출력값이다.

한편 φ와 θ는 상술한 바와 같이 좌표 변환부(132) 등을 통해 연산되거나 또는 미리 주어진 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값을 의미한다.

수학식 8의 β함수, 즉

는 가상 조명의 위치에 따라 결정되는 값이다. 일 실시예에 따르면 β함수는 상술한 바와 같이 가우시안 함수(Gaussian function)와 동일한 형태로 주어질 수 있다. 구체적으로 제2 변환 함수(f2)의 연산에 이용되는 β함수는 상술한 수학식 5일 수 있다. 또한 상술한 바와 같이 도 5와 같이 θ와 φ가 정의된 경우에는 상술한 수학식 6 및 수학식 7을 이용하여 먼저 θ값을 변환하도록 할 수도 있다. 이 경우 가상 조명이 대상체(ob)의 정면에 위치하는 경우 수학식 6을 이용하여 θ값을 변환하도록 하고, 가상 조명이 대상체(ob)의 후면에 위치하는 경우에는 수학식 7을 이용하여 θ값을 변환하도록 한다.

기재된 바와 같이 수학식 8은 β함수를 수식 내에 포함하고 있다. 그러므로 β함수에 의해 연산된 결과인 β값이 변화하면 제2 변환 함수(f2) 역시 마찬가지로 변화하게 된다. 상술한 바와 같이 β값은 가상 조명 위치에 따라 변화하는 값이므로, 결과적으로 수학식 8로 주어지는 제2 변환 함수(f2) 역시 가상 조명 위치에 따라서 변하게 된다.

수학식 8에서 α는 사용자에 의해 선택되거나 또는 영상 처리 장치 등에 미리 설정되어 있는 상수값이다. α에 따라서도 수학식 8에 의한 제2 변환 함수(f2)의 형태가 결정될 수 있다.

도 9는 β함수에 의해 연산된 결과인 β값의 변화에 따라 수학식 8과 같이 주어지는 제2 변환 함수(f2)의 형태를 도시한 그래프이다. 도 9에서 x축은 영상 보정부(140)에 입력되는 투영 영상의 각 복셀 또는 픽셀에서의 영상값, 즉 수학식 8에서의 x이다. 다시 말해서 x축은 영상 입력값을 의미한다. y축은 소정의 x값에 대응하는 수학식 8에 의한 연산 결과이다. 즉, y축은 보정 후 결과 영상의 각 복셀 또는 픽셀에서의 영상 출력값을 의미한다.

도 9에 도시된 바와 같이 제2 변환 함수(f2)는 오목한 형태를 구비한다. 이 경우 제2 변환 함수의 형태는 상술한 β함수를 이용한 연산 결과인 β값에 따라서 결정된다.

도 9에 도시된 바와 같이 β값이 작은 경우, 예를 들어 0.1인 경우에는 제2 변환 함수(f2)에 대한 그래프는 거의 직선 형태에 가깝도록 완만한 곡선을 구비한다. 즉, 모든 범위에 있어서 영상 입력값이 크면 클수록, 영상 출력값 역시 거의 근사하게 비례하여 증가하게 된다. 따라서 각 픽셀 또는 복셀의 영상 입력값에 따라서 거의 비례하거나 비례하는 것과 다름없는 각 픽셀 또는 복셀의 영상 출력값이 얻어진다.

만약 β값이 증가하면 제2 변환 함수(f2)의 그래프의 곡률은 도 9에 도시된 바와 같이 곡률이 증가한다. 그래프의 형태는 도면상에서 좌측 상방향으로 돌출된 형상을 구비한다. 이 경우 영상 입력값이 작을 때, 예를 들어 0 내지 50의 값을 가질 때, 영상 입력값이 조금 변화한 경우에도 영상 출력값은 급격히 변화하게 된다. 영상 입력값이 어느 정도 이상으로 커지면 영상 입력값의 변화량에 따른 영상 출력값의 변화는 둔화되고, 영상 입력값이 일정 수준, 예를 들어 120 이상의 값인 경우에는 영상 입력값의 변화에도 불구하고 영상 출력값은 동일하거나 또는 거의 근사한 값을 갖는다.

다시 말해서 영상 입력값이 증가에 따라 제2 변환 함수(f2)의 각 점에서의 접선의 기울기는 반대로 점점 감소한다. 이 경우 도 9에 도시된 바와 같이 제2 변환 함수(f2)의 β값이 크면 클수록 입력값의 증가에 따라서 제2 변환 함수(f2)의 각 점에서의 접선의 기울기가 급격하게 감소하고, β값이 작으면 접선의 기울기는 완만하게 감소하게 된다.

만약 β값이 매우 큰 경우, 예를 들어 1인 경우에는 제2 변환 함수(f2)의 그래프의 곡률은 매우 크게 주어진다. 도 9에 도시된 것과 같이 영상 입력값이 작더라도, 매우 큰 영상 출력값을 얻을 수 있다. 또한 복수의 픽셀이나 복셀의 영상 입력값이 작은 경우, 예를 들어 영상 입력값이 85이하인 경우, 복수의 픽셀이나 복셀 사이에 영상 입력값의 차이가 작다고 하더라도, 복수의 픽셀이나 복셀 사이의 영상 출력값의 차이는 매우 크게 된다.

