分层内插法── 一种有效的图象可逆压缩方法

分层内插法──　一种有效的图象可逆压缩方法在医学图象领域，图象数据压缩技术随着新的医学数字放射成象方法ＣＴ，ＤＳＡ，ＭＲＩ，ＭＲＡ，ＣｏｍｐｕｔｅｄＲａｄｉｏｇｒａｐｈｙ和数字核医学成象方法（平面闪烁成象一ｐｌａｎａｒｓｃｌｎｔｌｇｒａｐｈｙ，ＳＰＥ...     

医学图象位面行程编码实时压缩策略

本文研究了医学图象的位面行程编码及其硬件实现方案，用于动态图象（２５帧／秒）的不失真实时压缩和恢复，以熵为指标对几种图象信源的描述形式进行评价后表明，采用位面结构描述信源更有利于提高压缩效率。利用我们提出的一种定长行程码方法对ＣＴ图象进行位面行程编码压缩，其压缩比显著提高。并研制了基于此方法的编码器和恢复器。     

一种基于提取轮廓的医学图象数据压缩编码方法

本文提出了一种对医学图象进行轮廓编码和采用二维快速离散余弦变换（2D－FDCT）对其背景图象数据压缩编码相结合的方法。首先对2^t*2^t（t=9)，点的原始医学数字图象采用可变阈值的Sobel算子提出其边缘图象，原始图象与边缘图象之差为背景图象，利用5＊5点邻域窗函数对此背景图象2：1内抽成2t^-1*2^t-1点的数字图象，利用上述方法对此2t-1*2t-1点的数字图象进行分解……直到剩下64＊64点的背景图象，本文对几级轮廓图象采用等值线编码压缩，对64＊64点的背景图象通过采用快速多项式变换（FPT）计算2D－FDCT来进行数据压缩编码，在接收端，在接收端，对恢复的各级背景图象再叠加上相应的[边缘图象可减少重建图象产生的边缘模糊效应，我们在IBM－PC／XT微机组成的小型图象处理系统上进行了医学的编码压缩实验，图象数据压缩比可达20：1以上。     

医学图象的边界处理

医学图象质量的好坏直接影响医务人员对疾病的诊断与治疗。由于有时候医学图象的边界不清晰，甚至很模糊，人眼难以判断，因此需要一种特殊的算法来实现边界点的检测，边界点检测的方法很多，作者讨论用微分法借助于计算机来处理医学图象的边界问题。利用微分运算获得的梯度算子。根据区域边界处灰度呈现不连续的特点，通过对图象函数ｆ（ｘ，ｒ）（灰度特性函数）进行必要的运算，来达到检测边界元素的目的，进而实现边界点的连接，     

相控阵超声波束时空特性模糊控制方法的研究

相控阵超声波束的时空特性直接影响Ｂ超图象的质量，作者提出了一种基于模糊控制理论的波束时空控制方法，使得电子聚焦的焦距和孔径大小能够随回波信号动态地改变，有效地改善了相控阵Ｂ超图象的质量，这一方法开创了模糊控制理论在医学超声领域的应用。     

非线性接收器对超声背反射信号幅度分布压缩的影响

非线性接收器对超声背反射信号幅度分布压缩的影响通过采用数字化RF信号来研究,该RF信号由一商用B型扫描超声图象仪来进行压缩。压缩的RF信号和视频信号的幅度分布由B型扫描图象获得,在已知背反射幅度特性的随机介质模型时,图象大体上对应于相同实体部分。压缩前信号的幅度分布通过一装置获得,此装置     

基于二维DCT的医学图象压缩及FPGA实现

本文介绍了一种适用于JPEG医学图象压缩的二维DCT的FPGA设计方案。该设计充分利用了可编程逻辑器件的灵活性以及器件本身所带的硬件资源，如嵌入式乘法器。二维离散余弦变换采用了行列分解的方法，并通过快速算法在很大程度上减少了硬件实现的复杂度，提高了模块的吞吐量，并且具有实时，高精度的优点。     

