Medical Image Segmentation - Morphological processing

khp3927·2021년 8월 20일
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Medical Image Analysis

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1. Morphological Processing

Morphological processing은 주변 data와의 관계를 통해 noise를 제거하는 알고리즘이다. CNN의 convolution filter의 연산과도 비슷하다.

2. Dilation

[010111010]\begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}

다음과 같은 filter로 연산을 한다고 할 때

Dilation을 수행하면 filter가 지나가면서 filter의 1 값과 image에서 값이 1인 pixel과 하나라도 겹치게 되면 filter의 중심에 해당되는 image의 pixel 값을 1로 바꿔준다.

3. Erosion

Erosion은 반대로 filter가 지나가면서 filter의 1 값과 image에서 값이 1인 pixel과 모두 겹치게 되면 filter의 중심에 해당되는 image의 값을 그대로 두고 하나라도 겹치지 않는다면 pixel 값을 0으로 변경한다.

4. Opening

Erosion은 noise는 제거하지만 ROI의 크기도 감소 시킨다는 단점이 있다. 따라서 erosion 후에, dilation을 수행함으로 noise를 제거 후 ROI의 크기를 다시 복원하는 방법을 사용한다. 이를 opening이라고 한다.

5. Closing

Dilation은 hole을 메꾸어주는데 유용하지만 ROI가 커지는 단점이 있다. 따라서 dilation 후에, erosion을 수행함으로 hole을 메꾸어주고 커진 ROI를 다시 복원함과 동시에 noise도 제거해주는 효과를 얻을 수 있다. 이를 closing이라고 한다.

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