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X-ray Image Denoising Agorithm Using Bilateral Weight

양방향 가중치를 이용한 x선 영상 잡음 제거 알고리즘

  • Shin, Soo-Yeon (Department of Electronic Engineering, Chungbuk National University) ;
  • Suh, Jae-Won (Department of Electronic Engineering, Chungbuk National University)
  • Received : 2016.08.10
  • Accepted : 2016.08.18
  • Published : 2017.01.31

Abstract

X-ray image is a widely used to medical examination, airport security and cargo inspection. However, X-ray images contain many visual noise, which interrupt image analysis. Consequently, it is primary importance to reduce noises of X-ray image. In this paper, we present a improved denoise technique for x-ray image using pixel value and range weights. First, we denoise a x-ray image using bilateral filter. Next, we detect a edge region of the original x-ray image. If a denoised pixel belongs to the edge region, we calculate weighting values of original x-ray image and denoised x-ray image in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the denoised x-ray image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.

x선 영상은 각종 의료 검진 분야와 보안검사에 널리 이용되고 있다. 하지만 대부분의 x선 영상은 잡음을 포함하고 있으며 이러한 잡음은 x선 영상분석에 방해가 되기 때문에 x선 영상의 잡음을 제거할 필요가 있다. 본 논문은 화소값 가중치와 화소 거리 가중치를 이용하여 x선 영상의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양방향 필터를 이용하여 x선 영상의 노이즈를 1차적으로 제거하고 원본 x선 영상의 경계 영역을 추정한다. 그 후 현재 화소가 경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 원본화소와 노이즈제거 화소를 이용하여 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

Keywords

References

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