靜態(tài)醫(yī)學(xué)圖像和序列醫(yī)學(xué)圖像編碼新方法研究.pdf

1、近十年來(lái),隨著小波與分形理論研究的不斷成熟,基于小波變換與分形的圖像壓縮成為圖像編碼的研究熱點(diǎn).同時(shí),醫(yī)學(xué)影像學(xué)也取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,新的成像方式層出不窮.在此趨勢(shì)下,該論文進(jìn)行了基于小波變換與分形理論的醫(yī)學(xué)圖像編碼的研究,旨在提出新的適合醫(yī)學(xué)圖像特點(diǎn)的編碼方法.論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1)提出了基于小波變換的預(yù)測(cè)四叉樹(shù)圖像編碼算法,該算法屬于帶內(nèi)編碼與帶間編碼的混合.將同一頻帶內(nèi)系數(shù)分塊,隨比特面的移動(dòng),將塊由大到小進(jìn)行四叉樹(shù)分裂,

2、克服了固定大小塊的不足.另外在編碼中加入了預(yù)測(cè)過(guò)程,實(shí)現(xiàn)對(duì)塊的裁剪,使塊的形狀更符合實(shí)際的情況.熵編碼采用了基于上下文的算術(shù)編碼,提出了四種上下文編碼模型,可以靈活調(diào)整以合適不同醫(yī)學(xué)圖像的特點(diǎn).2)針對(duì)三維體成像設(shè)備產(chǎn)生的序列圖像,提出了模糊聚類(lèi)優(yōu)化的序列圖像快速分形壓縮算法,它是一種基于單幀的序列圖像幀間分形壓縮算法.該算法首先使用LBG方法對(duì)序列圖像組成的搜索空間樣本集進(jìn)行初始化,然后將模糊聚類(lèi)優(yōu)化方法應(yīng)用于對(duì)樣本集的軟分類(lèi),匹配時(shí)