基于小波變換和分形的醫(yī)學(xué)圖像編碼.pdf

1、圖像壓縮編碼是研究如何利用圖像固有的統(tǒng)計(jì)特性(信源特性)以及生理視覺(jué)、心理學(xué)特性(信宿特性)或者記錄設(shè)備和顯示設(shè)備的特性，從原始圖像中經(jīng)過(guò)壓縮編碼提取有效的信息，盡量去除無(wú)用的冗余信息。圖像壓縮編碼的目的是以盡量少的比特?cái)?shù)表征圖像，同時(shí)保持復(fù)原圖像的質(zhì)量，使它符合預(yù)定應(yīng)用場(chǎng)合的要求。圖像編碼是一種信源編碼，其信源是各種類(lèi)型的圖像信息。按復(fù)原圖像是否與原圖像一致分類(lèi)，圖像編碼分為無(wú)損編碼和有損編碼。無(wú)損編碼又稱(chēng)為信息保持編碼或可逆編碼。有

2、損編碼又稱(chēng)為非信息保持編碼或不可逆編碼。由于醫(yī)學(xué)圖像中的數(shù)據(jù)流量常常十分巨大，而圖像無(wú)損壓縮率的理論上限是接近4：1，為了滿(mǎn)足實(shí)時(shí)重建的需要，有時(shí)不得不采取有損的壓縮方法。本文對(duì)醫(yī)學(xué)CT圖像有損編碼展開(kāi)研究。 小波變換在空域和頻域同時(shí)具有良好的局部化特性，廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理，語(yǔ)音分析等科學(xué)研究領(lǐng)域。分形迭代函數(shù)系統(tǒng)(IFS)圖象壓縮方法具有壓縮比高和重建圖象質(zhì)量良好的特點(diǎn)。小波分形四叉樹(shù)方法是將小波變換和分形四叉樹(shù)相結(jié)合，無(wú)論壓

3、縮比還是恢復(fù)圖像質(zhì)量都取得了比傳統(tǒng)有損壓縮方法更好的效果。本文在研究小波分形四叉樹(shù)算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)該算法存在的問(wèn)題，提出了改進(jìn)方法。 主要包括以下內(nèi)容： (1)簡(jiǎn)要介紹小波變換、多分辨率分析及Mallat算法實(shí)現(xiàn)圖像變換的原理以及小波基選取時(shí)應(yīng)注意的問(wèn)題和邊界處理問(wèn)題。介紹了小波EZW算法原理。 (2)介紹了分形的基本原理和分形用于圖像壓縮的基本方法原理。介紹了小波變換和分形方法相結(jié)合進(jìn)行圖像壓縮的方法—小波分

4、形四叉樹(shù)方法。將改進(jìn)的Mallat算法，運(yùn)用到小波分形四叉樹(shù)編碼算法中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明與基于傳統(tǒng)Mallat算法的小波分析四叉樹(shù)方法相比，在壓縮比相差不大的情況下，提高了重構(gòu)圖像的質(zhì)量。 (3)針對(duì)小波分形四叉樹(shù)方法存在的編碼時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的方法，將小波EZW方法中的閾值思想引入小波分形四叉樹(shù)方法中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，在壓縮比相差不大，重構(gòu)圖像質(zhì)量略有降低的情況下，編碼時(shí)間大大縮短了。 (4)將一種自適應(yīng)門(mén)限的方