I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1 ,   p p .   5 0 1 9 ~ 5 0 3 3   I SS N:  2 0 8 8 - 87 08 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 6 . pp 5 0 1 9 - 5 0 3 3          5019       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   Ev a lua ting  spa tial a nd f re quency  d o m a in enhan c e ment  techniqu es o n de n tal i m a g es  to a ss ist den tal i m pla nt  t hera py       Sh a s hi k a la   J . 1 ,   T ha ng a du ra i   N . 2   1 De p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n ,   JA IN (De e m e d - to - b e   Un iv e rsity ),   BM S   In stit u te o f   T e c h n o lo g y   a n d   M a n a g e m e n t,   Be n g a lu ru ,   Ka rn a ta k a ,   In d ia   2 De p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   Ce n tre f o Em e r g in g   T e c h n o lo g ies ,   JA IN  (De e m e d - to - b e   Un iv e rsity ),   Be n g a lu ru ,   Ka rn a tak a ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   4 ,   2 0 2 1   R ev i s ed   A p r   8 ,   2 0 2 1   A cc ep ted   A p r   2 7 ,   2 0 2 1       De n tal  im a g in g   p ro v id e t h e   p a ti e n t' a n a to m ica d e tails  f o th e   d e n tal   im p lan b a se d   o n   th e   m a x il lo fa c ial  stru c tu re   a n d   th e   tw o - d ime n sio n a g e o m e tri c   p ro jec ti o n ,   h e lp i n g   c li n ica e x p e rts  d e c id e   w h e th e th e   i m p lan su rg e r y   is  su it a b le  f o a   p a rti c u l a p a ti e n t.   De n tal  im a g e o f ten   s u f fe f ro m   p ro b lem a s so c iate d   w it h   ra n d o m   n o ise   a n d   l o w   c o n tras f a c to rs,  w h ich   n e e d   e ffe c ti v e   p re p ro c e ss in g   o p e ra ti o n s.  Ho w e v e r,   e a c h   e n h a n c e m e n tec h n iq u e   c o m e w it h   so m e   a d v a n tag e a n d   li m it a ti o n s.  T h e re f o re ,   c h o o sin g   a   su it a b le   im a g e   e n h a n c e m e n m e th o d   a lw a y a   d iff icu lt   tas k .   In   th is  p a p e r,   a   u n iv e rsa f ra m e w o rk   i p ro p o se d   th a t   in teg ra tes   th e   f u n c ti o n a l it y   o f   v a rio u e n h a n c e m e n m e c h a n is m so   th a d e n ti sts  c a n   se lec a   su it a b le  m e th o d   o th e ir  o w n   c h o ice   to   im p ro v e   th e   q u a li ty   o f   d e n tal  i m a g e   f o t h e   im p lan p ro c e d u re .   T h e   p ro p o se d   f ra m e w o rk   e v a lu a tes   th e   e ff e c ti v e n e s o f   b o t h   f re q u e n c y   d o m a in   e n h a n c e m e n a n d   sp a ti a l   d o m a in   e n h a n c e m e n tec h n iq u e s   o n   d e n tal  im a g e s.  T h e   se l e c ti o n   o f   th e   b e st  e n h a n c e m e n m e th o d   f u rth e d e p e n d o n   th e   o u t p u im a g e   p e rc e p ti b il it y   re sp o n se s,   p e a k   sig n a l - to - n o ise   ra ti o   ( P S NR ) ,   a n d   sh a r p n e ss .   T h e   p ro p o se d   f ra m e w o rk   o ff e rs  a   f l e x ib le  a n d   sc a lab le  a p p ro a c h   to   t h e   d e n tal  e x p e rt  to   p e rf o r m   e n h a n c e m e n o f   a   d e n tal   im a g e   a c c o rd in g   to   v isu a ima g e   f e a tu re a n d   d if fe re n e n h a n c e m e n re q u irem e n ts.   K ey w o r d s :   C B C T   C o n tr ast e n h an ce m e n t   Den tal  x - r a y   Op ti m izatio n   P r ep r o ce s s in g   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sh as h i k ala  J .   Dep ar t m en t o f   E lectr o n ics a n d   C o m m u n icat io n   J A I ( Dee m ed - to - be   Un iv er s i t y )   B MS  I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y   an d   Ma n a g e m e n t,  B en g al u r u ,   Kar n atak a,   I n d ia   E m ail: s h a s h i k ala_ j @ b m s it.i n       1.   I NT RO D UCT I O N     Den tal  i m p la n s u r g er y   o f te n   r ef er s   to   co m p licated   s u b j ec th at  r eq u ir es  a n   ex tr e m le v el  o f   s k ill   an d   p r o f icien c y   i n   w id r an g o f   cli n ical  d e n ti s tr y   d is c ip lin es.  T h en tire   i m p la n tatio n   p r o ce s s   is   d y n a m ic,   an d   g o o d   h ea li n g   e n v ir o n m en is   n o al w a y s   p o s s ib le  to   ac h iev e.   C o m p licatio n s   in ev itab l y   o cc u r ;   q u an ti f iab le  m ea s u r es  ca n   b u s e f u in   p r ev e n ti n g   s u ch   co m p lica tio n s .   T h ese  i n cl u d in cl u s i v cli n ica l   ass es s m en t s   a n d   r ad io g r ap h ic  an al y s is   to   p r ed ict  p o s s ib le  co m p licatio n s   a n d   tr ea ac co r d in g l y .   Ho w e v er ,   f e o f   t h ese  p r o b le m s   n ee d   litt l clin ical  ca r e,   w h ile   s o m e   m a y   d e m an d   a   co m p r eh e n s iv e   p r e - o p er ativ e   ass es s m en t   b y   s p ec iali s ts   in   d if f er en t   d en ti s tr y   d is cip li n es.  T h ad v a n ce m e n t   i n to   i m ag e   ac q u i s itio n   tech n o lo g y   an d   r ad io lo g y   b e n ef its   v ar io u s   m o d alit ies   o f   h u m a n   o r g a n   d ia g n o s is   s u ch   as  b o n d i s o r d er   an al y s is ,   n er v d is o r d er ,   o r g an   m al f u n c tio n i n g ,   a n d   g r o w t h   o f   ab n o r m al  t is s u e s ,   f ac ilit ati n g   th e   v ar io u s   s ta g es   o f   tr ea t m en p lan n i n g   f o r   th clin ical  s t u d ies  [ 1 ] .   T h r ad io l o g y   u s ed   f o r   th d en tal  d iag n o s is   an d   tr ea t m e n is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 0 1 9   -   5 0 3 3   5020   p o p u lar ly   k n o w n   as   d en ta r ad io g r ap h ,   i m a g i n g   d en ti s tr y ,   o r   o r al  an d   m a x illo f ac ial  r ad i o lo g y   ( OM F R )   [ 2 ] .   T h er ar v ar io u s   f o r m s   o f   d e n tal  i m a g in g   m o d ali ties .   Ho wev er ,   th d en ta x - r a y   i m a g i s   q u ite  p o p u lar ,   an d   an o th er   i m ag i n g   m o d al it y   c o n e - b ea m   co m p u ted   to m o g r ap h y   ( C B C T )   is   g ain in g   p o p u lar it y   d u to   it s   ad v an ce d   f ea t u r o f   v is u alizi n g   t h m ax i llo f ac ial  r e g io n   f r o m   d i f f er e n v ie w s .   C B C T   p r o v id es  in ter ac ti v e   ex h ib it io n   m et h o d s   s u ch   a s   m u ltip la n ar   r ec o n s tr u ctio n   a n d   3 - d i m e n s io n al  e v al u atio n ,   w h ic h   h e lp s   to   v i s u alize   an   af f ec ted   to o th ' s   p o s it io n   a s s o ciate d   w it h   s u r r o u n d in g   c r itical  s tr u ct u r es  a n d   ad j ac en teeth .   I n   o r d er   to   av o id   an y   ill - e f f ec t,  t h r ad iat io n   is   k ep lo w   w h ile  ta k i n g   t h d en ta x - r a y   [ 3 ] .   T h d en tal  x - r a y   p r o d u ce d   at  lo w   r ad iatio n   a n d   li m ited   c ap ac it y   d ev ices  p r o v id es   v e r y   lo w - q u alit y   i m a g e s   w it h   p o o r   co n tr ast  an d   b r ig h t n es s ,   ca u s i n g   v is ib ilit y   d if f er en ce s   an d   a m b i g u it y   w h il an al y s i s   [ 4 ] .   