상술한 바와 같이 β값은 가상 조명 위치의 좌표값에 따라 변화하고 또한 제2 변환 함수(f2)는 β값의 변화에 따라서 그 형태가 도 9와 같이 변화한다. 따라서 제2 변환 함수(f2)를 영상 데이터에 적용하면 사용자에 의해 선택되거나 또는 영상 처리 장치에 미리 설정된 가상 조명 위치에 따라서 각 영상의 복셀 또는 픽셀값을 서로 차별되게 보정할 수 있게 되고, 아울러 가상 조명의 위치에 따라서 영상의 콘트라스트(contrast, 대비)를 조절할 수 있게 된다.

영상 보정부(140)의 제3 보정부(143)는, 투영 영상 획득부(120)에서 획득된 투영 영상의 색상, 즉 칼라(color)값을 조절하도록 한다. 제3 보정부(143) 일 실시예에 의하면, 제3 보정부(143) 역시 변환 함수 데이터베이스(150)를 열람하여 획득한 제2 변환함수(f3)를 이용하여 투영 영상의 색상을 조절하도록 할 수 있다. 실시예에 따라서 제3 보정부(143)는 칼라값을 조절하면서 동시에, 영상의 휘도를 보정하도록 할 수도 있다. 즉, 제1 보정부(141) 뿐만 아니라 제3 보정부(143) 역쉬 영상의 휘도를 보정한다.

구체적으로 제3 변환 함수(f3)의 일 실시예에 의하면 제3 변환 함수(f3)는 다음의 수학식 9와 같이 주어질 수 있다.

[수학식 9]

x는 영상 데이터 내의 각 복셀에 입력되는 대상체에 대한 영상값을 의미한다. 즉 상술한 바와 같이 영상 데이터 수집부(10)에서 각 복셀마다 수집한 각각의 영상값이다. φ와 θ는 좌표 변환부(132) 등을 통해 연산되거나 또는 미리 주어진 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이다.

한편 s는 영상 상에 적용되거나 적용될 그림자에 대한 값을 의미하고, ε은 별도로 정해진 휘도 감쇠 상수이며,

는 가상 조명의 위치에 따라 결정되는 휘도 감쇠값을 의미한다. 실시예에 따라서 제3 보정부(143)의

는 상술한 제1 보정부(141)에서 사용된

함수와 동일할 수 있다. 즉, 수학식 9에 포함된

는 수학식 4와 동일한 수식에 따라 결정될 수 있다.

수학식 9에 기재된 바를 참조하면 수학식 9에 따라 투영 영상의 보정된 각 복셀의 영상값은, 렌더링부(110)에서 렌더링된 각 복셀의 영상값과, 별도로 부가되는 각 복셀에 대한 그림자에 대한 수치 및 가상 조명 위치에 따른 휘도 감쇠값에 의하여 결정됨을 알 수 있다. 이 경우 가상 조명 위치에 따른 휘도 감쇠값은 사용자에 의해 선택되거나 또는 영상 처리 장치에 미리 설정 및 저장된 휘도 감쇠 상수에 따라 가중치가 부여된다.

상술한 수학식 9에 따라서 영상의 색상이 변경될 수 있다. 아울러 이때 영상의 휘도값 역시 동일하게 변경될 수도 있다.

이상 설명한 바와 같이 영상 보정부(140) 내의 제1 보정부(141) 내지 제3 보정부(143)는, 일련의 순서에 따라 순차적으로, 예를 들어 제1 보정부(141)부터 제3 보정부(143)의 순서로 획득된 투영 영상에 대해 적용되어 영상 보정을 수행할 수도 있고, 무작위의 순서로 영상 보정이 수행될 수도 있다. 또한 제1 보정부(141) 내지 제3 보정부(143) 모두가 투영 영상을 보정하도록 할 수도 있고, 제1 보정부(141) 내지 제3 보정부(143) 중 선택된 어느 하나 또는 둘만이 투영 영상을 보정하도록 할 수도 있다. 이와 같이 제1 보정부(141) 내지 제3 보정부(143)의 순서나 또는 제1 보정부(141) 내지 제3 보정부(143) 중 적어도 하나의 선택은 사용자에 의해 이뤄질 수도 있고, 미리 영상 처리 장치에 저장된 설정에 따라 이뤄질 수도 있다.

영상 보정부(140)를 통해 보정된 결과 영상은, 영상 처리 장치(m)에 설치된 출력부(102) 또는 영상 처리 장치(m)와 유무선 통신망을 통해 연결된 디스플레이 모듈이 설치된 각종 영상 표시 장치, 예를 들어 컴퓨터 모니터, 노트북, 태블릿 피씨, 스마트폰 등을 통하여 외부로 출력된다. 사용자는 이에 따라 대상체(ob)에 대해 보정된 영상을 볼 수 있게 된다.

도 10a 및 도 10b는 가상 조명이 대상체의 후면에서 조사되거나 또는 전면에서 조사된 경우의 영상에 대해 보정한 영상을 도시한 도면이다.

