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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 29 - 38 (30page)
이용수
초록· 키워드
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의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 적합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화 하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3㏈ 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 방법
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
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