T h co n tr ast   o f   th d en tal  i m a g i s   d eg r ad ed   d u to   th p en e tr ati n g   p o w er   o f   th e   r a d iatio n   s o u r ce ,   th ick n es s   d i f f er e n ce ,   a n d   Den s it y   d if f er en ce   [ 5 ] .   T h s p ec if ic  n o is es  an d   ar tif ac ts   d u to   p atien m o v e m en t,  in cl u d in g   b r ea th i n g   a n d   h ea r tb ea d u r in g   th e   r ad io g r ap h y ,   b ec au s e   i m a g in g   ar tif ac ts   to   t h d en tal  i m a g e.   T h d en tis o r   m ax i llo f ac ial   s u r g eo n s   m u s k n o m o r s p ec i f ic  d etails  s u ch   as  l a m i n d u r a,   d en tin - th ick n es s ,   p u lp   tis s u co n d itio n s   f o r   f illi n g ,   b etter   an al y s is ,   tr ea t m e n t,  an d   s u r g ical  i m p la n ti n g   p la n s   [ 6 ] .   T h er ef o r e,   e n h a n ce m en tech n iq u e s   ar ess e n tial  f o r   d en tal   i m a g es to   p r o v id e   v is u all y   an a l y za b le  in p u t to   d en tal  p r o f ess io n als   [7 ].     In   d en tal  i m a g es  e n h an ce m e n t ,   th p r i m o b j ec tiv is   to   g i v m o r v i s ib ilit y   to   th co r i n f o r m atio n   an d   n eg lect  o r   n u ll if y   t h s ec o n d ar y   f ea t u r es  o r   in f o r m atio n   to   i m p r o v th q u alit y   o f   v i s u al  p er c ep tio n   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   B o th   th o b j ec tiv o f   t h e   p er ce p tio n   b y   t h h u m a n   v i s io n   s y s te m   ( HVS)   a n d   co m p u ter   v i s io n   s y s te m   ( C VS)   s h all  m ee t h r esp ec ti v g o al  o f   d ia g n o s is   b y   h u m a n s   a n d   co m p u ter s .   T h v i s u al  ch ar ac ter is tic  o f   th e   d en tal  i m a g es  v ar ies   d u e   to   p ix el  d i f f er en ce s   i n   g r a y s ca le  a cr o s s   th e   s p atial   d o m ai n .   T h e   g a m m co r r ec tio n   m et h o d   ( GC M)   is   ap p licab le  in   s u ch   ca s es  [ 1 0 ] .   T h GC o f   i m a g e n h a n ce m en f o r   d en tal  i m a g es  i s   ev alu a ted   in   t h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   [ 1 1 ] .   A n o t h er   p o p u lar   m et h o d   is   h is to g r a m - b ased   h i s to g r a m   eq u aliza tio n   a n d   co n tr a s li m i ted   ad ap tiv h i s to g r a m   eq u al i za tio n   ( C L A HE )   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   T h ese  tec h n iq u e s   ar w id el y   ac ce p ted   i n   m ed ical  i m ag e   en h a n ce m e n d u to   t h f r eq u en c y   d i s tr ib u tio n   o f   v i s u al  s tati s tics   f r o m   t h e   h is to g r a m .   A p ar f r o m   t h i s ,   th er ar m a n y   o th er   e n h an c e m en tec h n iq u es   u s ed   i n   t h en h an ce m e n o f   i m a g es.  Ho w ev er ,   ea c h   tech n iq u is   as s o ciate d   w ith   s o m e   ad v an ta g es  a n d   li m itatio n s   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   A n o t h er   f ac to r   is   s elec ti n g   an   ap p r o p r iate  en h a n ce m e n m ec h a n is m   is   v er y   d i f f ic u lt,  as   th e   ch o i ce   d ep en d s   o n   t h e   i m a g o f   i n ter est  a n d   tr ea t m en o b j ec tiv es.  T h er ef o r e,   t h p r o p o s ed   s tu d y   i n tr o d u ce s   f r a m e w o r k   t h at   au to m ate s   th s e lectio n   o f   e n h an ce m e n tech n iq u es  b ased   o n   th d en tal  i m ag p r ep r o ce s s i n g   r eq u ir e m e n t.  T h s ig n i f ica n t c o n tr ib u tio n s   o f   th p r o p o s ed   s tu d y   ar b ein g   as     T h p r o p o s ed   s tu d y   ev al u at es  d if f er en s p atial  an d   f r eq u en c y   d o m ai n   e n h a n ce m en t   tech n iq u es  f o r   s elec ti n g   i m p r o v ed   d en tal  i m a g es b ased   o n   en h a n ce d   i m a g v is u al  q u al it y .       T h s tu d y   p r ese n ts   t h m o d e lin g   o f   u n i v er s al  f r a m e w o r k   th a in te g r ates  th f u n ctio n alit y   o f   v ar io u s   en h a n ce m en m ec h a n is m s   w i th   v ar iab le  u s er   ch o ice  o p tio n s   s o   t h at  d en t is t s   ca n   s e lect   b ased   o n   th eir   r eq u ir e m en ts .       T h d esig n   o f   t h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   i s   f le x ib le  an d   s ca la b le  th at  ca n   s u p p o r o th er   i m a g in g   m o d alities   o r   d o m ain s   to   p er f o r m   i m a g en h a n ce m en t.       T h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   o f f er s   co s t - ef f ec ti v en e s s   a n d   q u alit y   ap p r o ac h   in   clin ical  an al y s i s   to w ar d s   ca r r y i n g   o u t p r e - o p er ativ as s ess m en t s   to   ad v an tag t h p ati en t scr ee n in g   p r o ce s s .       T h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   h a s   also   i n co r p o r ated   th o p tim izatio n   f u n ctio n a lit y   i n   t h e   d en tal  i m a g en h a n ce m en t to   an al y ze   b etter   i m ag e s   b ased   o n   p ar ticu lar   r eq u ir e m e n ts .     T h s elec tio n   o f   s u itab le   e n h a n ce m en m ec h an i s m   f o r   a   p ar ticu lar   d e n tal  i m a g w ill   d ep en d   o n   th e   vi s u al  i m a g f ea t u r e.   T h s ele ctio n   o f   e n h an ce d   i m a g d ep en d s   o n   th e   o u tco m e,   i.e . ,   h u m an   e y ev id en ce   ( v is u al  q u alit y )   an d   t h o u tp u t   i m ag s tati s tics   i n   ter m s   o f   p e ak   s i g n a l to   n o is r atio   ( P SNR ) ,   s h ar p n ess .     T h r est  o f   th s ec tio n s   in   t h is   p ap er   ar e   o r g a n ized   in   th f o l lo w i n g   m a n n er Sectio n   1 . 1   p r esen t s   th e   b ac k g r o u n d   an d   r esear ch   p r o b lem   i n   s ec tio n   1 . 2 .   Secti o n   2   d is cu s s es  t h p r o p o s ed   s y s te m   a n d   its   i m p le m en ta tio n   d esig n .   Secti o n   3   h ig h li g h ts   t h r es u lt   an d   o u tco m e   a n al y s is .   T h co n cl u s io n   o f   t h o v er a ll   w o r k   p r ese n ted   in   t h is   c h ap ter   is   m e n tio n ed   i n   s ec tio n   4 .   Ov er   th e   last   d ec ad es,  e n o r m o u s   r e s ea r ch   h as  b ee n   c ar r ied   o u to w ar d s   m ed ical   i m a g i n g   p r ep r o ce s s in g   a n d   i m a g q u alit y   e n h a n ce m en t.  T h is   r esear ch   s tu d y   co n s id er s   ca s s t u d y   o f   t h en h a n ce m en o f   d en tal  i m a g i n g   to   b en ef i i m p la n t h er ap y .   T h is   s ec tio n   p r esen ts   r elate d   w o r k   i n   t h co n te x t   o f   d en tal  x - r a y   i m a g a n d   C B C T   im a g e n h a n ce m e n t.  T h w o r k   d o n b y   C h o et  a l .   [ 1 6 ]   f o cu s es  o n   t h e   m u lti - le v el  e n h a n ce m e n o f   t h p er iap ical  d en ta i m a g e.   T h au t h o r s   f ir s u s ed   h i s to g r a m   tec h n iq u es   to   m ai n tai n   ev e n   d i s tr ib u tio n   an d   p er f o r m   n o r m a lizatio n   o f   t h in p u i m ag e,   a f f ec ted   b y   lo w   d o s e s   u s ed   d u r i n g   p atien i m a g i n g .   