超声医学图象的计算机辅助解释

本文提出一种用于超声医学图象自动解释的新方法。该方法是在图象预分割的基础上,将区域生长算法、目标检测和基于知识的解释综合为双向驱动推理过程,从而完成对图象中器官、组织的识别和解释。作者已应用该方法对特定类超声医学图象进行了计算机分析实验,获得了较为理想的实验结果,并在文中对实验结果加以讨论。这一研究工作为建造医学图象自动解释系统提供了一个有较的方法。     

一种基于斜单元模型的快速三维显示算法

本文报道作者开发研究的医学图象处理系统Ｖｉｓｕａｌｉｚｅｒ的系统结构及各功能模块的实现方法。在医学图象三维显示上，首次提出一种以斜单元模型代替以往的立方体单元模型的体视算法，这种新的显示算法运行速度快，同时又能产生高质量的显示图象。最后，本文以人脑部磁共振图象的操作和显示实例来说明系统的实用性和算法的有效性。     

非局部相似性压缩感知下的医学设备三维成像方法

目的 针对像素间的领域结构信息难以获取,无法分析医学设备图像子块相似性的问题,本文提出了一种新的非局部相似性压缩感知下的医学设备三维成像方法.方法 首先获取医学设备三维图像并对其分块处理,通过冗余字典完成稀疏图像表示,利用自回归模型模拟医学设备三维成像的非局部状态,分析三维成像的非局部相似特性,得到医学设备三维图像的局部相关性和非局部相似性,以此为限定条件,实现医学设备三维成像的相似性压缩感知.最后以某三甲医院肿瘤科的3台医疗器械为实验对象,以不同时间段产生的三维图像为实验样本,与其他两种文献方法进行了对比.结果 本文提出了非局部相似性压缩感知下的医学设备三维成像方法,相比于其他两种文献方法,其压缩感知峰值信噪比与标准值的匹配度最高可达99％.结论 在稳定的采样频率下获取领域结构信息,可达到最佳的图像重构效果,解决了医学设备图像子块相似性的问题,保证医学设备三维成像质量.     

基于小波的医学图像渐进编码算法的研究

医学图像的渐进编码在医学图像档案的回放和医学图像的远程传输中都有非常重要的意义.作者在研究二维图像小波分解的基础上,提出了一种新的基于小波变换的图像渐进编码算法.实验表明该算法可取得较高的压缩比和运算速度.     

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,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。     

一种基于改进零树小波算法的选择性医学图像压缩技术

针对传统零树编码的三个不足，利用游程编码结合人眼视觉特性，对其进行了改进，在此基础上根据医学图像压缩的特点，探讨了选择性医学图像压缩技术，并将其和小波压缩算法结合。实验结果表明，改进方法减少了编码比特率和编码时间，达到了较好的压缩效果。     

一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法

根据肾小球医学图像的特点 ,提出了一种新的基于直方图特征峰的图像分割方法。通过定位图像的特征峰 ,从而有效地对肾小球医学图像进行阈值化。经实验证明 ,本文提出的算法能快速、准确地分割肾小球图像。     

基于JPEG技术的CT图像压缩方法的研究

CT图像在医学影像诊断中占有重要地位，CT图像压缩技术是PACS系统的重要组成部分。JPEG静止图像压缩标准目前已成为一种广泛应用的图像压缩技术。JPEG充分利用人眼的视觉特性，对DCT系数的低频系数进行细量化，而对高频系数进行粗量化，但未对图像的边缘特征进行特殊的处理。而图像的部分边缘特征又正是隐含于DCT高频系数中。文中从图像边缘信息的谱分析入手，通过理论推导及实例分析得到平直单边缘图像子块其DCT系数能量的分布规律，并以此为理论基础设计出JPEG中DCT系数量化表(Q表)，实验结果表明该Q表对非平直边缘图象子块没有影响，而对含有平直边缘图像子块的边缘信息进行了有效的保持。     

整型提升小波变换的块编码在医学图像压缩中的应用

提出一种基于整型提升小波变换的图像块压缩编码方法.整型提升小波变换具有计算快速、能实现任意图像尺寸的小波算法、能在当前位置完成小波变换、节省内存等特点,而且该提升算法能同时对图像进行有损或无损压缩,因而更适应于远程医疗系统和医学图像压缩系统.基于图像块压缩编码方法不仅可以实现比特率控制,还可以实现SNR(信噪比)可缩放性,支持图像的渐进传输.     

