KR20230081912A - Method, apparatus and computer program for correction artifact in image of object - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a method, a device, and a computer program for correcting defects in an image. An electronic device which performs the correction of defects in an original image of a subject includes: a memory; and a processor. The processor comprises: an input unit receiving the original image of the subject obtained by radiation exposure; a preprocessing unit performing image quality correction and noise removal on the received original image of the subject; a detection unit identifying defects from the preprocessed image and acquiring defect area location information corresponding to the identified defects; a correction unit correcting the defect area based on the location information of the defect area; and an output unit storing the image with the corrected defect area. Therefore, the method, the device, and the computer program for correcting defects in an image can effectively correct the defective parts in images acquired through radiation exposure.

Description

대상체 이미지 내 결함 보정 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR CORRECTION ARTIFACT IN IMAGE OF OBJECT}Method, device and computer program for correcting defects in an object image

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.The present invention relates to defect correction in an image, and more particularly, to a method, apparatus, and computer program for correcting defects in an image of an object obtained through radiation.

제품의 불량은 공급망 서비스의 저하, 자동화 설비의 손실 등을 발생시킬수 있다. 그러므로 제품의 불량 여부를 제대로 검사하는 것이 매우 중요하다.Defective products can lead to deterioration of supply chain services and loss of automation facilities. Therefore, it is very important to properly inspect the product for defects.

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.Recently, radiographic equipment has been rapidly developed in this field. However, as a result of high-speed and high-precision image capture according to the development of such radiographic equipment, many JIG artifacts are generated due to high-speed rotation and movement.

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.However, in the prior art, there is no method for processing the occurrence of jig artifacts due to the use of such radiographic equipment, and when an image is obtained by CT reconstruction of an image with jig artifacts acquired using the equipment, the reconstruction image quality is very poor. Therefore, there is a problem in that the reliability of the results of examination using the same cannot be trusted.

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.An object of the present invention is to provide a method, apparatus, and computer program for obtaining a reconstructed image of improved quality by correcting a defective part in an image of an object obtained through irradiation.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

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.An electronic device for correcting defects in an original image of an object according to an aspect of the present invention for solving the above problems includes a memory; and a processor, wherein the processor comprises: an input unit that receives an original image of the object obtained by irradiation of radiation; a pre-processing unit that corrects image quality and removes noise from the original image of the input object; a detection unit that identifies defects from the preprocessed image and obtains location information of a defect area corresponding to the identified defects; a correction unit correcting a corresponding defective area based on the location information of the defective area; and an output unit storing an image in which the defective area is corrected.

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.An electronic device for correcting defects in an original image of an object according to an aspect of the present invention includes a memory; and a processor, wherein the processor comprises: an input unit that receives an original image of the object obtained by irradiation of radiation; a pre-processing unit that corrects image quality and removes noise from the original image of the input object; a detection unit generating a sinogram image from the preprocessed projection image and detecting defects in the generated sinogram image; a correction unit correcting defects on the detected sinogram image; and an output unit that converts the defect-corrected sinogram image into a projection image.

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.According to an aspect of the present invention, a method for correcting a defect in an original image of an object in an electronic device includes receiving an original image of the object obtained by irradiation of radiation; correcting image quality and removing noise from the original image of the input object; identifying a defect from the pre-processed image and obtaining defect area location information corresponding to the identified defect; correcting a corresponding defective area based on the location information of the defective area; and storing the image in which the defective area is corrected.

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.According to an aspect of the present invention, a method for correcting a defect in an original image of an object in an electronic device includes receiving an original image of the object obtained by irradiation of radiation; correcting image quality and removing noise from the original image of the input object; generating a sinogram image from the preprocessed projection image and detecting defects in the generated sinogram image; correcting defects on the detected sinogram image; and converting the defect-corrected sinogram image into a projection image.

본 발명의 일면에 따른 이미지 결함 보정 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기한 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된다.An image defect correction computer program according to an aspect of the present invention is combined with a computer that is hardware and stored in a medium to execute the above method.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.

본 발명에 따르면, 다음과 같은 효과들을 가질 수 있다.According to the present invention, it can have the following effects.

본 발명에 따르면, 방사선 조사를 통해 획득된 이미지 내 결함 부분을 효과적으로 보정할 수 있다.According to the present invention, it is possible to effectively correct a defective part in an image acquired through irradiation of radiation.