On   t h o th er   h an d ,   th co n tr ast  li m ite d   ad ap tiv h is to g r a m   co n tr a s   li m i ted   ad ap tiv h is to g r a m   eq u aliza tio n   ( C L AHE )   is   ad o p ted   to   im p r o v i s e   lo ca co n tr ast  o f   th i m a g e,   ca r r ied   o u w i th   a   d if f er e n le v el  o f   co n tr as ad ju s t m e n ts .   F u r t h er ,   th s h ar p n ess   o f   t h i m ag i s   m ai n tai n e d   u s in g   a n   u n   s h ar p   m as k i n g   m ec h a n is m .   Ka m ez a w et   a l .   [ 1 7 ]   co n s id er ed   t h ca s o f   t h C B C T   i m ag ca p t u r ed   w it h   lo w   d o s e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tin g   s p a tia l a n d   fr eq u e n cy   d o ma in   en h a n ce men t te ch n iq u es o n   d en ta l ima g es to   …  ( S h a s h ika la   J. )   5021   an d   i m a g e - g u id ed   p atien p o s itio n i n g   s y s te m .   T h n o is in tr o d u ce d   in   th C B C T   i m ag d u to   p atien p o s itio n in g   s et u p   an d   lo w   d o s C B C T   w as  s u p p r ess ed   u s i n g   d en o is i n g   ap p r o ac h .   Var io u s   d en o is i n g   m ec h a n i s m   w as   u s ed   i n   t h i s   s t u d y   to   ev a lu ate   t h p er f o r m a n ce   o f   ea ch   d en o is i n g   m et h o d s   to w ar d s   id en ti f y i n g   s u itab le  d en o is ed   i m ag e.   T h s tu d y   o u tco m d em o n s tr ate s   th at  t h ed g e - p r eser v in g   d en o is i n g   tech n iq u ac h ie v es  h ig h er   n o i s r ed u ctio n .   Yin   et  a l .   [ 1 8 ]   p r esen te d   th r esh o ld in g   m ec h an i s m - b a s ed   n o is e   s u p p r ess io n   alg o r ith m   f o r   C B C T   im ag en h a n ce m en t.  T h r es h o ld in g   is   ap p lied   in   th w av ele co ef f ic ien t   m ag n it u d d iv id ed   in to   t w o   d if f er e n p ar ts   as  ir r eg u lar   an d   r eg u lar   co ef f ic ien t s .   B ased   o n   th C B C T - p r o j ec tio n   n o is e   ad j u s t m en t   e s ti m atio n   tech n iq u i s   d esi g n ed   to   p er f o r m   d e n o is i n g   o p er atio n s .   T h o u tco m e   ex h ib it s   an   i n cr ea s ed   r ate  o f   P SNR   ac h iev ed   b y   t h i n tr o d u ce d   m ec h a n is m .     Am ir et  a l .   [ 1 9 ]   co n d u cted   s tu d y   f o c u s ed   o n   p o s itio n i n g   er r o r   in   p an o r am ic  d e n tal  i m ag e.   T h e   s tu d y   h i g h li g h ted   t h at  d u to   p o s itio n in g   er r o r ,   th i m ag in g   p r o ce s s es  ar ca r r ied   o u r ec u r s i v el y .   P atien t s   h av to   b ex p o s ed   to   r ad iati o n   ev er y   ti m e,   w h ic h   is   s ig n i f ica n co n ce r n   to   p atien h ea lt h .   T h au th o r s   s u g g e s ted   en h an ce m e n o v er   p an o r am ic  i m ag e s   to   av o id   r ep etitiv p r o ce s s   im a g i n g .   I n   th is   s t u d y ,   a n   au to m at ic  p o s itio n i n g   er r o r   co r r ec tio n   m o d el  is   i n tr o d u ce d   w it h   an   ad ap tiv G C to   en h an ce   t h i m ag to   h ig h li g h t h m a x illa  s in u s o id   r eg io n .   An o t h er   r esear ch   w o r k   to w ar d s   e n h a n ci n g   t h p an o r a m ic  d en tal  i m ag e   is   ca r r ied   o u b y   Ka n d an   et  a l .   [ 2 0 ] .   I n   th is ,   th au t h o r s   h a v u s ed   co m b i n ed   ap p r o ac h   o f   GC a n d   Gr a y   lev el  co - o cc u r r e n ce   m atr i x   to   ad d r ess   p o o r   co n tr as an d   lu m in an ce   n o n li n ea r it y .   T h co m b in ed   ap p r o ac h   w a s   u s ed   to   r ed u ce   t h h o m o g e n ei t y   f ac to r s ,   w h er th e   GC v al u es   ar g lo b all y   d e f i n ed   b ased   o n   t h e   cu m u lati v h is to g r a m .   T h q u an t itati v a n al y s i s   i n   ter m s   o f   P SNR   an d   m ea n   s q u ar er r o r   ( MSE )   d em o n s tr ate s   b etter   i m a g en h an ce m e n b y   th p r esen ted   ap p r o ac h .   T h h is to g r a m   eq u aliza tio n   u s a g is   s ee n   i n   th s t u d y   o f   Nai k   et  a l .   [ 2 1 ] ,   w h er t h a u th o r s   h av e   f o c u s ed   o n   th p r o b le m   o f   s a m e n ess   o f   t h f o r eg r o u n d   an d   b ac k g r o u n d   o f   th d en ta i m ag e.   T h s tu d y   ai m ed   to   ev a lu ate   th p er f o r m an ce   o f   h is to g r a m s   a g ai n s t   p o o r   v is ib ilit y   an d   u n d er   an d   o v er - ex p o s ed   d en ta l i m a g es.    Qass i m   et  a l .   [ 2 2 ]   ev al u ated   d if f er en e n h an ce m e n tec h n iq u es  in   th eir   s t u d y   to   i m p r o v d en tal  x - r a y   per i api cal   i m a g e s .   T h a u t h o r s   h av e   co n s id er ed   lo g   t r an s f o r m   GC M   an d   d if f er e n h i s to g r a m - b ased   tech n iq u es.  T h p er f o r m an ce   ev al u atio n   o f   ea c h   tec h n iq u w as   co n d u cted   f o r   p ar ticu lar   i m a g e.   T h e   o u tco m s u g g e s ted   th at  C L AHE   is   th m o s s u itab le  tec h n i q u f o r   p r eser v in g   b r ig h t n ess   in   t h d en tal  i m a g es   u n d er   a n al y s is .   Ho w ev er ,   e n h an ce m e n tech n iq u e   ef f icie n c y   is   j u s t if ied   b ased   o n   t h v is u a o u tco m e   an d   le s s   o n   th q u an tifie d   o u tco m e.   T h u s a g o f   s in g le - s ca le  r etin ex   b ased   i m ag e n h an ce m e n is   also   f o u n d   in   th e   s tu d y   o f   Dai  an d   Z h a n g   [ 2 3 ] .   T h au th o r s   h a v i m p r o v is ed   th f u n c tio n   o f   s i n g le  r etin ex   m ec h a n is m ,   an d   b ased   o n   th h i s to g r a m   a n al y s i s ,   th d en tal  i m ag w a s   e n h a n ce d .   I n   o r d er   to   r ed u ce   n o is e f f ec t s   i n   th e   en h a n ce d   i m a g e,   d en o is i n g   f u n ctio n   o f   th w ei g h ted   co ef f icie n m ec h a n is m   is   i n tr o d u c ed .   Geo r g iev et  a l [ 2 4 ]   a d o p ted   an   ap p r o ac h   o f   C L A HE   a n d   m at h e m atica m o r p h o lo g ical  o p er atio n   to   d etec ca r ies  in   t h d en ta i m a g e.   On   th e   o th er   h an d ,   t h au t h o r s   h a v ap p lied   h o m o m o r p h ic  d e n o is i n g   tech n iq u to   ad d r ess   n o i s y   s ig n al s   an d   u n e v en   d i s tr ib u ti o n   o f   t h lu m i n o s it y   f ac to r .   E n h a n ce m en o f   t h C B C T   im ag is   d o n i n   t h e   s tu d y   o f   K h attar   et  a l .   [ 2 5 ]   to   h ig h li g h t h s i g n if ican f ea t u r es  to   ass is en d o d o n tic  t h er ap y .   A n   e n h a n ce m e n ap p r o ac h   b ased   o n   th m u lti - s ca le - r eti n ex   is   ap p lied   to   ac h i ev an   en h a n ce d   i m a g e.   T h p er f o r m a n ce   o f   t h e   p r esen ted   tech n iq u e   is   a s s es s ed   ag ain s C L AHE   an d   h i s to g r a m   eq u aliza tio n   ( HE ) .   T h o u tco m s u g g ested   th at m u lti - s ca le - r eti n ex   ca n   b e   ef f icie n tl y   ap p lied   to   en h a n c th d i g ital  i m a g e.   