适用于PACS系统的医学图像近无损压缩
为解决海量医学数据与有限存储空间和传输带宽之间的矛盾,提出一种适用于PACS(picture archiving and communication system)系统的医学图像近无损压缩算法.首先对病变区域和背景区域分别进行剪切波变换和小波变换;其次,选取一些能够近似逼近病变区域图像的重要系数达到去噪和初步压缩的目的;然后,对病变区域所选取的重要系数进行无损Huff man编码,同时对背景区域所得小波系数进行量化和多级树集合分裂算法(SPIHT)编码实现压缩;最后,融合各区域经解码和逆变换得到的图像获得整幅重构图像.实验结果表明,新算法在与小波有损压缩方法设置同样压缩比的情况下,所获取的病变区域重构图像和原病变区域的平均结构相似度(MSSIM)提高了6%,峰值信噪比(PSNR)是小波有损压缩方法的2.54倍,而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了2%,PSNR提高了13%.
医学图像压缩、小波变换、剪切波变换、Huffman编码
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TN919.81
国家自然科学基金项目61271146;河南省科技攻关项目122102210103;郑州市创新型科技人才队伍建设工程——科技领军人才资助项目112PLJRC356
2013-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
699-705