도 10a의 도면은 시점 방향이 대상체(ob)의 전면이고 가상 조명이 대상체(ob)의 후면에 위치한 경우에, 영상 보정부(140)의 제2 보정부(142)에 의해 보정된 영상으로, 획득한 투영 영상에 대해 제2 보정부(142)가 수학식 8로 정의된 제2 변환 함수(f2)를 이용하여 영상에 대해 톤 매핑을 수행하여 영상을 보정한 결과이다. 도 4의 (a)의 영상 화면과 비교하였을 때, 상대적으로 영상의 콘트라스트가 증가하여 대상체(ob), 예를 들어 태아의 얼굴의 각 부분, 예를 들어 눈, 코, 입 등을 더욱 명확하게 식별할 수 있게 된다.

도 10b의 도면은 시점 및 가상 조명이 대상체(ob)의 전면에 위치한 경우, 영상 보정부(140)의 제1 보정부(141) 및 제2 보정부(142)에 의해 보정된 영상으로, 수학식 4로 정의된 제1 변환 함수(f1)와 수학식 8로 정의된 제2 변환 함수(f2)를 획득한 투영 영상에 적용한 결과이다. 도 4의 (b)의 영상과 비교하였을 때, 도 10의 (b)의 영상은, 두 변환 함수(f1, f2)의 적용 결과, 영상의 휘도가 감쇠하고, 콘트라스트가 상대적으로 증가하였다. 따라서 대상체(ob), 예를 들어 태아의 얼굴의 각 부위의 식별이 더욱 용이해지고, 입체감이 개선되었음을 알 수 있다.

도 11은 초음파 영상 장치에 대한 사시도이고, 도 12는 초음파 영상 장치의 일 실시예에 대한 구성도이다.

초음파 영상 장치는, 대상체(ob), 예를 들어 인체의 표면에서 대상체 내부의 목표 부위를 향하여 초음파를 조사하고, 목표 부위로부터 반사된 초음파를 수집한 후, 수집된 초음파 정보를 이용하여 대상체(ob) 내부의 각종 조직이나 구조에 대한 단층 영상을 생성하는 영상 장치이다. 구체적으로 도 11 및 도 12에 도시된 바와 같이 초음파 영상 장치는, 초음파 프로브(p)와 본체(m)를 포함하고 있을 수 있다.

초음파 프로브(p)는, 도 12에 도시된 바와 같이 전원(p2)으로부터 인가된 교류 전류에 따라서 초음파를 생성한 후 대상체로 조사하고, 대상체(ob) 내부의 목표 부위로부터 반사되어 돌아오는 에코 초음파를 수신하여 전기적 신호롤 변환하는 복수의 초음파 트랜스듀서(p1)가 일 말단에 형성되어 있다. 여기서 전원(p2)는 외부의 전원 공급 장치나 또는 초음파 영상 장치 내부의 축전 장치 등일 수 있다. 한편 여기서 초음파 트랜스듀서(10)로는, 예를 들어 자성체의 자왜 효과를 이용하는 자왜 초음파 트랜스듀서(Magnetostrictive Ultrasonic Transducer), 압전 물질의 압전 효과를 이용한 압전 초음파 트랜스듀서(Piezoelectric Ultrasonic Transducer), 미세 가공된 수백 또는 수천 개의 박막의 진동을 이용하여 초음파를 송수신하는 정전용량형 미세가공 초음파 트랜스듀서(Capacitive Micromachined Ultrasonic Transducer, 이하 cMUT으로 약칭한다) 등이 이용될 수 있다.

전원(p2)으로부터 교류 전류가 초음파 트랜스듀서(p1)에 인가되면, 초음파 트랜스듀서(p1)의 압전 진동자나 박막 등은 진동하게 되고, 그 결과 초음파가 생성된다. 생성된 초음파는 대상체(ob), 예를 들어 인체 내부로 조사된다. 조사된 초음파는 대상체(ob) 내부의 다양한 깊이에 위치한 적어도 하나의 목표 부위에 의해 반사된다. 초음파 트랜스듀서(10)는 이와 같이 목표 부위에서 반사되어 되돌아오는 초음파 에코 신호를 수신하고, 수신된 초음파 에코 신호를 전기적 신호를 변환하여 복수의 수신 신호를 획득한다.

복수의 수신 신호는, 유무선 통신망을 통해서 본체(m)로 전달된다. 초음파 프로브(p)는 초음파 에코 신호를 복수의 채널을 통해 수신하므로 변환된 복수의 수신 신호 역시 복수의 채널을 통하여 본체(m)로 전달된다.

본체(m)는 일 실시예에 의하면 빔포밍부(m01), 볼륨 데이터 형성부(m02), 렌더링부(m11), 투영 영상 획득부(m12), 가상 조명 처리부(m13), 영상 보정부(m14) 및 변환 함수 데이터베이스(m15)를 포함하고 있을 수 있다. 물론 실시에에 따라서 상술한 구성 요소 중 일부의 구성요소가 본체(m)에서 제외될 수도 있다.