본 발명에 따르면, 상기 보정을 통해 보다 개선된 퀄리티의 재구성 이미지를 획득할 수 있다.According to the present invention, it is possible to obtain a reconstructed image of more improved quality through the correction.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

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.
1 is a block diagram illustrating an image defect correction system according to an embodiment of the present invention.
2 is a configuration block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting image defects according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting a jig in an original image according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining jig detection, correction, and results in the original image according to FIG. 4 .
6 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting a jig in an original image according to another embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram for explaining jig detection, correction, and results in the original image according to FIG. 6 .
8 and 9 are views illustrating reconstructed images before and after jig correction.

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. Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, only these embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and are common in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the person skilled in the art of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims.

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.Terminology used herein is for describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless specifically stated otherwise in a phrase. As used herein, "comprises" and/or "comprising" does not exclude the presence or addition of one or more other elements other than the recited elements. Like reference numerals throughout the specification refer to like elements, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, these components are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first element mentioned below may also be the second element within the technical spirit of the present invention.

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.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.

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.The spatially relative terms "below", "beneath", "lower", "above", "upper", etc. It can be used to easily describe a component's correlation with other components. Spatially relative terms should be understood as including different orientations of elements in use or operation in addition to the orientations shown in the drawings. For example, if you flip a component that is shown in a drawing, a component described as "below" or "beneath" another component will be placed "above" the other component. can Thus, the exemplary term “below” may include directions of both below and above. Components may also be oriented in other orientations, and thus spatially relative terms may be interpreted according to orientation.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

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.In this specification, 'image or image data' refers to still image or video data obtained through a tube or detector using radiation. As an example, the image may be an X-ray image of an object through an X-ray tube or an X-ray detector. At this time, the X-ray image is, for example, a 2D (Dimensional) image and a CT (Computed Tomography) image reconstructed from a continuous 2D image aggregation, and a reconstructed CT volume data. A slice image may be included.

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.In this specification, a 'defect' is present in an original image obtained through irradiation and refers to a cause of deteriorating the quality of the CT reconstructed image obtainable from the corresponding image. An example of such a defect is a JIG artifact generated by being covered by a structure due to high-speed rotation and movement as a result of high-speed and high-precision image capture according to the development of radiographic equipment.

한편, 본 명세서에서 '보정(correction)'은 상술한 결함에 따른 CT 재구성 이미지 내 노이즈(noise)를 제거(elimination)하거나 줄이는(reduction) 것을 말한다.Meanwhile, in this specification, 'correction' refers to elimination or reduction of noise in a CT reconstructed image due to the above-described defects.

도 1 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 결함 보정 시스템을 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating an image defect correction system according to an embodiment of the present invention.

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.Referring to FIG. 1 , an image defect correction system for correcting defects such as noise in an image reconstructed from an original image according to an embodiment of the present invention includes an electronic device 100 and an image capture device 150. can be configured. At this time, the configuration of the electronic device 100 and the image acquisition device 150 shown in FIG. 1 is not limited thereto as an embodiment, and one or more components are added in relation to the operation according to the present invention It can be configured or vice versa.

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.The electronic device 100 may include a memory and a processor, and the memory may correspond to or include the database 120 shown in FIG. 1 , and the processor may include the controller 110 ) and at least one of the AI engine 130. At this time, the AI engine 130 includes a deep learning network, but is not limited thereto.

전자 장치(100)는, 영상 획득 장치(150)와 네트워크를 통해 연결되어 대상체에 대한 원본 이미지를 수신할 수 있다. The electronic device 100 may be connected to the image capture device 150 through a network to receive an original image of an object.

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.The image acquisition device 150 may include a detector 160, an X-ray tube 170, and a lighting source (not shown), and the detector 160 may be at least one of a 2D detector and a 3D detector. can In the above, the detector 160 and the X-ray tube 170 are X-ray image capture devices for each object, which may be configured in a conventionally known configuration. In addition, the image capture device 150 may further include a device capable of capturing motion of a moving object and a CT detector (not shown). The light source includes, but is not limited to, a transmissive light source, terahertz.

