KR101518751B1

KR101518751B1 - 다중 대조도 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101518751B1
Application number: KR1020130141824A
Authority: KR
Inventors: 황도식
Original assignee: 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2013-11-21
Filing date: 2013-11-21
Publication date: 2015-05-11
Anticipated expiration: 2033-11-21
Also published as: US9928576B2; US20150139516A1

Abstract

본 발명은 다중 대조도 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, (a) 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 동일 조직에 해당하는 픽셀들을 결정하는 단계; 및 (c) 상기 (b) 단계에서 동일 조직으로 결정된 픽셀들의 휘도값들을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법이 제공된다.

Description

다중 대조도 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치{TISSUE-PROPERTY-DEPENDENT DENOISING METHOD AND APPARATUS FOR MULTI-CONTRAST MRI}

본 발명은 다중 대조도 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 자기공명영상에서 경계를 분명히 하면서도 인공적인 느낌을 저감시킬 수 있는 잡음 제거 방법 및 장치에 관한 것이다.

자기공명영상(MRI)이란 자장을 발생시키는 커다란 자석을 구비하는 장치 속에 인체를 들어가게 한 후 고주파를 발생시켜 신체부위에 있는 수소원자핵을 공명시켜 각 조직에서 나오는 신호의 차이를 측정하여 컴퓨터를 통해 재구성하여 얻어진 영상이다.

이는, 자석으로 구성된 장치에서 인체에 고주파를 방사하여 인체에서 에코 신호가 발산되면 이를 되받아서 디지털 정보로 변환하여 영상화하는 것을 말한다.

자기공명영상은 X선을 이용한 검사인 단순 X선 촬영이나 CT와는 달리 비전리 방사선인 고주파를 이용하는 검사이므로 인체에는 사실상 해가 없다는 것이 중요한 장점 중의 하나이다. 인체에 해가 없는 자기장과 비전리 방사선인 라디오 고주파를 이용해 조영제 없이도 CT에 비해 체내 연부조직의 대조도(contrast)가 뛰어나며 수소원자핵을 함유한 조직의 생화학적 특성에 관한 정보를 얻을 수 있다.

인체를 단면으로 보여준다는 점에서는 CT와 유사하지만 CT에서는 인체를 가로로 자른 모양인 횡단면 영상이 위주가 되지만 MRI는 환자의 자세 변화없이 원하는 방향에 따라 인체에 대해 횡축 방향, 세로축 방향, 사선 방향 등의 영상을 자유롭게 얻을 수 있다는 장점도 있다.

의사는 자기공명영상을 통해 환자의 상태를 진단하기 때문에, 개선된 영상 분석 및 정량적 분석을 위해서는 잡음 제거가 필수적이다.

종래의 영상 내에서의 잡음 제거 방법 중 하나는 로우 패스 필터링(Low Pass Filtering: LPF)이다.

로우 패스 필터링은 주변 픽셀들의 평균치를 이용하는 필터로서, 인접한 픽셀간의 상관성이 없을 경우에 효과적이기는 하나, 블러링(Blurring) 현상이 발생하며, 영상의 해상도가 저해되는 현상이 발생하는 단점이 있다.

이를 개선하기 위해, median 필터, anisotropic diffusion 필터 등이 개발되었고, 이를 통해 잡음 제거 성능이 개선되기는 하나, 이러한 비선형 필터를 적용하는 경우 영상이 부자연스러워지는 문제점이 있고, 세밀한 구조체가 사라지는 문제점이 있다.

상기한 잡음 제거 방법은 정확한 진단을 위해 특히 영상 분석이 세밀할 필요가 있는 자기공명영상에서는 적합하지 않다.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 경계를 분명히 하면서도 블러링이 발생하지 않는 다중 대조도 자기공명영상에서 잡음 제거 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 자기공명영상의 잡음을 제거하는 방법으로서, (a) 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 동일 조직에 해당하는 픽셀들을 결정하는 단계; 및 (c) 상기 (b) 단계에서 동일 조직으로 결정된 픽셀들의 휘도값들을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법이 제공된다.

상기 (b) 단계는, (b-1) 상기 복수의 자기공명영상 각각에서 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값 차이를 이용하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 유사도를 계산하는 단계; 및 (b-2) 상기 유사도가 미리 설정된 임계치를 비교하여 상기 제1 픽셀과 상기 제2 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 (c) 단계는, 상기 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 유사도를 통해 상기 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정할 수 있다.