빔포밍부(m01)는 복수의 수신 신호를 기초로 빔 포밍(beam forming)을 수행한다. 빔 포밍은 복수의 채널로 입력되는 복수의 수신 신호를 집속하여 대상체(ob) 내부에 대한 적절한 초음파 영상을 획득할 수 있도록 하는 것이다.

빔포밍부(m01)는 먼저 각 트랜스듀서와 대상체(ob) 내부의 목표 부위 간의 거리 차이에 기인한 복수의 수신 신호의 시간차를 보정하도록 한다. 그리고 빔 포밍부(m01)는 특정 채널의 복수의 수신 신호는 강조하거나, 다른 채널의 복수의 수신 신호는 상대적으로 감쇠하여 복수의 수신 신호를 집속하도록 한다. 이 경우 빔포밍부(m01)는 예를 들어 각 채널을 통해 입력되는 복수의 수신 신호에 소정의 가중치를 부가하거나 부가하지 않음으로써 특정 수신 신호의 강조 및 감쇠를 수행하도록 할 수 있다.

빔 포밍부(m01)는 초음파 프로브(p)의 변환 소자의 위치 및 집속점을 고려하여 복수의 프레임 각각마다 초음파 프로브(p)에서 수집된 복수의 수신 신호를 집속하도록 할 수도 있다.

한편 빔포밍부(m01)에 의해 수행되는 빔 포밍은, 데이터 독립형 빔 포밍(data-independent beamforming) 방식과 적응형 빔 포밍(adaptive beamforming) 방식 모두가 이용될 수 있다.

볼륨 데이터 형성부(m02)는, 빔포밍부(m01)에 의해 집속된 신호를 기초로 초음파 영상 데이터를 생성하도록 한다. 만약 빔포밍부(m01)가 복수의 프레임 각각마다 복수의 수신 신호를 집속한 경우에는, 복수의 집속된 신호를 기초로 복수의 프레임 각각에 대응하는 복수의 초음파 영상 데이터를 생성하도록 한다. 이 때 생성되는 초음파 영상 데이터는 대상체(ob)에 대한 3차원 초음파 영상 데이터, 즉 대상체(ob)에 대한 볼륨 데이터일 수 있다.

렌더링부(m11)은 초음파 영상 데이터, 예를 들어 대상체(ob)에 대한 볼륨 데이터를 렌더링하여 대상체(ob)에 대한 2차원 또는 3차원의 영상을 재구축한다. 만약 영상 데이터 수집부(10)에 의해 수집된 영상 데이터가 볼륨 데이터인 경우에는, 렌더링부(m11)는 볼륨 데이터를 이용하여 볼륨 렌더링 수행하도록 한다. 또한 렌더링부(m11)는, 대상체(ob)에 조사되는 가상 조명 처리부(m13)에서 전달되거나 또는 별도로 저장된 가상 조명 위치를 기초로 생성된 쉐도우맵을 렌더링에 반영하여 영상을 재구축할 수도 있다. 이 경우 렌더링부(m11)는 외부에서 별도로 쉐도우맵을 전달받을 수도 있고, 또는 가상 조명 처리부(m13) 등으로부터 전달된 가상 조명 위치 등을 기초로 쉐도우맵을 생성하도록 할 수도 있다. 이와 같이 쉐도우 매핑을 통하여 렌더링부(m11)는 그림자가 부가된 3차원 영상을 재구축할 수 있게 된다.

초음파 영상 장치의 일 실시예에 따르면 초음파 영상 장치는 투영 영상 획득부(m12)를 더 포함할 수 있다. 투영 영상 획득부(m12)는, 렌더링부(110)에 의해 볼륨 렌더링된 3차원 영상을 기초로, 대상체(ob)에 대한 적어도 하나의 시점에서의 2차원 영상을 획득하도록 한다. 이때 적어도 하나의 시점은 외부의 입력부(i)에 의해 입력될 수도 있고, 또한 초음파 영상 장치에 저장된 설정에 따라 결정될 수도 있다.

투영 영상 획득부(m12)의 다른 일 실시예에 따르면 후술하는 영상 보정부(m14)에 의해 보정된 결과 영상에 대해 투영 영상을 생성하도록 할 수도 있다.

가상 조명 처리부(m13)는 대상체(ob)에 조사될 가상 조명이 배치된 위치에 대한 정보, 즉 가상 조명 위치를 렌더링부(m11)나 영상 보정부(m14) 등으로 전달한다. 가상 조명 위치를 전달받은 렌더링부(m11)는 가상 조명에 따른 그림자를 반영하여 볼륨 렌더링 등을 수행하도록 하고, 영상 보정부(m14)는 가상 조명을 이용하여 대상체(ob)에 대한 영상, 예를 들어 투영 영상을 보정한다.

실시예에 따라서 가상 조명 처리부(130)는 입력부(i)를 통해 입력된 사용자의 지시나 명령에 따라서 대상체(ob)에 대한 가상 조명 위치를 결정하도록 할 수 있다. 또는 렌더링부(m11)에서 수행된 쉐도우 매핑 시의 가상 조명에 대한 정보를 렌더링부(m11)로부터 전달받고 전달받은 가상 조명에 대한 정보를 기초로 영상 보정부(m14) 등에서 사용될 가상 조명 위치를 결정하도록 할 수 있다.