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.As one component of the electronic device 100, the controller 110 controls operations performed by the electronic device 100, and the database 120 is an electronic device such as an original image of an object received from the image capture device 150. Stores data to be received and processed by (100).

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.The controller 110 obtains a reconstructed image of the object by inputting the original image of the object. The reconstructed image represents a CT reconstructed image, but is not limited thereto. The control unit 110 automatically detects reconstruction artifacts, that is, defective parts generated in the reconstructed image acquisition process due to a jig in the original image in a shooting environment such as CT, and corrects the detected defective parts to produce a corrected reconstructed image. can be obtained

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.The controller 110 may include a hardware unit capable of performing various algorithms and related applications related to automatic detection of defective parts such as the reconstruction artifacts and correction of automatically detected defective parts. For example, the control unit 110 may include at least one of a central processing unit, a microprocessor, and a graphic processing unit. In addition, the control unit 110 may further include a separate memory (not shown) for storing algorithms or applications.

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. Meanwhile, the electronic device 100 may obtain (higher quality or improved) object image data by learning original image data (raw data) of the object and inputting the learned data to the AI engine 130 . In this case, the improved original image of the object obtained through the AI engine 130 is not only the original object image input from the image acquisition device 150, that is, an image that is generally improved from the raw image, but also related to the present invention. Thus, in the process of forming a reconstructed image, a portion corresponding to a reconstructed artifact, such as a jig portion, may be more reliably detected from an original image, and a new image may be displayed with all or part improvements in view.

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.Meanwhile, in relation to the present invention, an original X-ray image of an object includes an image used for inspection in various fields, such as inspection equipment, for example, semiconductor defect detection, PCB substrate defect detection, and foreign material detection in food and pharmaceutical fields.

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. 2 is a block diagram of an electronic device 100 according to an embodiment of the present invention. 3 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting image defects according to an embodiment of the present invention. 4 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting a jig in an original image according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is a diagram for explaining jig detection, correction, and results in the original image according to FIG. 4 . 6 is a flowchart illustrating a method of detecting and correcting a jig in an original image according to another embodiment of the present invention. FIG. 7 is a diagram for explaining jig detection, correction, and results in the original image according to FIG. 6 . 8 and 9 are views illustrating reconstructed images before and after jig correction.

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.Hereinafter, the operations of FIGS. 3, 4, and 6 may be performed through the electronic device 100 of FIG. 1 . Accordingly, the operations of FIGS. 3, 4 and 6 will be described with reference to the configuration of the electronic device 100 shown in FIG. 2 .

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.First, referring to FIG. 2 , as one component of the image defect correction system, the electronic device 100 includes an input unit 210, a pre-processing unit 220, a detection unit 230, a correction unit 240, and an output unit ( 250) may be configured.

도 2와 도 3을 참조하여, 이미지 결함 검출 및 보정 과정을 설명하면, 다음과 같다.Referring to FIGS. 2 and 3 , a process of detecting and correcting image defects is as follows.

동작 11에서, 입력부(210)는 영상 획득 장치(150)에서 엑스레이에 의해 조사 결과 획득한 대상체의 원본 이미지를 수신한다.In operation 11, the input unit 210 receives the original image of the object obtained as a result of X-ray irradiation by the image capture device 150.

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.In operation 12, the pre-processing unit 220 performs a pre-processing process related to at least one of image quality correction and noise removal on the original image of the object acquired by the input unit 210.

동작 13에서, 검출부(230)는 상기 전처리부(220)에서 전처리된 이미지를 입력받아 이미지 내 지그 부분을 자동 검출한다. In operation 13, the detection unit 230 receives the image preprocessed by the preprocessing unit 220 and automatically detects a jig part in the image.

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.At this time, the detection unit 230 calculates jig area location information in order to identify the area where the jig part is detected. The jig area location information may use, for example, a mask image or x-y coordinate information of an image.

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.In operation 14, the correction unit 240 uses the image processed by the pre-processing unit 220 and defect location information such as a jig of the detection unit 230 to correct a corresponding defect area in the pre-processed image.

