CTデータの画像処理:平滑化によるノイズ除去


画像データにはノイズがつきものです。 二次元画像処理の基本技術として、平滑化があります。 近くにあるピクセルの値を参照して、ノイズを除去します。
三次元画像の場合は、三次元的に近い位置にあるボクセルの値を参照して平滑化を行います。


以下に、その代表的な方法を述べます。

平均:
近くにあるものをすべて合計し、平均します。 計算量が一番少ないものの、ボケやすい欠点があります。
メディアン(中間値):
近くにあるものをまとめ、順番に並べます。順位が真ん中のものをボクセル値として採用します。 エラー値などの変な値の影響を受けにくいフィルタです。
ガウスフィルタ Gaussian filter:
近いものほど重く、遠いものほど軽く重み付けして平均をとります。 散乱等のガスシアンノイズの影響で、距離が近い位置にある信号が混ざることを想定したフィルタです。
バイラテラルフィルタ Bilateral filter:
ガウスフィルタと同様、位置が近いものほど重く、遠いものほど軽く重み付けします。 さらに、ボクセル値が近いものを大きく、離れているものを小さく重み付けします。 位置が近くて値も近いものを優先して混ぜ合わせる、という考えです。
物体の境界を保持したままノイズを除去できる場合が多く、性能は非常に良いといえます。 その代わり、計算量が膨大になります。