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医用内窥镜图像自适应量化压缩编化码方法研究
本文提出了一种与JPEG标准完全兼容的医用内窥镜图像自适应量化压缩编码方法,该方法采用二次扫描的措施,根据原始图像的频谱分布特点,自适应地修正JPEG推荐的量化表.实验结果表明:该方法较之于标准JPEG图像压缩,峰值信噪比(PSNR)明显提高,可在相同压缩比下,保持更多的图像细节,特别适合于医学图像的压缩.
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基于Curvelet变换和SPIHT算法的医学图像感兴趣区压缩
目的:提出基于Curvelet变换和多级树集合分裂排序(SPIHT)算法的图像感兴趣区(ROI)压缩方法,并应用于医学图像压缩。资料与方法算法流程首先对图像ROI进行提取,保留ROI不压缩,对背景区域进行Curvelet变换,采用SPIHT算法对Curvelet系数进行编码;然后进行Curvelet逆变换得到有损压缩后的图像;后将ROI区域与背景区域叠加,得到压缩后的完整图像。采用峰值信噪比作为评价指标,比较ROI压缩和整体压缩的效果,以及小波变换和Curvelet变换用于图像压缩的效果差异。结果分别对测试图像和医学图像的压缩结果进行比较,采用ROI压缩的视觉效果优于整体压缩的效果,更能突出ROI;而采用Curvelet变换压缩的峰值信噪比高于小波变换压缩,相同比例的压缩图像也更清晰。结论基于Curvelet变换和SPIHT算法的ROI压缩可在保证不丢失重要诊断信息的前提下实现图像的高效压缩,符合医学图像压缩的高精度、高质量要求。
关键词: 数据压缩 图像感兴趣区域压缩方法 图像编码 算法 图像处理 计算机辅助 curvelet变换 SPIHT算法 -
GYREX 2 T SGR/Prestige MR梯度故障的分析与解决
一、故障现象同一扫描序列产生的图像中有1层或多层出现亮度很强的干扰线,干扰线位于图像正中位置,方向与图像编码轴一致,或水平或垂直,贯穿整幅图像,其他层面则完全正常.且故障随机发生,不固定.``
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基于佳截断嵌入码块编码和离散小波变换的医学图像复合压缩算法
根据医学图像信息相对集中的特点,提出了一种基于佳截断嵌入码块编码和离散小波变换的医学图像任意形状感兴趣区域复合压缩方法,通过对图像感兴趣区域和背景区采用不同的编码方式,提高了医学图像压缩比,并确保了医学图像感兴趣区域的高质量重建.实验表明:该方法在重建图像质量和压缩比方面均达到了较好的性能.
关键词: 最佳截断嵌入码块编码 离散小波变换 感兴趣区域 图像编码 医学图像压缩 -
一种分形方法在医学图像压缩中的应用
采用了一种新的基于分形的图像压缩方法对一脑CT图像进行了图像压缩 .结果表明:压缩比为45.02,峰值信噪比PSNR为27.5 db,运算时间为0.75h.利用分形实现图像数据压缩处理可以获得高的压缩比,压缩后能够保持信号与图像特征基本不变,有较广的应用前景.
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浅谈数字图像编码技术
1引言数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.早期图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的.图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像.常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等.图像编码是对图像信息进行编码,可以压缩图像的信息量,以便满足传输与存储的要求.
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基于多小波变换的医学图像压缩
本文介绍了多小波变换的基本概念、多小变换变换的特点以及GHM多小波.同时对多小波变换的实现中的若干细节问题进行了说明,其中包括预处理、边界延拓、二维多小波变换等,后对多小波用于医学图像压缩进行了研究,终的实现结果表明,在现有的用于小波变换的编码模型中,选用适当的多小波函数,也能得到与小波变换相当的编码性能,这一结果说明,若针对多小波变换的特点,设计相应的编码方案,图像编码的性能可能还有一定的提升空间.
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一种新的模糊矢量量化算法
本文通过对模糊聚类(FC)的分析和改进,提出了一种适合图像编码的模糊矢量量化的方法(FVQ),该方法在聚类过程中未对矢量间的模糊关系进行扩张,而是构造更为合理的关系,从而在计算复杂度降低的情况下能得到更好的聚类,后利用LBG局部寻优能力对聚类结果进一步优化,所得码书较传统LBG算法有大幅提高.
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医学图像的ROI编码在PACS中的应用
1 引言感兴趣区域编码是指对一幅图像编码时,根据需要对图像的不同区域采用不同的编码算法,一般是根据图像不同区域的价值差异,对实用价值大的区域尽可能保留原有全部信息,在压缩编码时采用无损压缩,这个区域就是使用者的感兴趣区域(region-of-interested,ROI);而对实用意义小、只有参考价值的图像区域,可以采用高压缩比的有损压缩,这些区域对使用者来说是非感兴趣区域(region-of-uninterested,UROI).