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.In operations 15 and 16, the output unit 250 controls to temporarily store the image in which the defective area is corrected, and provides the temporarily stored image to be used as image data for CT reconstruction and object examination. Depending on the embodiment, the output unit 250 may output the temporarily stored image after correcting the defective area or output the image (original image) before correcting the defective area. At this time, in the latter case, the output unit 250 provides the area to be corrected from the original image and the area to be corrected after correction to be differentiated from other areas, thereby enabling intuitive identification.

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. Hereinafter, automatic detection of a defective area from an input image in the electronic device 100 according to an embodiment and correction of the automatically detected defective area will be described with reference to FIGS. 4 and 5 .

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. In operation 21, the electronic device 100 automatically detects the defective area 510 where the jig exists from the original image of the object as shown in FIG. 5(a), as shown in FIG. 5(b) As shown, a mask image in which the defective area 510 is clearly exposed is generated.

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.For better understanding of the present invention and for convenience of description, an area in which a defect such as a jig exists in an image is referred to as a defect area, and a non-defective area is referred to as a non-defect area.

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.In operation 22, the electronic device 100 identifies and detects a defective area from the mask image as shown in FIG. An average information value of pixels in a non-defect area in an image is calculated. In this case, the method of calculating the average information value of the pixels in the non-defect area may follow a known technology method of calculating the average information value of pixels in the image.

동작 23에서, 전자 장치(100)는 상기 동작 22에서 산출한 비결함 영역에 속한 픽셀들의 평균 정보값에 기초하여 결함 영역(510)의 픽셀들의 정보값을 보정한다.In operation 23, the electronic device 100 corrects information values of pixels in the defective area 510 based on the average information value of pixels belonging to the non-defect area calculated in operation 22 above.

동작 24에서, 전자 장치(100)는 상기 동작 23을 거친 이미지에 대하여 스무딩 필터(smoothing filter) 처리를 적용한다.In operation 24, the electronic device 100 applies a smoothing filter process to the image that has passed through operation 23.

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.The electronic device 100 may acquire an image in which the defective area 510, such as a jig as shown in (c) of FIG. 5, is corrected through operation 23 or operation 24 above.

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.According to an embodiment, the electronic device 100 may individually set an area adjacent to the defect area 510 as a non-defect area according to a preset criterion in operation 22 described above. The electronic device 100 may calculate average information values of pixels belonging to the non-defect area set adjacent to the defect area 510 as described above, and perform operations 23 and 24 described above.

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.According to an embodiment, the electronic device 100 compares the average value of the pixels calculated for the non-defect area in operation 22 with a preset reference value, and as a result of the comparison, if the average value of the pixels in the non-defect area is less than or equal to the reference value, Compensation may be performed on the calculated average value to reach at least the reference value by a difference from the reference value.

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.According to an embodiment, the electronic device 100 calculates a size ratio of the defective area 510 to the size of the original image, calculates an average value of pixels for the entire non-defect area according to the calculated ratio, and calculates an average value of pixels for the entire non-defect area. In operation 23, the average value to be actually applied to the defective area may be arbitrarily adjusted according to the calculated ratio. According to another embodiment, the electronic device 100 may refer to the setting of a non-defective area adjacent to the defective area 510 according to the calculated ratio.

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.Depending on the embodiment, the non-defective area referred to when calculating the average value of pixels may be differently set according to whether the location of the defective area 510 found in the original image is an important area or a non-critical area. . For example, when the electronic device 100 refers to the location information of the defective area 510, if the corresponding area is set as an important area in the original image, the defective area ( 510) may be set as non-defective areas referred to in pixel mean value calculation, or vice versa.

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.In addition, according to an embodiment, when there are a plurality of defective areas detected in the original image, the electronic device 100 sets all remaining areas except for the plurality of defective areas as non-defect areas, and averages the pixels of the set non-defect areas. Information values can be calculated and applied to all defect areas collectively. In another embodiment, the calculated pixel average information value of non-defective areas is applied to a defective area corresponding to an important area in an image among all detected defective areas, and the pixel average information value of the non-defective areas is applied to a defective area corresponding to the remaining non-important areas. A value different from the average information value of pixels applied to the defective area corresponding to the critical area may be applied. As an example, a relatively small value may be applied to the non-critical defect area compared to the critical defect area. The method of classifying and applying the critical defect area and the non-critical defect area described above can be applied in the same or similar manner to the difference in size between the defect areas.

