基于小波变换的医学图像编码方法

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1、·152·《上海生物医学工程》2Oo7年第28卷第3期研究论著基于小波变换的医学图像编码方法陈会羽叶安心朱更军浙江师范大学数理与信息工程学院(浙江金华321004)【摘要】高分辨率的医学图像具有很大的信息量，影响了整个数字化的远程医疗系统的实时性，因此必须在保证不丢失关键诊断信息的前提下，对医学图像进行必要的压缩。本文提出了在给定小波基下，基于二维小波分解和重构的快速压缩方法。该方法使用了向量量化技术并采用LBG算法设计码本。实验结果证明，采用该方法可获得较高的压缩比和符合诊断要求的压缩图像。【关键词

2、】医学图像；二维小波；分解；重构ACodingMethodofMedicalImageBasedonWaveletTransformChenHuiyuYemnxinZhuGen~unCollegeofmath—physicsandinformationengineer，ZhejiangNormalUniversity(Zhejiang321004)【Abstract】Themedicalimageswithhighspatialresolutionallcontainlargecontentandde

3、laytheimplementationofwholeremotediagnosissystemsSOcompressingdigitaldataofmedicalimageswithoutlossingsignificantdiagnosisinfor—mationisnecessary．Inthispaper，werepresentafastcodingmethodundergivenwaveletprimaryfunctionbased0n2一Dwaveletdecompositionandre

4、construction．ThismethodutilizesVQandLBGalgorithmtodesignthecodebook．Throughtheresultoftheexperiment，highercompressingratioandmorequalifiedcompressingimagecanbeachieved．【KeyWords】Medicalimage；2一Dwavelet；decomposition；reconstruction1引言频部分系数相差较少，存在冗余度。因此，小

5、波技术提供了图像压缩的好方法，在医学影像压缩中更是对于未经压缩处理的医学数字图像来说，其数具有重要地位_1J。对图像进行基于小波变换的压缩据量是极大的。而在远程医疗系统中，医学数字图方法的基本思想是：对图像进行多分辨率分解，然后像高速传输所需要巨大的信道容量，如果传输信道对系数进行结构化处理和不同的量化编码策略，最的容量不够大，将严重影响远程医疗系统的实时性。大限度地去除图像的全局相关性，并将量化误差分反之，在同等信道容量下，如果数据是经过压缩后再散到整个图像内，多分辨率便于综合考虑视觉特传输的，就可

6、以传输更多的图像信息。图像压缩研性，实现图像的渐进表示和传输。对小波系数不同究就是寻求高压缩比的方法，且压缩后的图像要有的结构化处理和量化编码策略产生了许多与之相关合适的信噪比，在压缩传输后还要尽可能的恢复原的算法，比较著名的有：EZW、SPIHT、SQP、EBCOT、信号。在压缩、传输、恢复的过程中，要求图像的失JPEG2000等。本文将小波变换理论在图像压缩方真度小，便于图像的分类、识别等。自1986年以来，面的应用与MATLAB的小波工具箱结合起来，首先小波变换作为时频分析工具，在图像处理领域获

7、得利用MATLAB小波工具箱对原始图像进行分解，然了广泛的应用。通过小波变换，将图像分解成高频后构造码本，最后使用矢量量化方法完成图像重构。部分和低频部分：高频部分给出了图像的细节或差2二维小波变换原理与图像分解别；低频部分给出了图像的近似特征。一般来说，高2．1二维小波变换的一般形式二维尺度函数式可以分离的情况为：作者简介：陈会羽，硕士研究生，助教，主要研究方向为图像处理。E—mail：chychy@zjnu．en(x，Y)=(x)(Y)(1)《上海生物医学工程)2oo7年第28卷第3期研究论著·1

8、53·(1)式中(x)和(y)各是一个尺度函数。本文采用的量化方法是向量量化技术，它不同二维尺度函数的伸缩和平移为：于逐点量化的量化过程，·而是把若干取样集合成一，(X，Y)=2J(X一2Jm，Y一2kn)(2)个向量，以此向量为量化的单位而不是以一个取样(2)式中j≥0而且J，m，k，n是整数，k=1，2，3点为单位。分别对应于三个基本二维小波函数向量量化，即是把若干取样集合成一个向量，以fLH(x，Y)=(x)(Y)此向量为量化的单位而不是以一个取样