상기 (c) 단계는 상기 복수의 자기공명영상 각각의 모든 픽셀에 대해 휘도값을 가중 평균을 계산하여 상기 모든 픽셀의 새로운 휘도값을 결정할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 자기공명영상의 잡음을 제거하는 방법으로서, (a) 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계; (b) 상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 미리 설정된 영역에 위치한 픽셀들의 동일 조직일 확률을 계산하는 단계; 및 (c) 상기 동일 조직일 확률을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법이 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치로서, 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부; 상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 동일 조직에 해당하는 픽셀들을 결정하는 동일 조직 판단부; 및 상기 동일 조직으로 결정된 픽셀들의 휘도값들을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 필터링부를 포함하는 잡음 제거 장치가 제공된다.

본 발명에 따르면, 서로 다른 대조도를 갖는 자기공명영상에서 동일 조직에 해당하는 픽셀을 판단하고, 이에 기초하여 필터링을 수행하기 때문에 경계를 분명히 하면서도 인공물을 정확히 제거할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자기공명영상에서 잡음 제거 과정의 순서도.
도 2는 다중 대조도 자기공명영상의 예시를 도시한 도면.
도 3은 서로 다른 대조도 자기공명영상에서 픽셀의 신호 변화(signal evolution)를 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자기공명영상 잡음 제거 장치의 구성을 도시한 도면.
도 5 내지 도 6은 본 발명에 따른 잡음 제거된 영상과 종래의 기법을 통한 잡음 제거된 영상을 나타낸 도면.
도 7은 본 발명에 따른 잡음 제거된 영상과 종래의 기법을 통한 잡음 제거된 영상에서의 SNR(signal to noise ratio) 및 CNR(carrier to noise ratio)을 나타낸 도면.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 번호에 상관없이 동일한 수단에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하기로 한다.

본 발명은 서로 다른 대조도를 갖는 복수의 자기공명영상에서 픽셀의 휘도값 변화를 통해 동일 조직을 확률을 고려하여 잡음을 제거하는 것이다.

본 발명에 따른 자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치는 자기공명영상 장비에 연결되어 자기공명영상을 획득하고 이를 분석 및 처리하기 위한 어플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 장치일 수 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자기공명영상에서 잡음 제거 과정의 순서도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 잡음 제거 장치는 동일 부위에 대해 대조도(contrast)가 다른 복수의 자기공명영상을 획득한다(단계 100).

단계 100은 서로 다른 영상 획득 프로토콜을 통해 동일 부위에 대해 다중 대조도(mutli-contrast) 자기공명영상을 획득하는 것이다.

도 2는 다중 대조도 자기공명영상의 예시를 도시한 것으로서, 본 발명에 따른 다중 대조도 자기공명영상은 FLAIR(fluid-attenuated inversion-recovery), T1CE(T1-weighted contrast-enhanced), T1W(T1-weighted) 및 T2W(T1-weighted)를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 다중 대조도 자기공명영상은 상기한 예에 한정되지 않으며 PDW(proton density weighted), DWI(diffusion-weighted image) 등 고주파 펄스의 이완 등을 통해 획득될 수 있는 모든 이미지를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 잡음 제거 장치는 복수의 자기공명영상에서 각 픽셀들의 휘도값의 차이를 이용하여 서로 다른 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단한다(단계 102).

다중 대조도 자기공명영상에서, 각 조직에서 발생하는 신호는 조직에 따라 고유한 특성을 가지며, 이에 따라 동일한 조직인 경우, 하나의 픽셀에 대한 다중 대조도 자기공명영상 각각에서의 휘도값은 유사성을 가지게 된다.

도 3은 서로 다른 대조도 자기공명영상에서 픽셀의 신호 변화(signal evolution)를 도시한 도면으로서, 서로 다른 세 개의 픽셀의 휘도값 변화를 나타낸 것이다.

도 3을 참조하면, 제1 픽셀(300) 및 제2 픽셀(302)은 서로 다른 대조도 자기공명영상에서 휘도값의 변화가 유사한 경향을 가지는 것을 알 수 있으며, 이는 제1 픽셀(300)과 제2 픽셀(302)은 서로 유사한 조직인 것으로 판단할 수 있다.

여기서, 휘도값의 변화가 유사하다는 것은 각 대조도 자기공명영상에서 휘도값의 차이가 크지 않다는 점을 의미한다.

반면, 제1 픽셀(300)과 제3 픽셀(304)은 휘도값의 변화의 유사도가 크지 않기 때문에 서로 다른 조직인 것으로 판단할 수 있다.