또한 가상 조명 처리부(130)는 결정된 가상 조명 위치가 직교 좌표계로 표현되는 경우에는 이를 구면 좌표계로 변환하도록 할 수도 있다. 이 경우 상술한 수학식 1 내지 수학식 3이 가상 조명의 좌표 변환을 위해 사용될 수도 있다.

영상 보정부(m14)는, 렌더링부(m11)에 의해 렌더링된 볼륨 데이터나 투영 영상 획득부(m12)에 의해 획득된 투영 영상을 보정하도록 한다. 이 경우 영상 보정부(m14)는 상술한 가상 조명 처리부(m13)로부터 가상 조명 위치를 전달받고, 전달받은 가상 조명 위치를 이용하여 영상을 보정하도록 한다.

영상 보정부(m14)는 먼저 연결된 변환 함수 데이터 베이스(m15)를 열람하여 영상 보정을 위한 변환 함수를 전달받는다. 이 경우 변환 함수는 상술한 제1 변환 함수(f1) 내지 제3 변환 함수(f3)일 수 있다.

만약 영상의 휘도를 보정하기 위한 경우라면, 영상 보정부(m14)는 예를 들어 수학식 4로 정의되는 제1 변환 함수(f1)를 변환 함수 데이터베이스(m15)로부터 호출한 후, 상술한 가상 조명 처리부(m13)로부터 전달받은 가상 조명 위치를 호출된 제1 변환 함수(f1)에 대입하여 영상의 휘도를 보정하도록 한다.

만약 영상의 콘트라스트를 보정하기 위한 경우라면, 영상 보정부(m14)는 예를 들어 수학식 8로 정의되는 제2 변환 함수(f2)를 호출한 후, 가상 조명 위치를 제2 변환 함수(f2)에 대입하여 영상의 대조도를 보정하도록 한다.

만약 영상의 색상을 보정하기 위한 경우라면 영상 보정부(m14)는 일례로 수학식 9로 정의되는 제3 변환 함수(f1)를 호출한 후, 가상 조명 위치를 호출된 제3 변환 함수(f1)에 대입하여 영상의 컬러를 보정하도록 한다.

이 경우 영상 보정부(m14)는 영상의 휘도, 콘트라스트 및 색상 모두를 보정할 수도 있고, 또는 영상의 휘도, 콘트라스트 및 색상 중 어느 하나 또는 둘만을 보정하도록 할 수도 있다.

한편 영상 보정부(m14)는 영상의 휘도, 콘트라스트 또는 색상 등의 보정을 위해서 상술한 수학식 4, 수학식 8 및 수학식 9에 모두 공통적으로 사용되는 β값을 먼저 연산할 수도 있다. 이 경우 β값은 상술한 수학식 5에 의해 정의되는 β함수일 수 있다.

이와 같이 영상 보정부(m14)는 전달받거나 읽어들인 가상 조명 위치 및 제1 내지 제3 변환 함수(f1 내지 f3)를 이용하여 대상체(ob)에 대한 볼륨 데이터나 대상체(ob)에 대한 적어도 하나의 시점에서의 투영 영상을 보정하여 결과 영상을 생성하도록 한다. 이때 결과 영상은 2차원 영상일 수 있다. 필요에 따라서 결과 영상에 소정의 영상 처리를 더 수행하여 입체 영상을 생성하도록 할 수도 있다.

생성된 결과 영상은 초음파 영상 장치에 설치되거나 또는 초음파 영상 장치와 유무선 통신망을 통해 연결된 디스플레이부(d), 예를 들어 모니터 장치, 태블릿피씨나 스마트폰 등의 디스플레이 모듈을 통해 표시된다. 이와 같은 디스플레이부(d)에 표시되는 결과 영상의 일례가 상술한 도 10에 도시되어 있다.

이상 초음파 영상 장치의 본체(m)가 빔포밍부(m01) 내지 변환 함수 데이터베이스(m15) 등을 포함한 실시예에 대해서 설명하였으나, 본체(m)가 상술한 구성요소 모두를 반드시 포함할 필요는 없다. 일부의 구성요소는 다른 부분, 예를 들어 초음파 프로브(p)에 구축되는 것도 가능하다.

예를 들어 초음파 프로브(p)가 소정의 프로세스에 의하여 전기적 신호를 기초로 초음파 영상을 생성하고, 생성된 초음파 영상을 보정할 수 있도록 빔포밍부(m01) 내지 변환 함수 데이터베이스(m15)를 모두 포함하는 것도 가능하다. 또한 본체(m) 등과 연결된 워크스테이션과 같은 정보처리장치가 일부의 구성요소, 예를 들어 변환 함수 데이터베이스(m15)를 포함하고 있고, 본체(m)는 빔포밍부(m01) 내지 영상 보정부(m14)를 포함하고 있는 것도 가능하다.

도 13은 영상 처리 방법의 일 실시예에 대한 흐름도이다.

