换一批摘要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％.
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关键词
医学图像压缩小波变换剪切波变换Huffman编码medical image compressionwavelet transformshearlet transformhuffman coding
分类号
TN919.81
栏目名称
发布时间
2013-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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