의공학과/석사[한글]본 연구에서는 디지털 방사선 영상에 라플라시안 피라미드 변환을 수행하고 그 결과값에 은닉 마코프 트리와 위너 필터를 사용하여 잡음을 제거하는 방식을 제안하였다. 가우시안 분포의 잡음을 제거하는 유용한 잡음제거 방식을 적용하기 위해 Anscombe's transformation을 이용하여 Poisson 분포의 잡음을 가우시안 분포 잡음으로 전환하였다. 라플라시안 영역에 대해 Median Absolute Deviation (MAD) 방식을 이용하여 잡음의 표준편차를 추정한다. 그리고 Training 과정에서 은닉 마코프 트리의 파라메터와 위너필터를 구하고 그 요소를 이용하여 잡음제거를 수행하였다.
웨이블렛 변환과 라플라시안 피라미드변환 방식을 이용한 제안한 방식의 처리시간은 32.97sec와 12.33sec으로 대략 1/3정도 줄어들었다. 그리고 가우시안 잡음을 첨가한 디지털 방사선 영상에 본 연구에서 제안한 라플라시안 피라미드 변환을 이용한 HMT-Wiener잡음 제거 방법과 은닉 마코프 트리방법과 위너필터방법의 SNR을 비교한 결과 2~6dB 정도 개선되었다. 실제 팬텀 디지털 방사선 영상에 대하여 제안된 잡음 제거 방법을 적용하고 복원한 결과 기존의 잡음제거 방법으로 복원이 안 된 해상도 부분이 복원되었으며 잡음제거로 인한 영상 블러링 현상이 개선됨을 알 수 있었다.
[영문]In this paper, we proposed Digital Radiograph Image Denoising using Hidden Makov Tree and Wiener Filtering Based on Laplacian Pyramid. Anscombe's transformation uses to adjust the original image, corrupted by Poisson noisem to a Gaussian noise model. We gain noise's deviation by Mean Absolute deviation method. Also we gain Hidden Markov Tree parameters and Wiener filter on the training stage. Finally we denoise Digital Radiograph Image using the Hidden Markov Tree parameters and Wiener filter.
We used real Digital Radiograph Image to compare wavelet transform and laplacian pyramid transform using proposed method. Processing time is 32.97 second using wavelet transforma and 12.33 second using laplacian pyramid transform. We compared proposed method (HMT-Wiener), Hidden Markov Tree method and Wiener Filter method using laplacian pyramid transform. The proposed method achieved 2～6 dB in SNR better than the Hidden Markov Tree method, Wiener filter method. For the phantom Digital Radiograph Image, proposed method reduces more noise and improves image blurring effect.ope