도 13에 도시된 바와 가상 조명을 이용한 영상 처리 방법의 일 실시예에 따르면 먼저 영상 처리 장치가 대상체에 대해 수집된 영상 데이터를 렌더링하여 대상체에 대한 2차원 또는 3차원의 영상을 재구축한다.(s200) 이 경우 수집된 영상 데이터가 볼륨 데이터인 경우에는 볼륨 렌더링이 수행된다. 실시예에 따라서 소정의 가상 조명 위치에서의 그림자에 대한 쉐도우맵을 영상 데이터에 적용하여, 즉 쉐도우 매핑하면서 볼륨 렌더링을 수행하도록 할 수도 있다.

그리고 대상체(ob)에 대한 가상 조명 위치를 외부에서 입력받아 결정하거나 또는 영상 처리 장치 내에 미리 정해진 설정에 따라 결정하도록 한다. 만약 쉐도우 매핑이 된 경우에는 쉐도우 매핑시 사용된 가상 조명의 위치에 따라서 대상체(ob)에 대한 가상 조명 위치가 결정될 수도 있다.(s210) 만약 가상 조명 위치가 직교 좌표계로 표현된 경우에는 이를 변환하여 구면 좌표계로 표현된 가상 조명 위치를 획득할 수도 있다.

아울러 동시에 적어도 하나의 변환 함수가 입력되거나 또는 호출된다. 여기서 입력 또는 호출된 적어도 하나의 변환 함수는 상술한 수학식 4, 수학식 8 또는 수학식 9에 의하여 정의된 것일 수 있다. 이 경우 수학식 4, 수학식 8 또는 수학식 9는 수학식 5에 의해 정의되는 β값을 포함하고 있고, β값은 가상 조명 위치에 따라 변화하는 값이므로, 적어도 하나의 변환 함수는 가상 조명 위치에 따라서 달라지게 된다.

이와 같이 결정된 가상 조명 위치를 입력 또는 호출된 적어도 하나의 변환 함수에 대입한 후, 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 렌더링된 영상을 보정하도록 한다. (s220)

그 결과 보정된 결과 영상이 획득된다.(s230) 이 때 만약 보정된 영상이 3차원의 영상인 경우에는 보정된 영상에 대해 2차원의 투영 영상을 생성하도록 하여, 결과 영상을 획득할 수도 있다. 또한 실시예에 따라서 보정된 렌더링된 영상에 대해 소정의 영상 처리를 더 수행하여 입체 영상을 생성하여 결과 영상을 생성하도록 할 수도 있다.

도 14는 영상 처리 방법의 다른 실시예에 대한 흐름도이다.

도 14에 도시된 바와 같이 영상 처리 방법의 다른 실시예에 따르면 수집된 대상체(ob)에 대한 볼륨 데이터를 볼륨 렌더링하여 3차원의 영상 데이터를 획득하도록 하고,(s300) 이어서 볼륨 렌더링된 3차원의 영상 데이터를 기초로 적어도 하나의 시점에서의 투영 영상을 연산하여 획득할 수 있다.(s310) 이 경우에도 상술한 바와 동일하게 볼륨 렌더링 시 쉐도우 매핑이 병행하여 수행될 수도 있다.

이어서 대상체(ob)에 대한 가상 조명 위치를 결정하도록 한다. 이 경우 가상 조명 위치는 외부에서 입력받을 수도 있다. 만약 볼륨 데이터에 쉐도우 매핑이 된 경우에는 쉐도우 매핑시 사용된 가상 조명의 위치에 따라서 대상체(ob)에 대한 가상 조명 위치가 결정될 수도 있다 (s320) 만약 가상 조명 위치가 직교 좌표계로 표현된 경우에는 구면 좌표계로 변환하도록 할 수 있다.

그리고 제1 변환 함수 내지 제3 변환 함수(f1 내지 f3) 중 적어도 하나의 함수를 필요에 따라 호출한다.(s330) 이때 만약 영상의 휘도를 보정하려고 하는 경우에는 제1 변환 함수(f1)를 호출하고, 영상의 콘트라스트를 보정하려고 하는 경우에는 제2 변환 함수(f2)를 호출하도록 한다. 만약 영상의 색상을 보정하고자 하는 경우에는 제3 변환 함수(f3)를 호출하도록 한다. 여기서 제1 변환 함수(f1)는 수학식 4에 따라 정의될 수 있고, 제2 변환 함수(f2)는 수학식 8로 정의될 수 있으며, 제3 변환 함수(f3)는 수학식 9에 따라 정의될 수 있다.

결정된 가상 조명 위치를 호출된 제1 내지 제3 변환 함수에 대입하고, 가상 조명 위치에 따라 결정된 변환 함수를 이용하여 전달된 투영 영상을 보정하도록 한다.(s340)

그 결과 결과 영상이 획득되고, 획득된 결과 영상은 디스플레이 장치를 통해 사용자에게 표시된다.(s350)

도 15는 가상 조명 위치에 따라 영상을 보정하는 과정에 대한 흐름도이다.