Ho w e v er ,   th i s   ap p r o ac h   m a y   r eq u ir lo n g   r u n   ti m i n   th e   en h a n ce m en ex ec u tio n   p r o ce s s   d u to   t h in h er en co m p l ex it y   o f   t h m u lt i - s ca le - r eti n e x   m ec h a n i s m .   Mo m o h   a n d   O m u y a   [ 2 6 ]   u s ed   s ev er al  e n h a n ce m en t   m eth o d s   s u c h   a s   C L A HE ,   co n tr ast  s tr etch in g ,   co n to u r le tr an s f o r m ,   an d   w a v elet  tr an s f o r m   to   r e d u ce   n o is an d   en h a n ce   th i m ag e   co n tr ast f ac to r .   I n   th ev al u ati o n ,   C L A HE   ac h ie v e s   b etter   p er f o r m an ce   i n   ter m s   o f   M SE  an d   P SNR .   B ased   o n   th r ev ie w   a n al y s is ,   s ig n i f ican t r esear ch   p r o b le m   is   h i g h l ig h is   b ei n g   a s :     T h ex is ti n g   r esear c h   s tu d ie s   to w ar d s   m ed ical   i m ag i n g   e n h an ce m e n ar e x te n s i v e.   Ho w e v er ,   v er y   f e w o r k s   h a v b ee n   p r esen ted   o n   d en tal  i m a g i n g   e n h an ce m e n t.     Den tal  i m a g e n h an ce m e n te ch n iq u es  ar m o s t l y   ca r r ied   i n   th l i m i ted   s co p o f   p r ep r o ce s s i n g   o p er atio n ,   w h ic h   m a y   n o m ee t t h r eq u ir e m en t   en h an ce m e n t s   n ee d ed   to   ad d r ess   m u ltip le  is s u es.     Fe w   o f   th e x i s tin g   d en ta l i m a g p r ep r o ce s s in g   m ec h an i s m s   ar also   s u b j ec ted   to   lo n g er   r u n   ti m e.       T h er is   m i n i m al  m et h o d   th a t c an   p r o v id b etter   en h an ce m en t o v er   lo w   co n tr ast a n d   d ar k   d en tal  i m a g es.    T h er ef o r e,   th p r o b lem   s tate m en o f   th p r o p o s ed   s tu d y   ca n   b ex p r ess ed   as  " d esig n i n g   co s t - ef f ec tiv e   f r a m e w o r k   is   c h allen g in g   tas k   t h at  ca n   o f f er   s i n g le - h a n d ed   p r ep r o ce s s in g   co m p u tatio n   to   ad d r ess   m u ltip le  p r o b le m s   o f   d en tal   i m ag e   q u alit y   w h er en h a n ce m e n i s   ca r r ied   o u b ased   o n   t h e   ev alu a tio n .       2.   P RO P O SE F RAM E WO RK   T h is   s ec tio n   p r o v id es  a   d etailed   d escr ip tio n   o f   t h m et h o d o lo g ies  an d   i m p le m en tatio n   s tr ateg y   ad o p ted   to   d eter m i n t h e   b es s u itab le  e n h an ce m e n o p er atio n   o v er   th e   d en ta i m a g to w ar d s   a c h ie v i n g   a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 0 1 9   -   5 0 3 3   5022   h ig h er   s u cc e s s   r ate  in   i m p la n t h er ap y .   Me d ical  i m a g c o n tr ast  ad j u s t m e n ts   a n d   b r ig h tn e s s   p r eser v atio n   i m p r o v th v is u al  asp ec ts   an d   h ig h lig h t h r eg io n   o f   an   i m ag u n d er   co n s id er atio n .   T o   e n h a n ce   co n tr ast  a n d   ad j u s u n - e v e n   ill u m in a tio n   i n   d e n tal  i m a g es,  th i s   p ap er   p r o p o s es  m o d eli n g   o f   a n   ef f ic ien co m p u tatio n al   f r a m e w o r k   f o r   as s ess in g   f r eq u en c y   a n d   s p atial  d o m a in   en h an ce m e n m ec h a n is m s   f o r   a   g i v e n   i n p u t   d en ta i m a g e.   T h s elec t io n   o f   ap p r o p r iate  en h a n ce m e n ts   d ep en d s   o n   t h r esp o n s e   o f   th e   p r e p r o c ess ed   i m a g e.   I n   th i s   r eg ar d ,   th ev al u atio n   o f   i m a g s tat is tic s   ( b r ig h tn e s s ,   s h ar p n ess )   a n d   p er f o r m an ce   m etr i cs  ( P SNR ,   MSE )   i s   ca r r ied   o u f o r   ea ch   p r ep r o ce s s i n g   tec h n iq u ap p lied   to   a   p ar ticu lar   i n p u t   i m ag e.   T h e   c o n tr ib u tio n   o f   t h p r o p o s ed   w o r k   is   al s o   to   f ac ilit ate  p h y s icia n s   w it h   f le x ib le  ap p r o ac h   th at  m ee t s   all  en h a n ce m e n t   r eq u ir e m en ts   n ee d ed   to   i m p r o v d en tal   i m a g in g   q u alit y   t o w ar d s   t h e f f ec ti v p atie n t   d iag n o s i s   a n d   p r e - o p er ativ ass es s m e n f o r   s u cc ess f u i m p la n t.  T h b lo ck   d iag r a m   o f   t h p r o p o s ed   co m p u tatio n al  f r a m e w o r k   is   s h o w n   i n   Fi g u r e   1.       G a m m a   C o r r e c t i o n H i s t o g r a m   T e c h n i q u e s L i n e a r   E n h a n c e m e n t N o n - L i n e a r   E n h a n c e m e n t P S N R ,   B r i g h t n e s s ,   C o n t r a s t L o w - L i g h t   C o r r e c t i o n S t o c h a s t i c   O p t i m i z a t i o n I n p u t   D e n t a l   I m a g e G r a d i n g   o f   S u i t a b l e   E n h a n c e m e n t   A p p r o a c h Q u a n t i f i c a t i o n   a n d   E v a l u a t i o n   o f   P e r f o r m a n c e   M e t r i c s E n h a n c e d   I m a g e     Fig u r 1 .   S h o w s   s c h e m atic  o u tli n o f   t h p r o p o s ed   s y s te m   r ep r esen tin g   t h f lo w   o f   i n p u t d en tal  i m a g p r o ce s s ed   an d   ev alu ated   w it h   d if f er e n t e n h a n ce m en t o p er ati o n       T h in p u t   d en tal   i m ag e s   ar t y p ica ll y   s u b j ec ted   to   v ar io u s   q u alit y   is s u e s ,   i n cl u d in g   p o o r   r eso lu tio n   in   th s p atial  d o m ain ,   lo w   co n tr ast,  i m ag in g   ar tif ac ts   ( m i s r ep r esen tatio n s   o f   tis s u e) ,   an d   h ig h   n o i s lev el.   T h ese  v i s u a q u a lit y   i s s u es   m a y   b i n h er en t   to   t h i m a g in g   m o d alitie s ,   r es u lti n g   f r o m   t h l ig h te n i n g   co n d itio n ,   i m ag ca p t u r in g   e n v ir o n m en t,  o r   th p atien m o v e m en d u r i n g   ac q u is it io n .   I n   t h is   p ap er ,   m u ltip le   alg o r ith m s ,   n a m el y   GC M,   h is to g r a m   eq u al izatio n ,   C L A HE   s w ar m   o p ti m izatio n - b ased   e n h a n ce m en t,  lin ea r   an d   n o n li n ea r   en h an ce m e n t,  an d   lo w li g h i m a g co r r ec tio n ,   ar ex p lo r ed   an d   ev alu ated   to w ar d s   id en ti f y in g   th eir   ef f ec ti v e n es s   to   ad d r ess   v ar io u s   v i s u al s   q u ali t y   i s s u es  in   d en tal  i m a g i n g .   I n   t h is   p ap er ,   th s t u d y   i s   o n l y   in ter ested   i n   d esi g n in g   a n   ad a p ti v m u l ti - f u n ctio n al  in ter f ac m o d el  to   ass is t h cli n ical   a n al y s i s   f o r   b etter   o u tco m f o r   p atien d iag n o s i s   an d   tr ea t m e n a n d   t h eir   h e alth   w e ll - b ein g .   T h er ef o r e,   th p r o p o s ed   s y s te m   p r esen ts   u n i f ied   f r a m e w o r k   t h at  in te g r ates   v ar io u s   p r ep r o ce s s in g   f u n c tio n s   to   ad d r ess   i m a g q u alit y   i m p er f ec tio n s   b ased   o n   t h d if f er en t e n h a n ce m e n t r eq u ir e m e n ts .     2 .1 .     I m ple m e nta t io ns   o f   prepro ce s s ing   t ec hn i qu e s     T h is   s ec tio n   p r esen t s   th i m p le m en ta tio n   s tr ate g y   ad o p ted   in   th p r o p o s ed   s y s te m ,   f o llo w ed   b y   alg o r ith m ic  s tep s   an d   d is c u s s i o n .       