그 밖에, 비록 도시되거나 기술되지 않더라도, 전술한 내용들을 조합하거나 유사한 방식은 모두 채용 및 적용할 수 있다.In addition, even if not shown or described, any combination of the above or similar methods may be adopted and applied.

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.Next, automatic detection of a defective area from an input image in the electronic device 100 according to another embodiment and correction of the automatically detected defective area will be described with reference to FIGS. 6 and 7 . Here, the input image will be described by taking a projection image composed of a plurality of image frames (eg, 1440 projection images with a size of 1500*1500) as shown in (a) of FIG. 7 as an example.

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. In operation 31, the electronic device 100 generates a raw sinogram image as shown in (b) of FIG. 7 from the original projection image of the object as shown in (a) of FIG. 7. do. In FIGS. 6 and 7 , the raw sinogram image generated in this way can be viewed as, for example, the original image of the object in FIG. 5 (a).

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.Operation 31, that is, from the projection image of FIG. 7 (a) to the raw sinogram image as shown in (b) of FIG. 7, by collecting rows at the same position in each projection image, 1500 Nogram images can be created.

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.In operation 32, the electronic device 100 may generate a mask image from the raw sinogram image shown in FIG. 7(c). The electronic device 100 may detect the jig area on the sinogram from the mask image shown in (c) of FIG. 7 . Referring to (b) of FIG. 7, since the jig area, that is, the defective area appears in the form of a straight line at the same position on the sinogram image, the defect area ( 710), and more sophisticated detection becomes possible.

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.In operation 33, the electronic device 100 in-paints the defect area 710 detected through the mask image as shown in (c) of FIG. A sinogram can be obtained as shown in (d) of FIG. 7, and the in-painting technique refers to a known technique. On the other hand, since the width of the defective area due to the jig is relatively narrower than that of the original image, that is, the projection image, efficient in-painting may be possible.

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.In operation 34, the electronic device 100 may acquire the in-painted sinogram again as a projection image in which the defective area is removed and converted as shown in FIG. 7(e).

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. In (a) of FIG. 8, the projection image 820 shows an image obtained by CT reconstructing the projection image 810 including the jig as it is without correction. As a result, as shown in (a) of FIG. 8 , it can be seen that streak artifacts in the form of a grid are generated.

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 On the other hand, referring to (b) of FIG. 8, an image 840 is a CT reconstructed image using the image 830 from which the jig has been removed according to the present invention, and has a grid shape as shown in (a) of FIG. You can see that there are no stake artifacts

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. In (a) of FIG. 9, the projection image 920 shows an image obtained by CT reconstructing the projection image 910 including the jig as it is without correction. As a result, as shown in (a) of FIG. 9 , it can be seen that noise in the form of a grid is generated in the CT reconstructed image.

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.On the other hand, referring to (b) of FIG. 9, an image 940 is a CT reconstructed image using the image 930 from which the jig is removed according to the present invention, and noise in the form of a grid as shown in (a) of FIG. You can check that there is no .

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.Steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented in a software module executed by hardware, or implemented by a combination thereof. A software module may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any form of computer readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.

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.Although the embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains can be implemented in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

100 : 전자 장치
150 : 이미지 획득 장치
210 : 입력부
220 : 전처리부
230 : 검출부
240 : 보정부
250 : 출력부
100: electronic device
150: image acquisition device
210: input unit
220: pre-processing unit
230: detection unit
240: correction unit
250: output unit

Claims (10)