영상 처리 방법의 일 실시예에 있어서 만약 사용자로부터 입력되거나 또는 영상 처리 장치 내에 미리 정해진 설정에 따라 결정된 가상 조명 위치가 시선 방향과 동일한 경우, 즉 도 3에서 가상 조명이 a3의 위치에 배치된 경우,(s400) 제1 변환 함수 내지 제3 변환 함수(f1 내지 f3)의 적용을 위해서 먼저 θ값을 상술한 수학식 6에 따라 변환하여 θ'를 획득하도록 할 수 있다.(s410)

그리고 변환된 가상 조명 위치(θ', φ)에 따라 β값을 연산하도록 한다.(s411) 일 실시예에 따르면 β값은 상술한 수학식 5로 정의될 수 있다.

그리고 예를 들어 수학식 4에 따라 정의된 제1 변환 함수(f1)를 호출하고, 제1 변환 함수(f1)에 따라서 영상을 보정한다.(s412) 이 경우 제1 변환 함수(f1)는 상술한 바와 같이 β값을 포함하고 있고, β값은 가상 조명 위치에 따라 변화하는 값이므로 제1 변환 함수(f1) 역시 가상 조명 위치에 따라서 달라진다. 보정 결과 영상의 휘도가 보정된다.

이어서 예를 들어 수학식 8과 같이 정의된 제2 변환 함수(f2)를 호출한 후, 제2 변환 함수(f2)에 따라서 영상을 보정한다.(s413) 마찬가지로 제2 변환 함수(f2) 역시 β값을 포함하고 있으므로 가상 조명 위치에 따라서 달라진다. 보정 결과 영상의 콘트라스트가 보정된다.

영상 처리 방법의 다른 실시예에 있어서 만약 사용자로부터 입력되거나 또는 영상 처리 장치 내에 미리 정해진 설정에 따라 결정된 가상 조명 위치가 시선 방향과 대상체(ob)를 중심으로 반대 방향에 위치한 경우, 즉 도 3에서 가상 조명이 a1의 위치에 배치된 경우에는,(s400) 제1 변환 함수 내지 제3 변환 함수(f1 내지 f3)의 적용을 위해서 먼저 θ값을 상술한 수학식 7에 따라 변환하여 θ'를 획득하도록 할 수 있다.(s420)

이어서 변환된 가상 조명 위치에 따라 β값을 연산하도록 한다. (s421) 상술한 바와 같이 β값은 수학식 5로 정의될 수도 있다.

이와 같이 가상 조명이 시선 방향과 반대 방향에 배치된 경우에는 영상의 콘트라스트를 개선할 수 있도록, 도 15에 도시된 바와 같이 오직 제2 변환 함수(f2) 만을 호출할 수도 있다. 그러면 영상 처리 장치는 호출된 제2 변환 함수(f2)에 따라서 영상을 보정하도록 한다.(s422)

이와 같이 보정된 결과 영상은 디스플레이 장치 등을 통하여 외부로 출력된다.(s430) 따라서 사용자는 가상 조명의 위치에 따라서 휘도나 콘트라스트, 색상값 등이 보정된 영상을 볼 수 있게 된다.

10 : 영상 데이터 수집부 100 : 영상처리부
110 : 렌더링부 120 : 투영 영상 획득부
130 : 가상 조명 처리부 140 : 영상 보정부
150 : 변환 함수 데이터베이스

Claims

대상체에 대한 볼륨 데이터로부터 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 획득하는 영상 데이터 획득 단계; 및
가상 조명 위치에 따라 결정되는 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터를 보정하는 영상 데이터 보정 단계;
를 포함하는 영상 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 영상 데이터 보정 단계는, 상기 가상 조명 위치의 좌표를 기초로 결정되는 제1 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터의 밝기를 조절하는 단계;
를 포함하는 영상 처리 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 변환 함수는 밝기 감쇠 함수(illumination attenuation function)인 영상 처리 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 변환 함수는 하기의 수학식 1인 영상 처리 방법.

[수학식 1]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값.
제1항에 있어서
상기 영상 데이터 보정 단계는, 상기 영상 데이터에 대해 상기 가상 조명 위치의 좌표를 기초로 결정되는 제2 변환 함수를 이용하여 톤 매핑을 수행하는 단계;
를 포함하는 영상 처리 방법.
제5항에 있어서,
상기 제2 변환 함수는 다음의 수학식 2인 영상 처리 방법.

[수학식 2]

여기서 x는 각 복셀(voxel)에서의 영상값, φ와 θ는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, α는 미리 정해진 상수값이며,
는 가상 조명의 위치에 따라 결정되는 값.
제6항에 있어서,
상기
는, 다음의 수학식 3에 의해 결정되는 영상 처리 방법.

[수학식 3]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값.
제1항에 있어서,
상기 영상 데이터 보정 단계는, 상기 영상 데이터에 대해 상기 가상 조명 위치의 좌표를 기초로 결정되는 제3 변환 함수를 이용하여 색상 보정을 수행하는 색상 보정 단계;
를 포함하는 영상 처리 방법.
제8항에 있어서,
상기 제3 변환 함수는, 다음의 수학식 4인 영상 처리 방법.

[수학식 4]

여기서 x는 각 복셀에서의 영상값, s는 그림자값, φ와 θ는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, ε은 휘도 감쇠 상수,
은 가상 조명 위치에 따른 휘도 감쇠값.
제9항에 있어서,
상기 휘도 감쇠값
은 하기의 수학식 1에 의해 결정되는 영상 처리 방법.

