【摘 要】
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基于ROI的图像编码技术是医学图像压缩与传输的热门研究方向。本文研究了一种适用性较好、复杂度较低的医学图像压缩方法,在保证ROI区域图像质量不变的前提下,有效减小了
【机 构】
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重庆邮电大学生物信息学院,重庆,400065
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基于ROI的图像编码技术是医学图像压缩与传输的热门研究方向。本文研究了一种适用性较好、复杂度较低的医学图像压缩方法,在保证ROI区域图像质量不变的前提下,有效减小了图像的总容量,能够很好的应用于无线医疗等领域。本文在MATLAB环境下进行仿真,结合区域生长算法和自适应阈值处理技术实现区域分割,将图像分割成ROI区域、非ROI区域和背景区域,对ROI区域的图像采用JPEG2000无损压缩,对非ROI区域采用高压缩率的JPEG压缩,背景区域作归一化处理。实验采用了人体不同部位的DR图像、脑部CT图像等对算法进行验证,实验结果证明本文方法是一种有效的医学图像压缩方法。自适应阈值处理优化了区域生长算法轮廓区域的检测,提高了算法对噪声敏感度的抑制,重构后的图像ROI区域PSNR小于50dB,非ROI区域图像数据量减少了90％以上,整体图像无明显视觉上的差异,算法所消耗的时间也较短。本文提出的方法提高了医学图像ROI区域分割的准确度,保证了ROI区域图像的完整性,降低了非ROI区域的数据量,有效降低了图像整体的数据量,为无线医疗应用提供了更好的图像显示和传输表现。
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