医学图像压缩技术.ppt

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1、MedicalImageCompression医学图像压缩专题详细讲座1、图像数据压缩的概念图像数据压缩，就是以尽量少的比特数表征图像数据信号，减少容纳给定消息集合或数据采样集合的信号空间，同时保证重建图像的质量。所谓信号空间，亦即被压缩对象，是指：物理空间，如存储器、磁盘、磁带、光盘等数据存储介质；时间区间，如传输给定消息集合所需要的时间；频谱区域，如为传输给定消息集合所要求的带宽等。也就是指某数据信号集合所占的空域、时域和频域空间。信号空间的这几种形式是相互关联的，存储空间的减少也意味着传输效率的提高与占用带宽的节省。这就是说，只要采用某种方法

2、来减少某一种信号空间，都能压缩数据。1MedicalImageCompression2、医学图像数据压缩的必要性多种成像方式，如X线图像、CT、MRI、US、ECT(PET、SPECT)等，且成像速度和分辨率逐渐提高，层厚逐渐减少；常规X线正在从胶片转向无胶片化的计算机放射摄影（ComputedRadiography，CR）或更为先进的数字化放射摄影（DigitalRadiography，DR）的数字化时代。医学图像的数字化使得图像的数据量呈几何级数地增长。表1列出了目前医学成像设备及其生成的图像数据量大小。2MedicalImageCompr

3、ession表2图像压缩编码分类10MedicalImageCompression图像压缩编码方法无失真编码（熵编码）统计编码霍夫曼编码、Shannon-Fano编码、游程编码算术编码基于字典的编码：LZW编码等其它编码完全可逆的小波变换+统计编码等限失真编码（熵压缩）特征提取分析/综合编码子带、小波、分形、模型基等其它量化无记忆量化均匀量化、Max量化等有记忆量化序列量化预测编码线性预测、非线性预测、自适应预测其它方法序贯量化分组量化直接映射矢量量化、神经网络、方块截尾编码变换编码正交变换：KLT、DCT、DFT、WHT非正交变换其它函数变换统计

4、编码—根据像素数据出现概率的分布特性而进行的压缩编码。编码思想：在原始数据和编码数据之间找到明确的一一对应关系，以便在恢复时能准确无误地再现出来，使平均码长或码率压低到最低限度。预测编码—预测编码法主要是在时域内进行的一种压缩编码法。大致过程：先对下一个采样值预测，并把该预测值与下一个采样的实际值之差进行编码。理由是：大部分信号集合中，用上述方式得到的差值的方差总小于原始信号的方差。这样可藉较小的量化级进行有效量化，获得较大的压缩比。11MedicalImageCompression变换编码—先对像素数据进行某种函数变换，从一种信号空间变换到另一种

5、信号空间，然后再对变换后的数据进行编码。通常存在反变换，以恢复原来的数据。主要目的：把统计相关的采样值变换成“某种程度上统计独立”的系数。大多数变换属线性正交变换。变换本身并不提供压缩，而只是将信号映射到另一域内，在所映射的域中压缩较易实现。随后通过比特分配的量化过程，把变换后的采样值进行压缩，以供存储或传输。混合编码—对图像数据同时使用两种或两种以上的编码方法，能大大提高数据压缩的效率。12MedicalImageCompression数据的冗余冗余概念人为冗余在信息处理系统中，使用两台计算机做同样的工作是提高系统可靠性的一种措施在数据

6、存储和传输中，为了检测和恢复在数据存储或数据传输过程中出现的错误，根据使用的算法的要求，在数据存储或数据传输之前把额外的数据添加到用户数据中，这个额外的数据就是冗余数据。视听冗余由于人的视觉系统和听觉系统的局限性，在图像数据和声音数据中，有些数据确实是多余的，使用算法将其去掉后并不会丢失实质性的信息或含义，对理解数据表达的信息几乎没有影响。数据冗余不考虑数据来源时，单纯数据集中也可能存在多余的数据，去掉这些多余数据并不会丢失任何信息，这种冗余称为数据冗余，而且还可定量表达。15MedicalImageCompression数据的冗余决策量

7、(decisioncontent)在有限数目的互斥事件集合中，决策量是事件数的对数值在数学上表示为16H0=log(n)其中，n是事件数决策量的单位由对数的底数决定Sh(Shannon):用于以2为底的对数Nat(naturalunit):用于以e为底的对数Hart(hartley)：用于以10为底的对数MedicalImageCompression数据的冗余信息量(informationcontent)具有确定概率事件的信息的定量度量在数学上定义为I(x)log2[1/p(x)]log2p(x)17其中，p(x)是事件出现的

8、概率举例：假设X={a,b,c}是由3个事件构成的集合，p(a)=0.5，p(b)=0.25，p(b)=0.25分别是事