디지털 설진 영상의 ROI 분할에 의한 손실/무손실 압축

Lossy/Lossless Compression based on ROI Segmentation for                   Digital Tongue Images.

Ji Hyeon Jang, Chang Yeol Choi, Bo Yeon Kim

Dept. of Computer Information and Communications Engineering, Kangwon National University, jhjang@kwun.kangwon.ac.kr

Abstract: The oriental medical doctors used to examine the tongue body color and shape to determine the patient's body condition. To analyse the color and shape of the tongue from the digital tongue images, we propose the automatic ROI segmentation method and the combined lossless and lossy compression for each ROI area and non-ROI area. We evaluated the proposed lossy/lossless compression method on the tongue image. The experimental results reported that the proposed segmentation method could extract ROI and the compression method was efficient for the digital tongue images.

Keyword: Digital Tongue Image, ROI(Region-of-Interest), Lossy/Lossless Compression

I. 배 경

) 본 연구는 보건복지부 한방치료기술연구개발사업(00-PJ9-PG3- 51300-0001)과 강원대학교 BK21 사업의 지원에 의하여 이루어진 것임.

설진(舌診)은 환자의 설질(舌質)과 설태(舌苔)의 변화를 관찰하고 질병을 진단하는 방법으로 이를 촬영하고 관리하는 디지털 설진 시스템이 개발되고 있다. 촬영된 환자의 설 영상 정보를 이용하여 한의사의 의사결정에 도움을 주기 위해서는 설 영상을 자동으로 분석하는 도구와 획득된 설질 부위의 왜곡을 최소화할 수 있는 압축 방법 개발이 필요하다. 최근에 관심을 받고 있는 손실/무손실 압축 방법은 의사의 관심 영역은 손실이 없어야 하며 비관심 영역은 손실을 허용하는 의료 영상의 특수성에 부합하는 방법이다. 본 연구에서는 설 영상 획득 및 관리용으로 개발된 디지털 설진 시스템을 사용하여 설 영상을 획득한 후 디지털 설 영상에 대한 자동 영역 분할 기법 및 Non-ROI와 ROI에 대한 손실/무손실 압축 방법을 제안하였다.

II. 방 법

설 영상은 영상 내에서의 설질(舌質), 얼굴, 입술 그리고 목이 나타나는 영상의 대부분이 붉은 색 계열이라는 특징을 가지고 있다.  이 중에서 얼굴은 보다 노란 색에 가깝기 때문에 영상의 red 색상 정보를 이용하면  배경으로부터 얼굴,  입술 및 설 영역을 분리해 낼 수 있다. 그러나 이와 같은 방법으로는 입술과  설 영역이 인접해 있어 배경으로부터 같은 객체로 분리되기 때문에 입술과 설 영역을 재 분리하기 위한 방법이 필요하다. 이를 위해 팽창(dilation)과 침식(erosion) 방법을 반복하여 입술과 설 영역을 분리한다.

설 영역 분리 알고리즘으로 얻어진 ROI를 통해 ROI는 무손실 압축으로 Non-ROI는 손실 압축으로 한다. 압축 방법은 DCT(discrete cosine transform) 기반의 JPEG(Joint Photographic Experts Group)을 사용하였다.

III. 결 과

설 영상의 특징인 붉은 색 정보를 이용하여 설 영역과 배경 부분을 효율적으로 분리해 내었으며, 설 영역은 무손실 압축을, 그리고 배경 영역은 손실 압축 기법을 적용하였다. 제안된 압축 기법을 적용하여 15%이상의 압축 성능을 향상시킬 수 있었다.

IV. 결 론

설 영상의 ROI 분할에 의한 손실/무손실 압축 방법을 통해 관심 영역에 대한 정보를 손실 없이 저장 할 수 있으며, 영상 데이터 저장 공간을 줄이면서 영상 전송속도를 빠르게 하였다. 본 연구를 통해 다른 의료 영상의 압축 방법에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

참고문헌

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2. K. R. Rao and J. J. Hwang, "Techniques & Standards for Image·Video & Audio Coding", Prentice Hall, 1996

3. S. B. Gokturk, C. Tomasi, B. Girod, and C. Beaulieu, "Medical image compression based on region of interest, with application to colon CT image", Proc. 23rd Annual Conf. IEEE-EMBS, Turkey, Oct 2001.

4. Heng-Ming Tai, Men Long, Wei He, and Hao Yang, "An Efficient Region of Interest Coding for Medical Image Compression", Proc. 24rd Annual Conf IEEE-EMBS, Houston, TX, Oct 2002.