본 발명에 따르면, 도 3에서 T1W 프로토콜에 따르면 조직의 구별이 쉽지 않으나, T2W, T1CE 및 FLAIR와 같은 대조도 자기공명영상을 함께 이용하면 조직을 쉽게 구별할 수 있다.

본 발명에 따르면, 단계 102에서, 잡음 제거 장치는 복수의 자기공명영상 각각에서 제1 픽셀의 휘도값과 제2 픽셀의 휘도값 차이를 계산한다.

휘도값 차이는 수학식 1을 통해 이루어질 수 있다.

여기서, r, s: pixel의 위치 (vector로 표현)

S(r): 위치 r 에서의 신호(휘도값)

tn: 대조도 인덱스

S(r,tn): 서로 다른 대조도 자기공명영상에서 위치 r 에서의 신호(휘도값)

h(r): noise의 영향을 보상해주는 정규화 factor(위치 r 부분에서 적용)

D(r,s): 위치 r 에 해당하는 tissue와 위치 s에 해당하는 tissue(조직)와의 휘도값 차이

이후, 휘도값 차이 계산을 통해 아래의 수학식 2와 같이 제1 픽셀과 제2 픽셀의 유사도가 계산될 수 있다.

는 위치 r, s 픽셀의 유사도이다.

유사도는 두 픽셀의 차이 정도로서 D(r,s)의 값으로 결정되며 가중치로 정의될 수 있다.

차이 D(r,s)가 크면 클수록, 유사도는 작아지며, 가중 평균시 영향력이 줄어들게 된다. 차이 D(r,s)가 작으면 작을수록, 유사도가 크게 되어, 가중 평균시 영향력이 커지게 된다. 즉, D(r,s)가 작다는 것은, r과 s가 동일 조직일 정도가 높은 것이고 (동일 조직일 확률이 높음), 따라서 가중 평균시 영향력을 높게 한다.

는 정규화 상수이다.

B는 위치 r의 주위 영역을 나타내고(즉, 이 영역 내에서만 필터링을 수행함), B는 위치 r의 주위 영역일 수 있고, 이 영역이 전체 영상으로 확대될 수 있다.

계산된 유사도가 미리 설정된 임계치보다 큰 경우 동일 조직인 것으로 판단할 수 있다.

단계 102에서 서로 다른 픽셀이 동일 조직인 것으로 판단되는 경우, 잡음 제거 장치는 제1 픽셀의 휘도값과 제2 픽셀의 휘도값을 이용하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정한다(단계 104).

단계 104는 조직 정보에 기초한 필터링 과정으로 정의되며, 단계 104에서 잡음 제거 장치는 단계 102에서 계산된 유사도에 기초하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하게 된다.

가중 평균에서 사용되는 가중치는 상기한 유사도이다.

수학식 3은 본 발명에 따른 필터링을 위한 수식을 나타낸 것이다.

은 위치 r 픽셀의 새로운 휘도값이다.

단계 104는 하나의 자기공명영상의 모든 픽셀들에 대해 수행되며, 또한 복수의 자기공명영상 모두에서 동일하게 수행된다.

상기에서는 서로 다른 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단하고, 동일 조직에 해당하는 픽셀들을 가중 평균하여 필터링을 수행하는 것으로 설명하였다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 잡음 제거 장치는 미리 설정된 영역에 위치한 픽셀들의 동일 조직인 확률을 계산하고, 이에 따라 필터링을 수행할 수 있다.

다중 대조도 자기공명영상 각각에서 미리 설정된 영역에 위치한 픽셀들의 휘도값 차이를 통해 유사도를 계산하고, 유사도에 기초하여 가중 평균함으로써 픽셀의 새로운 휘도값을 결정할 수 있다. 이러한 경우, 유사도와 미리 설정된 임계치와의 비교 과정은 생략될 수 있다.

도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 자기공명영상 잡음 제거 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자기공명영상 잡음 제거 장치는 자기공명영상 획득부(500), 동일 조직 판단부(402) 및 필터링부(404)를 포함할 수 있다.

자기공명영상 획득부(400)는 서로 다른 대조도를 갖는 복수의 자기공명영상을 획득한다.

동일 조직 판단부(402)는 복수의 자기공명영상을 이용하여 동일 조직에 해당하는 픽셀을 결정한다.

본 발명에 따른 동일 조직 판단부(402)는 휘도값 차이 계산부(410) 및 유사도 계산부(412) 및 임계치 비교부(414)를 포함할 수 있다.

