컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 9-5. Spatial Filtering

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 9-5. Spatial Filtering

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

URL : https://www.edwith.org/medical-20200327/lecture/63172/

Spatial Filtering

주변 Pixel 값들을 기반으로 변화시키는 Spatial Filtering

평균 filter를 통한 smoothing

edge 성분만 뽑아내거나 sharpening도 가능한 filtering 가능

의료 영상에서도 가능

smoothing의 경우 boundary도 smoothing 가능

sharpening의 경우 noise가 강조될 수 있음

의료 데이터의 경우 3D일 가능성이 많은데

3D의 경우 3x3x3의 filter를 사용하기 때문에 smoothing을 위해서는 1/9가 아닌 1/27을 사용한 filter 사용

Nonlinear Filtering

noise는 감소, edge 증가하는 이미지를 희망함

그러나 filter 1개로는 불가능

그나마 가장 간단한 방법 : median filter 사용

하얀 noise 255 값이 중앙에 있다고 했을 때 일반적으로 사용하는 선형방정식이 아닌 오름차순 나열에 대한 중앙값으로 치환함으로써 noise를 제거하는 방식을 채택할 수 있음.