덴탈 CT 영상에서 블렌딩 비율 전파 함수를 이용한 영상 스티칭

Abstract

영상 스티칭(image stitching)은 중첩되는 영역을 가진 여러 장의 영상들을 정합한 후, 하나의 영상으로 합성하는 것이다. 현재 고해상도 영상을 생성하거나, 제한된 화각을 가진 카메라로 360도 파노라마 영상을 생성하는데 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 3차원 덴탈 CT 영상을 속도 면에서는 최근 연구된 스티칭 알고리즘 보다는 빠르고, 품질 면에서는 기본 스티칭 알고리즘 보다 좋은 품질로 스티칭할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 중첩 영역의 경계선을 기준으로 두 영상의 거리 맵을 생성한 뒤, 각 위치에서 두 거리 맵의 차이 값을 이용하여 가중치 함수를 구성한다. 그 다음 두 영상의 기울기 벡터의 차이와 크기에 앞서 계산한 가중치 함수를 적용함으로써 기울기 벡터를 블렌딩할 비율을 계산하고 이를 개선된 영역 확장 방식으로 전파시키며 영상의 밝기 값을 계산한다. 이로써 영상 간의 평균 밝기 값 차이나 비네팅 효과로 인한 심 결함을 제거할 수 있고, 지역적 정합 오류로 인한 이중 에지가 일부 제거되어 비교적 빠른 속도로 어느 정도의 품질을 보장하는 스티칭 영상을 만들어낼 수 있다.

Image stitching is the process of combining multiple images with overlapping fields of view to produce a high-resolution or 360° panorama image. In this thesis, an algorithm that is faster than recent stitching algorithms and produces a higher quality image compared to results of basic stitching algorithms is proposed. In the proposed algorithm, a weighted function is generated using the difference of two distance functions that calculate a distance from the nearest edge of an overlapped region to each position. And a blending ratio propagation function for two gradient vectors is parameterized by the difference and magnitude of gradient vectors that is also weighted by the weighted function above. When blending ratio is propagated, an improved region growing scheme is used to decide the next position and calculate the next intensity. Based on results, the proposed algorithm produces a good quality stitching image comparatively fast. It removes seam artifact caused by the mean intensity difference between images and vignetting effect. And it partially removes double edges cause by local misalignment.