2 . 1 . 1 .   G a mm a   c o rr ec t io   Sin ce   t h d en tal  i m a g es  co n t ain   th te x t u r o f   m a x illo f ac ial  o b j ec ts   s u ch   as  j a w s   a n d   teeth ,   th e   m ed ical  i m ag i n g   m o d alitie s   u s m ap p in g   f u n c tio n   k n o w n   as  p o w er - la w - tr a n s f o r m atio n   f o r   ca p tu r in g   a n d   d is p la y i n g   i m a g es.  Ho w e v er ,   d is to r tio n   ca lled   g a m m f al s if icatio n   o f te n   o cc u r s   i n   t h o u tp u i m a g es  d u to   th tec h n ical  p r o b le m s   as s o ciate d   w i th   i m ag i n g   m o d alities .   T h is   h a s   n o n lin ea r   tr is ti m u lu s   ef f ec o n   ea c h   p ix el  o f   t h i m a g e,   ca u s i n g   an   o u tp u i m ag e   w it h   lo w   c o n tr ast  a n d   u n ev e n   il lu m i n a n ce .   T h er ef o r e,   th e   p r o p o s ed   f r a m e w o r k   f o r   en h a n cin g   d e n tal  i m a g in g   ( d I m )   i n clu d e s   th e   g r a m m co r r ec tio n   tec h n iq u e.   I n   t h e   GC M,   t h p ix e v alu e   is   co n t r o lled   ac co r d in g   to   th e   r elati o n s h ip   b et w ee n   th p i x el  d at an d   t h G C ( γ )   v alu to   h i g h lig h t h h id d en   d etails  in   t h b r ig h ter   an d   d ar k   ar ea   to   th HV S.  Fu n d a m en t all y ,   t h in p u to   th e   o u tp u m ap p in g   o f   th p i x el  ( p )   is   m ap p ed   as  f ( p ) f ( p )   s u c h   th at  t h G C f u n ctio n   ( 1 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tin g   s p a tia l a n d   fr eq u e n cy   d o ma in   en h a n ce men t te ch n iq u es o n   d en ta l ima g es to   …  ( S h a s h ika la   J. )   5023   ( dIE ) = 255 × ( dI ( ) / 255 ) 1 /   ( 1 )     W h er e,   f (   ) GC f u n ctio n , GC co r r ec tio n   f ac to r ,   d I E GC co r r ec ted   d en tal  i m ag an d   dI ( )   in p u i m a g p ix el  p .   T h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   p r o v is io n s   ac ce s s   to   d ig itize  th r a w   d en tal   i m ag w it h   lo w er   v is u al  p er ce p tio n ,   an d   f u r th er ,   th en h a n ce m e n t i s   ap p lied   f o r   th d if f er en v al u es o f   γ   s et    0 . 1 : 1     A l g o r ith m :   De n tal  i m a g en h a n ce m e n u s i n g     Input: Input dental image (dIm)   Output: Enhanced dental Image (dIE)   Start   1.   Import dIm    DB   2.   Check dIm: (dIm)rgb    f1(dIm)gray   3.   Initialize,  γ   a.   γ { 0 . 1 : 1 }   4.   dIE f γ ( dIm )   //  from ( 1)   5.   Check: with different values of  γ   a.   If desired result is found   b.   stop and Return   6.   Output: dIE    Enhanced dental image   End     T h alg o r ith m   tak e s   i n p u t   as   d en tal   i m a g d I m ,   a n d   a f t er   ap p ly i n g   G C M,   it  p r o v id e s   co n tr a s t - ad j u s ted   i m a g d I E .   T h s y s te m   i m p o r ts   t h d I m   f r o m   t h d atab ase  an d   c h ec k s   t h d i m e n s io n   s ize  to   co n v er t   it  in to   g r a y s ca le  i m a g ( L i n e   1 ,   2 ) .   T h co n v er s io n   o f   r ed ,   g r ee n ,   d an   b lu e   ( R GB )   d en tal  i m a g to   g r a y s ca le   p r o v id es  co m p u tatio n a ef f ici en c y   w h ile  ap p l y i n g   p r ep r o c ess i n g   o v er   t h in p u i m ag e.   I n   th n e x s tep ,   v ar iab le  γ   as  c o r r ec tio n   f ac to r   is   in itialized .   T h p r o p o s ed   s y s te m   co n s id er s   its   v al u es  i n   th r an g o f   0 . 1 :1   to   ev alu ate  p ar ticu lar   i n p u i m ag w i th   v ar y i n g   v al u e s   to   ac h iev s u itab le  e n h a n ce d   i m ag ( L i n e   3 ) .   T h e   co m p u tatio n   o f   e n h an ce d   i m a g w it h   co r r ec tio n   f ac to r   γ   is   c o m p u ted   u s i n g   ( 1 )   ( L i n e   4 ) .   T h p r ev io u s   s tep   ( L in e   4 )   w ill b r ep ea ted   w it h   d if f er e n γ   v alu es to   e v alu a te  th en h a n ce d   i m a g q u ali t y .       2 . 1 . 2 .   H is t o g ra m   t ec hn i qu es   His to g r a m - b a s ed   tech n iq u e s   h av b ee n   w id el y   u s ed   in   m ed ical  i m a g en h an ce m e n i n   t h e   liter atu r e.   T h h is to g r a m   o f   t h d en tal  i m ag r ep r ese n ts   t h p r o b ab ili t y   d is tr ib u t io n   o f   g r a y   v alu e s   an d   s h o w s   t h at  t h e   i m a g co n tr as is   lo w ,   d ar k ,   o r   d is tr ib u ted   an d   co n s id er ab le.   T h r elatio n s h ip   b et w ee n   th e   h is to g r a m   an d   t h e   v is u al  q u al it y   o f   th i m a g is   s h o w n   i n   ( 2 )   is   b ein g   a s :     { Histogr a m   W e ighte d   to   R ight   Hitogr a m   we i ghte d   to   l e ft   Dis tr ib ute d   B r ight Da r k G ood   q ua l ity   ( 2 )     T h v is u aliza tio n   o f   t h h is to g r a m   o f   an   in p u t   i m ag p r o v id es  an   an a l y s is   o f   t h e   f r eq u e n c y   d is tr ib u tio n   o f   v is u al  s tatis tic s   in   t h i m a g e.   T h h is to g r am   o f   an y   i m ag i s   p lo f u n ctio n   o f   h i s t   ( i)   an d   in te n s it y   lev e ls   ( n i ).   T h s tu d y   co n s id er s   th ev a lu at io n   o f   t w o   d if f er en h is to g r a m - b ased   tech n iq u e s   f o r   i m a g en h an ce m e n t d is c u s s ed   in   r esp ec tiv s u b - s ec tio n s .      ( ) =     = 0 , 1 , 2   ( 3 )     2 .2 .     H is t o g ra m   eq ua liza t io n   His to g r a m   eq u aliza tio n   ( HE )   g en er ate s   i m a g es  w i th   p o s s ib l y   th s a m i n te n s it y   lev e in   th en tire   i m a g e.   T h eq u aliza tio n   i n te n s it y   le v el  g e n er ates  a n   i m ag w it h   an   u p - s ca led   d y n a m ic   r an g e,   r esu ltin g   i n   in cr ea s ed   co n tr ast.  I n   t h is   p r o ce s s ,   tr a n s f o r m atio n   m ap p in g   f u n ctio n   T f   ()   ex p an d s   t h i m a g i n te n s i t y   v alu e s   w it h i n   th r an g 0 :1 ,   lead in g   to   co n tr ast - en h a n ce d   im a g e.   T h HE   tr an s f o r m a tio n   f u n c tio n   T f   ()   r ef er s   to   cu m u la tiv e - d is tr ib u ti o n   d escr ib ed   is   b ein g   as :      ( ) = (  ) : = 0      ( ) = 1   = 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 0 1 9   -   5 0 3 3   5024   T h co m p u tatio n al  p r o ce s s   i n clu d es  e s ti m ati n g   t h n u m b er   o f   p ix el s   i n te n s i t y   a n d   t h p r o b ab ilit y   o f   ea ch   p ix el  in ten s it y   i n   th i n p u i m a g e.   T h alg o r ith m   al s o   ca lcu lates  th e   c u m u lati v d is tr ib u tio n   f u n ct io n   ( C DF )   an d   th e n   m u ltip lie s   it  b y   t h r an g d ef in ed   f o r   th p r o ce s s ed   im a g e.   