치과 방사선 촬영에서 소음 제거

치과 방사선 사진에서 치아를 찾기 위해 Active Shape Model 을 적용하는 프로젝트를 진행 중 입니다. 이 기술에 익숙한 사람들을 위해 현재 각 랜드 마크의 법선 벡터를 따라 샘플링하려고합니다. 이 논문은 샘플링 된 픽셀의 파생물을 취할 것을 권장한다 : "글로벌 강도 변화의 영향을 줄이기 위해 절대 그레이 레벨 값이 아닌 프로파일을 따라 파생물을 샘플링한다."

그래서 내 문제는 파생 방사선 연산자를 적용하기 위해 치과 방사선 사진을 가장 잘 필터링하는 방법입니다. 나는 현재 양자 노이즈 (반점)라고 생각하는 것을 대부분 제거하기 위해 중간 필터 조합을 사용하고 있습니다. 그 다음에 양자 필터 가 뒤 따른다 . 그런 다음 Scharr 연산자 를 적용 하여 샘플링해야하는 실제 그래디언트를 계산합니다.

결과는 다음과 같습니다.

첫 번째 이미지는 원본 데이터를 보여줍니다. 제 2 및 제 3 이미지에서, 필터링 된 데이터는 먼저 FFT 이후의 스펙트럼의 크기로서 그리고이어서 필터링 된 이미지 데이터로서 제공된다. 네 번째 이미지는 Scharr 연산자를 세 번째 이미지에 적용한 결과입니다.

내 질문은 :

• 치과 방사선 사진에서 저의 접근 방식과 다른 노이즈를 줄이기위한 잘 알려진 접근 방법이 있습니까?
• 가장자리와 "평평한"(비 가장자리) 영역의 "연기"모양을 일으키는 원인은 무엇입니까? 필터링 된 이미지에 남은 노이즈가 발생합니까 아니면 그라디언트 연산자에 내재되어 있습니까? 실제로 잡음이 있다면 어떤 필터가 가장 적합합니까? 중앙값 필터는 작은 노이즈 블롭을 제거하는 데 좋지만 큰 커널은 가장자리를 너무 흐리게 만듭니다. 따라서 양방향 필터는 더 큰 얼룩을 걸러 내고 가장자리를 손상시키지 않으면 서 영역의 색상을 균등하게 만드는 데 사용되지만이 연기가 자욱한 구조는 필터링 할 수 없습니다.
• 이 경우 그라디언트를 생성하는 Scharr 연산자보다 더 나은 옵션이 있습니까?
• 보너스 : Active Shape Model에 좋은 입력으로 간주됩니까? 나는 그들이 얼마나 강력한 지 아직 모른다.

내가 이해하는 한 이미지 파생으로 가장자리를 추출하는 것을 의미합니다. 비교적 큰 가우시안 필터로 이미지를 필터링하는 것이 좋습니다. 이미지 도출의 계산 비용이 귀하의 작업에 중요하지 않은 경우, canny edge detector를 사용하는 것이 좋습니다. 잡음에 덜 민감하고 잡음에 속지 않으며 강한 가장자리와 함께 약한 가장자리를 찾습니다. 이를위한 Matlab 지침 :

   [MinThresh MaxThresh]=[-0.3 0.5];
   EDGE_No_SMOKE=edge(im,'canny',[MinThresh MaxThresh]);

결과는 (당신이 찾고있는 결과가 아닐 수도 있지만 임계 값 변수와 필터 크기를 사용하면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다) :

더 이상 연기 효과가 나타나지 않습니다. 또한 잘못된 모서리에 대해서는 이미지 열기 및 닫기 기술을 사용하여 제거 할 수 있습니다.