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CT画像処理に用いるFilter：Smoothing

発行：エスオーエル株式会社
https://www.sol-j.co.jp/

連載「測定の新常識！？SOLがお伝えするノウハウ！」
2015年7月1日号　VOL.017

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こんにちは。

私は趣味で和楽器(琴と三味線)を習っています。
といっても子供が生まれてからはなかなか練習もできず、、、
今は気分転換が主目的の月1回のお稽古になってしまっています。

ここ1年ぐらい琴の曲ばかりお稽古していたのですが、
先生と三味線もちゃんとやらないとね、という話になり、
最近になって、三味線の曲も練習し始めました。

久しぶりに弾いて
三味線、楽しい！！と改めて感じました。

三味線はお琴に比べて(私的に)10倍ぐらい難しいのですが、
その分、弾けたときの喜びが大きいです。

いつも気分良く弾いているところに2歳の息子が乱入し、
強制終了となります。

和楽器は年を取っても技術は衰えず続けられるので、
おばあちゃんになってから沢山弾くぞ！と今から思っています。


さて、本題に入ります。

今回は、"CT画像処理に用いるFilter：Smoothing"についてです。

以前はCTでの解析といえば、
数百枚のレントゲン画像より再構成したボリュームデータから、
対象の形状を自動でポリゴンデータ(STL)化し、
そのデータを元に寸法測定を行うのが主でした。

しかし、最近ではお客様が求める解析内容も多種多様化し、
自動STLデータのみでは対応しきれない解析も多くなってきております。

例えば、複合品の解析です。
金属＋樹脂などの複合品は、ビームハードニング現象等により
アーチファクト、即ちノイズが多くなり形状を正確に
把握するのが難しくなります。

そこで活用するのが、画像処理Filterです。

今回は、その中でもSmoothing Filterについて
ご紹介したいと思います。

SmoothingFilterはノイズ低減に有効なFilterになります。
材質毎の形状分離において、重要な役割を果たします。

ノイズを低減することにより、不要なデータが削除されますので
必要な形状を認識し易くなります。

ノイズを効果的に減らすことができますが、
Filter処理によってデータ値が変化しますので、
特に定量化が目的の場合は注意が必要です。

弊社でご提案しているボリュームデータ解析ソフトにて
対応可能なSmoothing Filterを4つ、挙げてみます。

・Median Filter
基本的なSmoothingフィルターです。
散乱した点状ノイズ(ごま塩ノイズ)除去に効果的です。

・Bilateral Filter
エッジの特徴を保持しつつ、ノイズ除去を行います。

・Non-Local Means
ホワイトノイズ除去に効果的です。
処理に時間がかかります。

・Edge-Preserving Smoothing
エッジの特徴を保持しつつ、内部を平準化します。


Filterは上に挙げた以外でも、まだまだ種類がありますが、
今回は代表的なものを簡単にご紹介しました。

簡単すぎて物足りないかもしれませんが、、、
また別の機会にでも、お話できればと思います。


最後までお読みいただき、有り難うございました。


--
AK.T


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