I n   th n e x s tep ,   th alg o r ith m   u s e s   th r o u n d i n g   f u n ct io n   to   m ap   t h o b tain ed   p ix el  v al u e s   to w ar d s   th lo w e s in te g er   v alu e s ,   w h ic h   t u r n s   o u t in   t h h i g h er   p ix el  i n ten s it y   v al u i n   an   i m a g w it h   h i g h er   co n tr ast.     2 .3   CL AH E     C L AHE   is   an o t h er   tech n iq u b ased   o n   h is to g r a m s   in tr o d u ce d   as  an   ad v an ce d   v er s i o n   o f   HE .   C L AHE   o v er co m es  th e   o v er - b r ig h t n es s   p r o b le m   ca u s ed   b y   HE   an d   p r o d u ce s   g o o d   r esu lt s   o n   d e n tal  i m a g es .   T h s tep s   in v o l v ed   in   C L A H E - b ased   d en tal  i m ag e n h an ce m en t a r d is cu s s ed   is   b ein g   as :   1.   Div id th i n p u t d en tal  i m a g in to   ev e n   s ize s   x   a n d   n o n - o v er lap p in g   b lo ck s .     2.   C o m p u te  th h is to g r a m   f o r   ea ch   b lo ck .   3.   C o m p u te  co n tr ast - li m ited   h is t o g r a m   f o r   ea ch   b lo ck .   4.   C o m p u te  m ea n   p ix el s .   o       =   (       ) / ,   w h er e,   d I x ,   d I y   is   t h d en tal  i m ag p i x el  d i m e n s io n ,   g   i s   th e   g r a y   le v els .     5.   L i m it  f o r   co n tr ast   ex p a n s io n   C E   is   g i v e n ,   an d   C L   is   th ac tu al  cl ip   li m it,  s u ch   th a t      =   ( 1 + 100 (  1 )   ) ,   w h er M,   ar t h p i x els  an d   g r a y   le v el  i n   ea c h   b lo ck ,   r esp ec tiv el y .   T h attr ib u te    r ef er s   to   th clip   li m it  f ac to r ,   an d   C E   is   th co n tr a s ex p an s io n   li m i u s ed   b y   t h tr an s f o r m atio n   f u n ct io n .   T h attr ib u te    r an g es b et w ee n   0 :1 0 0 ,   th h is to g r a m   s lo p in   ea ch   m ap p in g   p r o ce s s   w ill  b ( 1 - C E ) .   6.   C lip   th h is to g r a m   a n d   th e n   u s th clip p ed   h is to g r a m s   to   ca l cu late  t h C D F .   7.   I m p r o v I v   ( in ten s it y   v al u es)  u s in g   d is tr ib u t io n   tr an s f o r m   R a y lei g h   g i v en   b y r ( i )   =   lb   +   2 2 ( 1 1   )   8.   B ased   o n   th I v   o f   t h at  p ix el s ,   f i n d   its   m ap p i n g   b ased   o n   t h ei r   DF v alu e.   9.   E li m i n ate  u n w i lli n g   ar ti f ac t s   at  b o u n d ar y   v ia  b ili n ea r   in ter p o latio n .     2 .4 .     I m a g s ca lin g   T h p r o p o s ed   also   i n co r p o r ates  t h b e n ef its   o f   th e   i m ag s ca li n g   p r o ce s s es   in   t h p r o p o s ed   f r a m e w o r k   as  s h o w n   i n   t h F ig u r 2 .   T h p r i m ad v an tag e   o f   t h is   tech n iq u e   is   t h at  th i n p u i m a g ca n   b r esized   b ased   o n   th co m p u ta tio n al  r eq u ir e m en a n d   m e m o r y   s p ac e.   T h er ar m a n y   m e th o d s   av ai lab le  f o r   i m a g s ca lin g .   Am o n g   t h e m ,   in ter p o latio n   b ased   o n   n ea r e s t - n ei g h b o r   i s   s i m p le   an d   h a s   f aster   f r eq u e n c y   r esp o n s e.   Den tal  i m a g ( d I )   s ca lin g   u s in g   n ea r est - n ei g h b o r   in ter p o latio n   ca n   b g i v e n   is   b e in g   a s :      = (  ,  ,    ) =  ( (  ,  )  ) =  ( (  ,  )  )     W h er e,      in d icate d   s ca led   d en t al  i m a g e,     r ef e r s   to   t h s ca li n g   f u n ct io n ,      o r ig in al  in p u d en ta i m a g e,      is   th h o r izo n tal  ( r o w - w is e)   s ca lin g   r atio ,   an d      is   v er tical  ( c o lu m n - w i s e)   s ca lin g   r atio .   T h f u n c tio n    (   )   an d      ()   is   th s ca li n g   f u n c tio n   w it h   r esp ec t to   r o w   a n d   co lu m n .             Fig u r 2 .   S h o w s   g e n er ic  p r o ce s s   o f   i m a g s ca li n g       T h s ig n i f ica n t s tep s   in v o l v ed   in   th is   p r o ce s s   ar g i v en   w i th   s i m p le  e x a m p le  i s   b ein g   as :   1.   I m p   2.   o r t in p u t i m ag to   t h s y s te m    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tin g   s p a tia l a n d   fr eq u e n cy   d o ma in   en h a n ce men t te ch n iq u es o n   d en ta l ima g es to   …  ( S h a s h ika la   J. )   5025   3.   C o m p u te  th s ize  o f   i n p u t i m a g e:  [ , ]    4.   Def i n n e w   s ize  f o r   i n ter p o latio n   to   g et  o u tp u t i m a g e:  [  ,  ]      5.   C o m p u te  th r atio   o f   n e w   s ize  w it h   i n p u t i m a g s ize:   6.       /   7.       /   8.   C o m p u te  in ter p o lated   p o s itio n :   9.   R o w - w i s e:        ( ( ×  ) /  )   10.   C o lu m n - w is e:        ( ( ×  ) / )   11.   C o n s tr u ct  m atr ix   o f   ze r o s [   ]         12.   I n ter p o late:  [  ,  ] [   ]         13.   I n ter p o lated   m atr i x        T h ad v an tag o f   i m ag s ca l in g   i s   th at  it  ca n   m ai n tai n   t h u n i f o r m   s ize  o f   all  in p u d en tal  i m ag e s   in   t h d ataset  to   as s ess   th e   li n ea r   p er f o r m a n ce   o f   th e   au to m ated   co m p u tat io n al  m o d el  f o r   p r e - o p er ativ as s es s m e n t s   in   th d e n tal  i m p lan t.     2 .5 .     E v a lua t i o n o f   lin ea a n d no n - lin ea enha nce m ent   t ec hn iq ues   T h p r o p o s ed   s tu d y   in tr o d u ce s   th e   i m p le m e n tatio n   o f   li n ea r   an d   n o n li n ea r   en h a n ce m en t   t ec h n iq u e s   in   th p r o p o s ed   f r a m e w o r k   to   ad d r ess   h ig h   le v el  an d   r an d o m   n o is in   t h i m a g at  f r eq u e n c y   lev el s .       2 . 5 . 1 .   L inea e nh a nce m ent     L i n ea r   en h an ce m e n is   u s ed   to   ad d r ess   th q u alit y   o f   d en tal  i m a g es  d eg r ad ed   d u r in g   t h i m a g e   ac q u is itio n   e n v ir o n m e n t.  I n   t h is   e n h a n ce m en t   p r o ce s s ,   t h li n ea r   en h a n ce m e n t   r ed u ce s   th e   i m p ac o f   r an d o m   n o is an d   e n h a n ce s   t h co n tr ast  o f   t h i m a g es.  T h alg o r i t h m   f o r   d en tal  i m ag e n h an ce m en u s in g   li n ea r   en h a n ce m en t is  g iv e n   is   b ei n g   as :       A l g o r ith m L i n ea r   en h a n ce m e n t f o r   d en tal  i m a g e   Input: dI   Output: dI E   Start    1.   [Rs, Cs] f1 ( dIx, dIy )   2.   Compute: q1 and q2, such that   3.   q1 Rs/2 and q2   cr/2   4.   Initialize, hF, lF, c1,   c2   5.   Construct denoising vector: F such that      [ F   ]   ( hF , lF ) x   ( 1 e c1 ( ( ( x q1 / 2 ) 2 + ( x q2 / 2 ) 2 c2 ) ) )     6.   For    ( x, y dI   7.   Apply log:  (  )     [ lo g (  ) + 1 ]   8.   Apply: FFT   9.   Z(dI)   f2( (  )   )   10.   FdI      11.   Apply inverse FFT: ILfdI   f3( FdI )   12.   Apply inverse Log: dI |  |   End     T h is   alg o r ith m   p er f o r m s   en h a n ce m e n o p er atio n s   o n   th d e n tal  i m ag d I   in - f r eq u e n c y   d o m ai n .   T h s y s te m   ta k es  i n p u t   as  v ar iab le   d I   an d   co m p u te s   t h s ize  as  r o w   'R s ''   a n d   t h co lu m n   ''Cs ''   u s i n g   f u n ctio n   f 1 ( )   w it h   a n   in p u ar g u m e n o f   d en tal  i m ag e   d I   ( L i n e   1) .   