대상체의 원본 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;
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 포함하는,
이미지 결함을 보정하는 전자 장치.
An electronic device for correcting defects in an original image of an object,
Memory; and
Including a processor, wherein the processor,
an input unit that receives an original image of the object obtained by radiation;
a pre-processing unit that corrects image quality and removes noise from the original image of the input object;
a detection unit that identifies defects from the preprocessed image and obtains location information of a defect area corresponding to the identified defects;
a correction unit correcting a corresponding defective area based on the location information of the defective area; and
An output unit for storing an image in which the defective area is corrected,
An electronic device that corrects image defects.
제1항에 있어서,
상기 보정부는,
상기 전처리된 이미지로부터 생성된 마스크 이미지에서 상기 결함 영역을 식별하고, 상기 식별된 결함 영역을 제외한 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값을 산출하여, 산출된 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값을 상기 식별된 결함 영역의 픽셀들에 적용하는,
이미지 결함을 보정하는 전자 장치.
According to claim 1,
The correction unit,
The defective area is identified in the mask image generated from the preprocessed image, the average information value of pixels in the non-defect area excluding the identified defect area is calculated, and the average information value of the pixels in the calculated non-defect area is calculated as applied to the pixels of the identified defective area,
An electronic device that corrects image defects.
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;
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 포함하는,
이미지 결함을 보정하는 전자 장치.
An electronic device for correcting defects in an original projection image of an object, comprising:
Memory; and
Including a processor, wherein the processor,
an input unit that receives an original image of the object obtained by radiation;
a pre-processing unit that corrects image quality and removes noise from the original image of the input object;
a detection unit generating a sinogram image from the preprocessed projection image and detecting defects in the generated sinogram image;
a correction unit correcting defects on the detected sinogram image; and
And an output unit for converting the defect-corrected sinogram image into a projection image.
An electronic device that corrects image defects.
제3항에 있어서,
상기 보정부는,
상기 검출된 사이노그램 이미지의 마스크 이미지를 생성하고, 생성된 마스크 이미지상의 결함 영역에 대하여 인-페인팅 처리하는,
이미지 결함을 보정하는 전자 장치.
According to claim 3,
The correction unit,
Generating a mask image of the detected sinogram image, and in-painting the defective area on the generated mask image,
An electronic device that corrects image defects.
제1항 또는 제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 결함 영역이 보정된 이미지로부터 CT 재구성 이미지를 획득하는,
이미지 결함을 보정하는 전자 장치.
According to claim 1 or 3,
the processor,
Obtaining a CT reconstruction image from the image in which the defect area is corrected;
An electronic device that corrects image defects.
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;
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 포함하는,
전자 장치에서 이미지 결함 보정 방법.
A method for correcting defects in an original image of an object in an electronic device,
receiving an original image of the object obtained by irradiation of radiation;
correcting image quality and removing noise from the original image of the input object;
identifying a defect from the pre-processed image and obtaining defect area location information corresponding to the identified defect;
correcting a corresponding defective area based on the location information of the defective area; and
Including the step of storing the image in which the defective area is corrected,
Methods for correcting image defects in electronic devices.
제6항에 있어서,
상기 보정하는 단계는,
상기 전처리된 이미지로부터 생성된 마스크 이미지에서 상기 결함 영역을 식별하고, 상기 식별된 결함 영역을 제외한 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값을 산출하여, 산출된 비결함 영역의 픽셀들의 평균 정보값을 상기 식별된 결함 영역의 픽셀들에 적용하여 보정하는,
전자 장치에서 이미지 결함 보정 방법.
According to claim 6,
The correcting step is
The defective area is identified in the mask image generated from the preprocessed image, the average information value of pixels in the non-defect area excluding the identified defect area is calculated, and the average information value of the pixels in the calculated non-defect area is calculated as Correcting by applying to the pixels of the identified defective area,
Methods for correcting image defects in electronic devices.
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;
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 포함하는,
전자 장치에서 이미지 결함 보정 방법.
A method for correcting defects in an original image of an object in an electronic device,
receiving an original image of the object obtained by irradiation of radiation;
correcting image quality and removing noise from the original image of the input object;
generating a sinogram image from the preprocessed projection image and detecting defects in the generated sinogram image;
correcting defects on the detected sinogram image; and
Converting the defect-corrected sinogram image into a projection image,
Methods for correcting image defects in electronic devices.
제8항에 있어서,
상기 보정하는 단계는,
상기 검출된 사이노그램 이미지의 마스크 이미지를 생성하고, 생성된 마스크 이미지상의 결함 영역에 대하여 인-페인팅 처리를 통해 보정하는,
전자 장치에서 이미지 결함 보정 방법.
According to claim 8,
The correcting step is
Creating a mask image of the detected sinogram image, and correcting a defective area on the generated mask image through in-painting processing,
Methods for correcting image defects in electronic devices.
하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 이미지 결함 보정 컴퓨터 프로그램.An image defect correction computer program stored in a medium in order to execute the method of any one of claims 6 to 9 by being combined with a computer that is hardware.
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