体数据压缩的脊波算法分析

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重麽太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：李啄易j学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重废盔堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重废

2、盍堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密()，在——年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密(、／)。(请只在上述一个括号内打“√”)学位论文作者签名：季索倒导师签名：签字日期：阳7年6月，日l耖星签字目期：却年i月』日重庆大学硕士学位论文1绪论1．1课题的提出及研究意义图像(二维数据)是由像素组成的集合，而体数据(三维数据)根据来源和处理方式的不同，通常有下列两种表示方法【l】：体素(voxel)或体元(cell)。每一体素可视为

3、体空间中，中心在网格点的一个立方体，且对应一定的常数标量值。体素代表了其周围邻域方格点值的平均值。基于体素的数据集通常由实验方法直接采集得到。将体空间划分为若干个小的子域即体元，体元通常是由若干顶点及连接相邻点的边组成的空间区域(如四面体、六面体或其它不规则区域)。体元数据集可分为规则和不规则两类，规则数据集是指各体元均为大小相同的正六面体。由于数据场边界及其分布的复杂性，为适应计算的要求，体元常取不规则的形状，如有限元网格等。由数值模拟产生的多维数据集，体数据集一般以体元表示。本文中的体数据表示方法采用体素

4、的方法。体数据的最大特点就是数据量大，可以大到从几百兆到上万兆的字节。如美国的可见人体(visiblehuman)计划，其数据量大到39G字节【2】，又如CT中的一次三维重建数据就能达到8G字节等。对于如此庞大的数据量，若不经压缩，数据传输所需的高传输率和数据存储所需的巨大容量将给存储器容量、传输线的传输率以及计算机的处理速度等带来巨大的压力。因此，对数据的压缩就成为了技术进步的迫切需求，正是由于这种需求，使得压缩编码算法和技术成为近30年来非常活跃的一个研究领域。体数据的获取是通过获取设备(如二维CT、三维

5、CT、超声波扫描等)对真实物体进行测量而得到的～组二维断层图像或三维数据，也可以是对计算机模型的离散采样而构成的二维断层图像序列或三维数据。一般来说，这些断层图像都含有噪声(点状)，除此之外，层内和层间还含有大量的线状、面状结构，他们是构成物体轮廓所必不可少的基础成分，压缩后的数据必须保留这些结构信息。现有的方法对处理点状奇异性的数据能达到较好的效果，但在处理线状、面状等超平面状的奇异性时，不是太令人满意【3】。因此，有必要对含有超平面状奇异性的体数据研究新的压缩方法。1．2图像压缩的发展史1．2．1图像压缩

6、编码的可能性图像压缩编码得以实现的两个主要依据是人类视觉系统的特性和数据的统计重庆大学硕士学位论文1绪论特性【4～。一，人类视觉系统的特性我们可以将人类视觉系统看做一个通常意义下的输入输出系统，而其输入和输出之间的关系就是视觉特性。人类视觉系统主要表现出以下几种特性：(1)对比灵敏度。在数字图像中，图像的亮度表示为一系列的离散值，即灰度值。实验表明，视觉系统很难正确判断亮度的绝对大小，然而当判断两亮度中何者较大时，视觉系统则有较好的能力。这就是说，人眼有较好的对比灵敏度。利用此特性，只要保证图像压缩处理后的亮

7、度信息与原图像有比较一致的对比度即可，而不要求有很大的亮度范围。(2)空间分辨率。空间分辨率指人眼区分相邻的两个发光点的能力．通常用能够分辨的两个发光点之间的最小视角表示，该视角一般为1’。这说明人眼的空间分辨力是有限的。视角小于某个值时，人眼将无法分辨相邻的像点，也就是说，当图像沿空间上的任一方向变化太快时，将超出人眼的接受范围。因此，从空间频域上看，人眼视觉呈低通特性。(3)时间分辨力。时间分辨力指人眼对于随着时间而变化的目标的分辨力。由于人眼的视觉惰性和频闪效应等使人眼的视觉特性从时间频率域上看，也呈低

8、通特性。(4)可见度域值。指人眼刚好能发现的干扰值，低于该域值的干扰是察觉不出来的。通过上面的分析，可以看出人眼的视觉能力在诸多方面都是有限的。因此，可以对原始图像中许多人眼不敏感的信息不予处理，从而实现图像数据的压缩处理。二、数据的统计特性研究数据的统计特性也是一项非常必要和有意义的工作。因为数据抽样值本身存在的一些联系和规律，对数据压缩具有指导的意义。下面从空间域和频率域两方面来讨论数据的统计特