T h alg o r ith m   th e n   co m p u te s   q 1   an d   q 2   as  th e   ce n tr o id a l   co m p o n e n f o r   th d e n o is i n g   v ec to r   co n s tr u ctio n   ( L i n e   2 3 ) .   T h s y s te m   i n itia lizes  f o u r   d i f f er en v ar iab les  h F   ( h ig h   f r eq u en c y   co - e f f icie n t) ,   lF  ( lo w - f r eq u en c y   co - e f f icie n t) ,   {c 1 ,   c2 f r eq u en c y   ad j u s t m e n co e f f ic ien t s   ( L in e   4 ) .   Fu r t h er ,   f o r   ea ch   p ix el  x ,   y   o f   d I   d en o is in g   v ec to r   co n s tr u ct s   tak e s   p lace   [   ] ,   ( lin e   5 6 ) .   I n   o r d er   to   p er f o r m   li n ea r   o p er atio n   in   t h f r eq u e n c y   d o m ai n ,   lo g ar ith m ic  o f   i n p u d I   is   co m p u ted   u s in g   f u n ctio n     f () ,   an d   f u r th er   f as Fo u r ier   t r an s f o r m atio n   FF T   tak e s   p lac e   to   p er f o r m   e n h a n ce m en o p er atio n   o f   d I   ( li n 6 - 9 ) .   T h en h a n ce m en o p er atio n   is   t h e n   ca r r ied   o u b ased   o n   th d o p r o d u ct  o f   v ec to r   an d   Z   ( d I )   in p u d I   in - f r eq u en c y   d o m ai n .   Fu r t h er ,   to   ac h iev d en o is ed   i m a g F d I   in   its   o r ig in al  d o m ain ,   i n v er s e   f a s f o u r ier   tr an s f o r m   ( FFT )   u s i n g   f u n cti o n   f 3   an d   in v er s lo g ar it h m i o p er atio n   is   ca r r ied   s eq u en tiall y   ( L in 1 1 ,   1 2 ) ,   w h ic h   p r o v id es   f in al   o u tp u a s   d I E ,   i.e . ,   lin ea r   e n h an ce d   i m a g e.   T h ad v a n ta g o f   u s i n g   a   l in e ar   e n h a n ce m en o p er atio n   is   t h at  it  y ield s   b etter   i m p r o v e m en o v er   i n p u t   i m a g s u b j ec ted   to   r an d o m   n o is e,   a n d   also ,   i t   o v er co m es t h is s u o f   o v er   b r ig h tn e s s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 0 1 9   -   5 0 3 3   5026   2 . 5 . 2 .   I nd irec t   enha nce m e nt   A   n o n li n ea r   en h a n ce m e n o p er atio n   is   co n s tr u cted   to   ad d r e s s   p o o r   im a g q u a lit y   d u to   h ig h - le v el   n o is a n d   lack   o f   s m o o th in g   ef f ec i n   t h ed g es   o f   i n p u t   d I .   T h is   s t u d y   u s es  n o n l i n ea r   en h a n ce m e n t   o p er atio n   o n   th in p u d I   as  lo g ar ith m ic  s i n g le - ch a n n el  in t en s it y   i m ag e.   T h alg o r ith m ic   s tep s   o f   n o n li n ea r   en h a n ce m en t a r ca r r ied   o u is   b ein g   as     A l g o r ith m : N o n li n ea r   en h an ce m en t f o r   d en tal  i m a g e   Input: dI   Output: dI E   Start    1.   [Rs, Cs] f1 ( dIx, y )   2.   Initialize Iter   3.   Compute: maxrgb  f 2(dI)   4.   Perform initial spacing: Is   5.    =   2  (  ( 3 ( , ) ) ) 1 1 , = 1   6.   Construct  reference pixel: RP   7.   Rp = m a x r gb   ( q R sC s N Rs , Cs )   a.   and q=1   8.   condition |Is| >= 1   a.   for Iter   L2R Is  f 4(0, S)   U2D Is f 4(S, 0)   9.   Compute transitional product: Tp   a.   Tp (  (  ,  ) Cs 1 Rs 1 ) +   (   dI ( Rs , Cs ) Cs + 1 Rs + 1 )   (    ( Rs , Cs ) Cs 1 Rs 1 )   10.   Update: I = (  ) / 2   11.   dI E n R p   =   ( Tp + Rp ) 2   End     T h alg o r ith m   co m p u te s   t h s ize  o f   t h in p u i m a g u s i n g   f u n ct io n   f 1 ( )   a n d   p r o v id es  r o s ize  ''Rs an d   co lu m n   s ize  ' C s '   r esp ec ti v el y   ( L in e - 1 ) .   I n   th n e x s tep ,   v ar iab le  I ter   ( n u m b er   o f   iter atio n s )   is   in i tialized   to   co m p u te  a n   e n h a n ce d   i m ag u n til  b etter   o u tp u i m a g i s   ac h ie v ed   ( L in e   2 ) .   An   e x p li cit  f u n ctio n   f 2 ()   is   ap p lied   o v er   d I   to   s to r m a x i m u m   co lo r   v al u 'm a x r g b '   o f   d I   to   co n s tr u ct   r e f er en ce   i m ag h av i n g   t h s a m e   r eso lu tio n   s ize  o f   a n   in p u t i m a g d I   ( L in e - 3 ) .   I n   th n e x t step ,   th in i tial sp ac i n g   b et w ee n   e ac h   p ix el  o f   d I   g et s   co m p u ted   b ased   o n   w h ic h   th en h a n ce m e n o p er atio n   is   ca r r ied   o u ( L in e   5 6 ) .   T h co m p u tatio n   o f   r ef er en ce   p ix el  ( R p )   is   s h o w n   i n   al g o r ith m   L in e - 7 .   I n   t h is   p r o ce s s ,   r ef er en ce   m a tr ix   i s   cr ea ted   w it h   m a x r g b   an d   m ai n tai n s   it s   s ize  co n ce r n in g   R s   a n d   C s   o f   d I .   Fu r t h er ,   co n d itio n   is   c h ec k ed   f o r   th in itia lized   I ter   to   p er f o r m   e n h an ce m e n o p er atio n .   I n   th i s   p r o ce s s ,   s p ac in g   co u n t is   ca r r ied   o u t to   eli m i n ate  r ed u n d an t p ix el s .   T h is   p r o ce s s   in v o l v es   h o r izo n tal   s p ac in g   co u n t - ( le f t - to - r i g h L 2 R )   an d   v er tical  s p ac i n g   co u n ( U2 u p - to - d o w n ) .   T h is   p r o c ess   p er f o r m s   m ap p in g   o f   th li n ea r   d is tr ib u tio n   o f   p ix el   o v er   n o n li n ea r   p ix el  ( L in e - 8 )   an d   eli m i n ate s   th n o n - s p ec i f ic  p ix el  v al u es  a s   w ell  a s   m a in tai n s   th e v en   d is tr ib u tio n   o f   il lu m i n atio n   b ased   o n   th s p ac in g   co u n b et w e en   ea ch   p ix e o f   th e   d I .   I n   th n ex s tep   o f   t h alg o r ith m ,   th s y s te m   co m p u te s   tr an s itio n al  p r o d u ct  ( T P)  to   co n s tr u ct  n e r ef er en ce   p ix el  m atr ix   f r o m   th o u tco m o b tain ed   af ter   th s p ac in g   co u n in   t h p r ev io u s   s tep   ( L in e - 1 0 ) .   T h v alu o f   in i tial  s p ac i n g   g ets  u p d ated   ( L in e - 1 1 ) ,   an d   th o u tco m e   elec tr o n ic  d ata  in ter c h an g e,   ( E d I )   g ets  co m p u ted   b ased   o n   th co m p u tatio n   o f   n e w   r e f er en ce   p i x e ( n R p )   f o llo w ed   b y   th v al u o b tain ed   f o r   tak p r o f it   ( TP )   an d   r o lep lay i n g   ( RP )   ( L in 1 2 ) .       2 .6 .     E v a lua t i o n o f   lo w lig ht  i m a g enha nce m ent   T h d en tal  i m a g es  ca p t u r ed   i n   lo w - li g h te n in g   e n v ir o n m e n ar s u b j ec ted   to   lo w   v is ib i lit y ,   p o o r   co n tr ast,  an d   d y n a m ic  n o i s e,   w h ic h   d eg r ad es  d iag n o s i s   b y   HVS  an d   af f ec ts   t h co m p u tat io n al  p er f o r m an ce   i n   ad v er tis i n g   s o lu tio n   ( A D S ) .   T h s t u d y   i n tr o d u ce s   lo w l i g h t d en tal  i m a g e n h a n ce m e n t b ase d   o n   an   ap p licatio n   o f   h az r e m o v al  alg o r it h m   a n d   ed g e - p r eser v i n g   f u n ct io n   f o r   n o is r e m o v al  to   ac h iev b etter   q u alit y   o f   t h e   en h a n ce d   d en tal  i m a g e.     T h s y s te m   tak e s   in p u d en tal   i m ag d I   g ets  co m p le m e n o f   d I .   