[수학식 1]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값.
제1항에 있어서
상기 영상 데이터 보정 단계는, 상기 가상 조명이 배치된 가상 조명 위치가 직교 좌표계에 의하여 표현되는 경우, 상기 가상 조명이 배치된 가상 조명 위치를 직교 좌표계에서 구면 좌표계로 변환하는 단계;
를 더 포함하는 영상 처리 방법.
제1항에 있어서
상기 영상 데이터 획득 단계는, 상기 가상 조명에 의한 쉐도우 맵(shadow map)을 볼륨 렌더링에 적용하여 상기 대상체에 대해 그림자가 부가된 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 획득하는 것인 영상 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 기초로 적어도 하나의 시점에서의 상기 대상체에 대한 투영 영상을 획득하는 단계;
를 더 포함하고,
상기 영상 데이터를 보정하여 결과 영상을 획득하는 것은, 상기 적어도 하나의 시점에서의 대상체에 대한 투영 영상을 보정하여 결과 영상을 획득하는 것인 영상 처리 방법.
대상체에 대한 볼륨 데이터를 수집하는 볼륨 데이터 수집부; 및
상기 볼륨 데이터 수집부에 의해 수집된 상기 볼륨 데이터에 볼륨 렌더링을 수행하여 렌더링된 영상 데이터를 획득하고, 가상 조명 위치에 따라 결정되는 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터를 보정하는 영상처리부;
를 포함하는 영상 처리 장치.
제14항에 있어서,
상기 영상처리부는, 상기 가상 조명 위치의 좌표를 기초로 결정되는 제1 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터의 밝기를 조절하는 영상 처리 장치.
제15항에 있어서,
상기 제1 변환 함수는 밝기 감쇠 함수인 영상 처리 장치.
제15항에 있어서,
상기 제1 변환 함수는 하기의 수학식 1인 영상 처리 장치.

[수학식 1]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값.
제14항에 있어서,
상기 영상처리부는, 상기 가상 조명 위치의 좌표를 기초로 결정되는 제2 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터에 톤 매핑을 수행하는 영상 처리 장치.
제18항에 있어서,
상기 제2 변환 함수는 다음의 수학식 2인 영상 처리 장치.

[수학식 2]

여기서 x는 각 복셀(voxel)에서의 영상값, φ와 θ는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, α는 미리 정해진 상수값이며,
는 가상 조명의 위치에 따라 결정되는 값.
제19항에 있어서,
상기
는, 다음의 수학식 3에 의해 결정되는 영상 처리 장치.

[수학식 3]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값.
제14항에 있어서,
상기 영상처리부는, 상기 영상 데이터에 대해 제3 변환 함수를 이용하여 색상 보정을 수행하는 영상 처리 장치.
제21항에 있어서,
상기 제3 변환 함수는, 다음의 수학식 4인 영상 처리 장치.

[수학식 4]

여기서 x는 각 복셀에서의 영상값, s는 그림자값, φ와 θ는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, ε은 휘도 감쇠 상수,
은 휘도 감쇠값.
제22항에 있어서,
상기 휘도 감쇠값
은 하기의 수학식 1에 의해 결정되는 영상 처리 장치.

[수학식 1]

여기서 (φ,θ)는 구면 좌표계 상의 상기 가상 조명의 위치에 대한 좌표값이고, (φ₀,θ₀)는 구면 좌표계 상의 기준 위치에 대한 좌표값이고, σ_φ 및 σ_θ는 제1 가상 조명 위치의 분포에 대한 값이고, A는 미리 정해진 상수값.
제14항에 있어서
상기 영상처리부는, 상기 가상 조명이 배치된 가상 조명 위치가 직교 좌표계에 의하여 표현되는 경우, 상기 가상 조명이 배치된 가상 조명 위치를 직교 좌표계에서 구면 좌표계로 변환하는 영상 처리 장치.
제14항에 있어서
상기 영상 처리부는, 상기 가상 조명에 의한 쉐도우 맵을 이용하여 상기 대상체에 대한 볼륨 렌더링된 영상 데이터를 획득하는 영상 처리 장치.
제14항에 있어서
상기 영상처리부는 상기 영상 데이터에 대해 상기 대상체에 대한 적어도 하나의 시점에서의 투영 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 가상 조명 위치에 따라 상기 적어도 하나의 시점에서의 투영 영상을 보정하는 영상 처리 장치.
대상체로 초음파를 조사하고 상기 대상체로부터 반사되는 에코 초음파를 수신하는 초음파 프로브;
상기 초음파 프로브를 통해 수신된 에코 초음파를 기초로 빔포밍을 수행하는 빔포밍부;
상기 빔포밍 결과 데이터를 기초로 상기 대상체에 대한 볼륨 데이터를 획득하는 볼륨 데이터 생성부; 및
상기 볼륨 데이터에 대해 볼륨 렌더링을 수행하여 영상 데이터를 획득하고, 가상 조명 위치에 따라 결정되는 적어도 하나의 변환 함수를 이용하여 상기 영상 데이터를 보정하는 영상처리부;
를 포함하는 초음파 영상 장치.