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1.
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;最后将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。 相似文献
2.
目的:探讨一种基于提升小波变换和多级树集合分裂算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)的医学图像编码算法。方法:针对传统小波浮点数运算,计算量大的缺点,采用提升格式小波,结合多级树集合分裂算法和算术编码,实现对医学图像的编码。结果:在获得较高压缩比的情况下,能保证医学图像的重建质量,满足医学图像数据的存储和传输的需要。结论:仿真结果表明在相同压缩比的情况下,重建图像的峰值信噪比有明显提高,获得了较好的压缩效果。 相似文献
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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 .0 2 ,峰值信噪比PSNR为 2 7.5db ,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。 相似文献
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医学图像的ROI编码在PACS中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
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). 相似文献
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基于三维小波变换和零树编码的医学序列图像压缩 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对医学序列图像(volumetricimagedata)的压缩算法。虽然二维的图像压缩算法也可以应用于序列图像的压缩,但不能充分利用序列图像的三维特点。本文提出的三维图像压缩算法,以充分利用三维图像层间的相关性,并将其应用在MR序列上。 相似文献
7.
根据医学图像信息相对集中的特点,提出了一种基于最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。 相似文献
8.
基于多小波变换的医学图像压缩 总被引:3,自引:0,他引:3
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,最后对多小波用于医学图像压缩进行了研究,最终的实现结果表明,在现有的用于小波变换的编码模型中,选用通当的多小波函数,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。 相似文献
9.
为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想). 相似文献
10.
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,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。 相似文献