T h co m p le m en o f   th e   i m ag i s   co m p u ted   b ased   o n   t h n u m er ical  o p er atio n   w h er th e   i n p u t   i m a g d I   i s   s u b tr ac ted   f r o m   t h m ax i m u m   co lo r   v alu o f   th i m a g ( L in e - 1 ) .   I n   th s ec o n d   s tep   o f   th a lg o r ith m ,   f u n ctio n   f 1 ( )   is   ap p lied   to   p er f o r m   en h a n ce m en o p er atio n s   u s i n g   h az r e m o v al  al g o r it h m   ( L i n e - 2 ) .   T h ab o v t w o   s tep s   p er f o r m   p r i m ar y   en h a n ce m en t.  I n   o r d er   t o   co m p u te  m o r en h an ce d   v er s io n   o f   in p u i m a g d I ,   th alg o r ith m   p er f o r m s   s i m ilar   o p er atio n   o f   co m p le m en an d   en h a n ce m e n u s i n g   f u n ctio n   f 1   ( )   o v er   H1   p r im ar y   e n h an ce d   i m ag e   ( L in e - 2   to   5 ) .   Fu r t h er ,   th s ec o n d ar y   e n h a n c ed   d en tal  i m ag H2   is   t h e n   s u b j ec ted   to   an o th er   f u n ctio n ,   f 2 ( ) ,   w h ic h   p er f o r m s   s m o o t h i n g   o p er atio n .   As  r esu lt,  it  p r eser v e s   d etailed   ed g in f o r m a tio n   i n   th f i n al  e n h a n ce d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       E va lu a tin g   s p a tia l a n d   fr eq u e n cy   d o ma in   en h a n ce men t te ch n iq u es o n   d en ta l ima g es to   …  ( S h a s h ika la   J. )   5027   d en tal  i m a g e   I d E   ( L in e - 6 ) .   T h is   o p er atio n   r ed u ce s   th i m p ac o f   th lo w lig h ti n g   co n d iti o n   o n   th i m ag e.   I p r o v id es  b etter   v is ib ilit y   to   th in p u d I   i m ag e,   h ig h li g h tin g   o b j ec ts   w i th   t h d if f er e n ce   in   t h i m a g b ac k g r o u n d   an d   f o r eg r o u n d   v i e w .       A l g o r ith m L o w - li g h t D e n ta l I m ag E n h an ce m e n t   Input: dI    Output: dIE   Start    1.   Complement: CdI    255 - dI   2.   H1    f1(CdI)   3.   Complement:H1    255 - H1    4.   H2    f1(H1)   5.   Complement:H2    255 - H2    6.   dIE   f2(H2)   End     2 .7 .     E v a lua t i o n o f   o pti m iza t io n in e nh a nce m e nt   T h p r o p o s ed   s y s te m   also   i n c o r p o r ates  th ap p licatio n   o f   n atu r e - i n s p ir ed   o p ti m izatio n   a lg o r ith m   to   p er f o r m   o p ti m ized   en h a n ce m en o n   i n p u d en tal  i m a g es.  T h s tu d y   co n s id er s   a n   e n h a n ce m e n ap p r o ac h   b ased   o n   s w ar m - b a s ed   o p ti m izatio n .   T h alg o r ith m ic  s tep s   in   t h i m p le m e n tatio n   o f   o p ti m izatio n   in   t h e   en h a n ce m en t p r o ce s s   ar d escr ib ed   is   b ein g   as     A l g o r ith m   f o r   o p ti m izatio n   i n   en h a n ce m en t   Input: dI (Dental Image)   Output: dIE (Enhanced dental image)   Start   1.   Init, Iter, Iw, x, v, P   2.   Init, particles   3.   For each Iter     a.   Compute: Iw       (   ) × (   )   4.     For P   5.     dIE    f 2(dI)   6.     Fit    f3 (dIE, [r, c])   7.     Fitbest    f4(Fit)   8.     If fv < P(x)   9.     pbest = P   10.     end   11.     gbest = Fit   12.     End   13.   End   14.   Update: v   15.   Update: x    16.   Continue: required criteria met    17.   Stop   End     T h alg o r ith m   ta k es  in p u v a lu as  d I   an d   g en er ates   en h a n ce d   d en tal  i m a g e   ( E d I )   af ter   ex ec u tio n   w it h   a n   o p ti m izatio n   alg o r it h m .   I n   th f ir s s tep ,   th i n it ial izes  t h s o l u tio n   s p ac v ar iab les  as  m a x - iter atio n   ( I ter ) ,   in er tial  w ei g h ( I w ) ,   p ar ticle  p o s itio n   ( x ) ,   p ar ticl v elo cit y   ( v ) ,   p ar ticle  s ize  ( P )   ( L in e   1 ) .   T h alg o r ith m   in itial izes  p ar ticle s   f o r   g iv e n   I ter   to   co m p u te  a n   e n h a n ce d   i m ag e   ( L in e   2 ) .   Fo r   ea ch   I ter ,   co m p u tatio n   o f   I w   i s   ca r r ied   o u to   d eter m in t h o p tim a s et  f o r   p ar am eter s   i n itialized .   I also   m ea n s   th at  t h p ar am e ter s   ar s u b j ec ted   to   ea ch   p a r ticle  o r   s o lu tio n   ( L i n e   3 ) .   Fo r   ea ch   p ar ticle  s ize,   th alg o r ith m   co m p u te s   en h an ce d   d I   u s i n g   f u n ct io n   f 2 ( )   w it h   an   i n p u ar g u m e n o f   d I ,   an d   in itial  p ar ticle  p o s itio n   ( L i n e - 5 ) .   Her th f u n ctio n   f x 2 ( )   r ef er s   to   tr an s f o r m atio n   o p er atio n   to   en h a n ce   th i n p u i m ag e.   I n   t h n e x s tep   o f   th e   alg o r ith m ,   d is cr ete   f u n ctio n   f 3 ( )   w it h   a n   i n p u t   ar g u m e n o f   t h e n h an ce d   i m a g an d   s ize  o f   a n   i m a g ( m ,   n )   is   co n s id er ed   f o r   co m p u ti n g   f it n es s   v a lu F it  ( L i n e - 6 ) .   T h f u r t h er   m a x i m u m   v al u i n   Fit m a x   g et s   co m p u ted   ( L in e   7 ) .   T h g b est  is   co m p u ted   as  th m ax i m u m   v al u o f   th P b est  ( L i n 9 - 1 1 ) ,   an d   u p d atin g   o f   p ar ticle  n e w   p o s it io n   x   an d   v elo cit y   v   i s   co n ti n u ed   till   th r eq u ir ed   cr iter ia  ar m atc h ed   ( L i n e1 4   to   1 7 ) .         3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h i m p le m en ta tio n   o f   t h p r o p o s ed   m o d el  i s   ca r r ied   o n   n u m er ical   co m p u tin g   to o Ma tL ab .   T h is   s ec tio n   p r ese n t s   t h r es u lt   o f   th e   p r o p o s ed   s y s te m   a n d   d i s cu s s es   t h p er f o r m a n ce   e x h ib ited   b y   d i f f er e n t   en h a n ce m en tec h n iq u es.   T h p er f o r m a n ce   e v alu a tio n   is   ca r r ied   o u f o r   t w o   d if f er en d e n tal  x - r a y   i m ag e s .   T h f ir s t in p u t i m ag i s   d en t al  x - r a y ,   an d   t h s ec o n d   o n i s   d en tal  C B C T   i m ag e.   T h p er f o r m an ce   f o r   ea ch   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 1     5 0 1 9   -   5 0 3 3   5028   tech n iq u is   a n al y ze d   co n ce r n in g   q u al itati v a n al y s i s   a n d   q u an titati v e   an al y s is .   I n   t h q u ali tativ e   an al y s is ,   t h e   v is u al  o u tco m a n d   h is to g r a m s   ar p r ese n ted   f o r   h u m an   p er ce p tio n   o r   h u m an   v i s u al  a n al y s is .   T h q u an tita tiv e   an al y s is   i s   ca r r ied   o u in   ter m s   o f   t h P SNR   an d   s h ar p n es s   o f   t h o u tp u t   i m a g e.   T h s t u d y   co n s id er s   t w o   t y p es  o f   d en tal  i m ag e s .   T h f ir s o n is   d e n t al  x - r a y ,   a n d   th s ec o n d   o n e   is   C B C T .   T h v is u a o u tco m is   tab u lated   in   T ab le  1   an d   T a b le  2 .       T ab le  1 .   Vis u al  an al y s i s         I n p u t   D e n t a l   X - r a y   I n p u t   C B C T         G C M         H i st o g r a m E q u a l i z e d   I mag e         L i n e a r   En h a n c e d   I mag e         N o n - L i n e a r   En h a n c e d   I mag e         L o w   L i g h t         O p t i mi z a t i o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.