휘도값 차이 계산부(410)는 서로 다른 대조도 자기공명영상 각각에서 서로 다른 픽셀의 휘도값 차이를 계산하며, 유사도 계산부(412)는 휘도값의 차이를 이용하여 서로 다른 픽셀의 유사도를 계산한다.

임계치 비교부(4141는 상기한 바와 같이 계산된 유사도와 미리 설정된 임계치를 비교하여 서로 다른 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단한다.

필터링부(404)는 동일 조직으로 판단된 픽셀에 대해 미리 계산된 유사도를 이용하여 가중 평균하여 픽셀의 새로운 휘도값을 결정한다.

본 발명에 따르면, 동일 조직인지 여부를 판단하여 필터링, 즉 잡음 제거를 수행하기 때문에 경계를 명확히 하면서도 인공물이 제거된 영상을 얻을 수 있다.

도 5 내지 도 6은 본 발명에 따른 잡음 제거된 영상과 종래의 기법을 통한 잡음 제거된 영상을 나타낸 도면이다.

도 5 내지 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 잡음 제거를 적용하는 경우 다른 기법에 비해 경계가 명확해지면서 인공적인 느낌이 제거된다.

도 7은 본 발명에 따른 잡음 제거된 영상과 종래의 기법을 통한 잡음 제거된 영상에서의 SNR(signal to noise ratio) 및 CNR(carrier to noise ratio)을 나타낸 것이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 잡음을 제거하는 경우, SNR 및 CNR이 모두 향상되는 것을 확인할 수 있다.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims

자기공명영상의 잡음을 제거하는 방법으로서,
(a) 인체의 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계;
(b) 상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 동일 조직에 해당하는 픽셀들을 결정하는 단계; 및
(c) 상기 (b) 단계에서 동일 조직으로 결정된 픽셀들의 휘도값들을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법.
제1항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
(b-1) 상기 복수의 자기공명영상 각각에서 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값 차이를 이용하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 유사도를 계산하는 단계; 및
(b-2) 상기 계산된 유사도와 미리 설정된 임계치를 비교하여 상기 제1 픽셀과 상기 제2 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법.
제2항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 유사도를 통해 상기 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 잡음 제거 방법.
제3항에 있어서,
상기 (c) 단계는 상기 복수의 자기공명영상 각각의 모든 픽셀에 대해 휘도값을 가중 평균을 계산하여 상기 모든 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 잡음 제거 방법.
자기공명영상의 잡음을 제거하는 방법으로서,
(a) 인체의 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 단계;
(b) 상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 미리 설정된 영역에 위치한 픽셀들의 동일 조직일 확률을 계산하는 단계; 및
(c) 상기 동일 조직일 확률을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법.
제5항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
상기 복수의 자기공명영상 각각에서 제1 픽셀과 제2 픽셀의 휘도값 차이를 이용하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀이 동일 조직일 확률을 계산하는 단계를 포함하는 잡음 제거 방법.
제6항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 동일 조직일 확률에 따라 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 잡음 제거 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
자기공명영상에서 잡음을 제거하는 장치로서,
인체의 동일 부위에 대한 대조도가 다른 복수의 자기공명영상을 획득하는 자기공명영상 획득부;
상기 복수의 자기공명영상을 이용하여 동일 조직에 해당하는 픽셀들을 결정하는 동일 조직 판단부; 및
상기 동일 조직으로 결정된 픽셀들의 휘도값들을 이용하여 상기 픽셀들의 새로운 휘도값을 계산하는 필터링부를 포함하는 잡음 제거 장치.
제9항에 있어서,
상기 동일 조직 판단부는,
상기 복수의 자기공명영상 각각에서 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값 차이를 계산하는 휘도값 차이 계산부; 및
상기 휘도값 차이를 이용하여 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 유사도를 계산하는 유사도 계산부를 포함하는 잡음 제거 장치.
제10항에 있어서,
상기 동일 조직 판단부는,
상기 계산된 유사도와 미리 설정된 임계치를 비교하여 상기 제1 픽셀 및 제2 픽셀이 동일 조직인지 여부를 판단하는 임계치 비교부를 더 포함하는 잡음 제거 장치.
제10항에 있어서,
상기 필터링부는,
상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 유사도를 통해 상기 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 휘도값을 가중 평균하여 상기 제1 픽셀 및 상기 제2 픽셀의 새로운 휘도값을 결정하는 잡음 제거 장치.