基于离散小波变换的JPEG 2000标准对肺部CT图像的无损压缩

探索基于小波变换对肺部CT图像进行无损雎缩的新方法.采用基于离散小波变换方法的JPEG2000标准对3019张肺部CT图像进行无损压缩,并针对压缩后图像效果进行统计分析.结果表明,该方法不但可以达到12.0的高压缩比,而且具有较高的图像尤损压缩质量,为临床CT医学影像的储存与诊断,提供了有益的技术与方法.     

Quality Degradation in Lossy Wavelet Image Compression

The objective of this study was to develop a method for measuring quality degradation in lossy wavelet image compression. Quality degradation is due to denoising and edge blurring effects that cause smoothness in the compressed image. The peak Moran z histogram ratio between the reconstructed and original images is used as an index for degradation after image compression. The Moran test is applied to images randomly selected from each medical modality, computerized tomography, magnetic resonance imaging, and computed radiography and compressed using the wavelet compression at various levels. The relationship between the quality degradation and compression ratio for each image modality agrees with previous reports that showed a preference for mildly compressed images. Preliminary results show that the peak Moran z histogram ratio can be used to quantify the quality degradation in lossy image compression. The potential for this method is applications for determining the optimal compression ratio (the maximized compression without seriously degrading image quality) of an image for teleradiology.     

Watermark Compression in Medical Image Watermarking Using Lempel-Ziv-Welch (LZW) Lossless Compression Technique

In teleradiology, image contents may be altered due to noisy communication channels and hacker manipulation. Medical image data is very sensitive and can not tolerate any illegal change. Illegally changed image-based analysis could result in wrong medical decision. Digital watermarking technique can be used to authenticate images and detect as well as recover illegal changes made to teleradiology images. Watermarking of medical images with heavy payload watermarks causes image perceptual degradation. The image perceptual degradation directly affects medical diagnosis. To maintain the image perceptual and diagnostic qualities standard during watermarking, the watermark should be lossless compressed. This paper focuses on watermarking of ultrasound medical images with Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless-compressed watermarks. The watermark lossless compression reduces watermark payload without data loss. In this research work, watermark is the combination of defined region of interest (ROI) and image watermarking secret key. The performance of the LZW compression technique was compared with other conventional compression methods based on compression ratio. LZW was found better and used for watermark lossless compression in ultrasound medical images watermarking. Tabulated results show the watermark bits reduction, image watermarking with effective tamper detection and lossless recovery.     

A Blurring Index for Medical Images

This study was undertaken to investigate a useful image blurring index. This work is based on our previously developed method, the Moran peak ratio. Medical images are often deteriorated by noise or blurring. Image processing techniques are used to eliminate these two factors. The denoising process may improve image visibility with a trade-off of edge blurring and may introduce undesirable effects in an image. These effects also exist in images reconstructed using the lossy image compression technique. Blurring and degradation in image quality increases with an increase in the lossy image compression ratio. Objective image quality metrics [e.g., normalized mean square error (NMSE)] currently do not provide spatial information about image blurring. In this article, the Moran peak ratio is proposed for quantitative measurement of blurring in medical images. We show that the quantity of image blurring is dependent upon the ratio between the processed peak of Moran's Z histogram and the original image. The peak ratio of Moran's Z histogram can be used to quantify the degree of image blurring. This method produces better results than the standard gray level distribution deviation. The proposed method can also be used to discern blurriness in an image using different image compression algorithms.