[Signal] 디지털 이미지

DIGITAL IMAGES

 

디지털 이미지 (즉, 2-D 디지털 신호)는 과학 및 기술의 많은 분야에서 사용되는 중요한 유형의 데이터이다. 의료 과학에서 이미징 시스템 (MRI와 같은)의 중요성은 과대평가될 수 없다.

 

IMAGE CAPTURING

 

카메라가 물체의 광 강도 및 색상을 캡처하는 데 사용되는 사진 이미지와 달리, 각각의 의료 기술은 이미지를 생성하기 위해 살아있는 조직의 상이한 물리적 특성 세트를 사용한다. 예를 들어, MRI가 조직의 자기적 번영에 기초하는 반면, CT 스캔은 이미지를 형성하기 위해 X-선 빔과 생체 조직 사이의 상호작용에 의존한다. 즉, 재료의 상이한 물리적 특성 (광 강도 및 색상 포함)의 의료 이미징 센서는 연구 대상 조직에 대한 해부학적 및 기능적 정보를 기록하기 위해 사용된다.

 

IMAGE REPRESENTATION

 

다른 센서 기술을 사용하여 생체 의료 영상을 생성하더라도 표현 영상에 관해서는 모두 시각적으로 디지털 영상으로 표시된다. 이러한 영상은 그레이 레벨 영상 또는 컬러 영상이다. 그레이 레벨 영상에서 영상의 좌표 (x, y)에 표시된 물체의 빛의 세기 또는 밝기는 "그레이 레벨"이라고 하는 숫자로 표시된다. 그레이 레벨 숫자가 높을수록 영상은 좌표 지점 (x, y)에서 더 밝다. 그레이 레벨 범위의 최대값은 완전히 밝은 점을 나타내는 반면, 그레이 레벨이 0인 지점은 완전히 어두운 점이다. 부분적으로 밝고 부분적으로 어두운 그레이 포인트는 0에서 최대 밝기 값 사이의 그레이 레벨 값을 얻는다. 일반적인 영상에 사용되는 가장 일반적인 그레이 레벨 범위는 0–255, 0–511, 0–1023 등이다. 그레이 레벨은 거의 항상 (실제 숫자와 달리) 음수가 아닌 정수로 설정된다. 이를 통해 디지털 저장 공간 (ex: 디스크 공간)이 많이 절약되고 영상 처리 속도가 크게 향상된다.

 

그레이 레벨 범위가 이미지 해상도에 미치는 영향, (a) 범위 0~255, (b) 범위 0~63, (c) 범위 0~1

 

IMAGE HISTOGRAM

 

영상의 중요한 통계적 특성은 히스토그램이다. 영상의 모든 픽셀의 계조는 [0, G - 1] 구간에 속한다고 가정한다. 따라서, "r"이 영상의 픽셀의 계조를 나타내는 경우 0 ≤ r ≤ G - 1, 여기서 r은 정수이다. 이제 r의 모든 값에 대해 정규화된 주파수 p(r)를 계산한다. 이렇게 하기 위해 주어진 계조 값 r에 대해 영상의 계조가 r과 일치하는 픽셀의 수를 세고 n(r)이라고 이름을 붙인다. 그런 다음 이 수를 영상 n, 즉 영상의 전체 점의 수로 나눈다.

 

 

이러한 정규화된 주파수를 나타내기 위해 p(r)을 사용하는 이유는 이러한 주파수가 제한적으로 회색 수준의 실제 확률에 접근하기 때문이다. 그런 다음 히스토그램은 p(r) 대 r의 그래프로 정의된다.