研究目的
利用小波变换和一种改进的区域生长算法，开发一种高效的医学图像无损压缩方法，在保持诊断准确性的同时提高压缩比和图像质量。
研究成果
与基于PFCM的压缩等现有方法相比，所提出的方法实现了更高的峰值信噪比和压缩比，在无损医学图像压缩中展现出有效性，同时提高了图像质量以及存储和传输效率。
研究不足
该方法专门针对医学图像（尤其是MRI）设计，可能不适用于其他类型图像。对于大型数据集，其计算复杂度和处理时间可能较高。分割精度取决于MRG算法的种子点选择，而该选择未必对所有图像都是最优的。
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一种基于小波改进区域生长算法的高效无损ROI图像压缩方法
DOI：10.1515/jisys-2018-0180
期刊：Journal of Intelligent Systems
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
如今，医学影像和远程医疗正被大规模应用。对存储和传输医学影像的日益增长的需求带来了内存空间和传输带宽不足的问题。为解决这些问题，引入了压缩技术。无损图像压缩的主要目标是在保持诊断可接受的图像质量的同时，提高准确性、降低比特率并提升医学影像存储与传输的压缩效率。本文提出一种基于小波变换和编码方法的无损医学图像压缩方案。该图像压缩系统主要由三个?？楣钩桑?i)图像分割、(ii)图像压缩和(iii)图像解压缩。首先采用改进的区域生长算法将输入医学图像分割为感兴趣区域(ROI)和非ROI；随后通过离散余弦变换和分层树集合划分编码方法压缩ROI，采用离散小波变换和基于合并的霍夫曼编码方法压缩非ROI；最终获得包含压缩后ROI与非ROI的组合图像。在解压缩阶段则通过逆向流程还原原始医学图像。实验采用不同医学影像进行验证，结果表明本方法较其他方案具有更优性能。
作者：
P. Sreenivasulu，S. Varadarajan
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