基于空间预测与变换的医学图像压缩方法

文章摘要： 图7 MRI图像的峰值信噪比曲线比较4．2 试验结果分析对于CT和MRI图像来说，本文提供的算好于JPEG2000的压缩算法，其中，对CT图像的压缩效果明显高于JPEG2000。5、结论现代医学影像设备产生越来越大的信息量，而且其信息量还会继续增加。因此，研究医学图像压缩算法具有重大的意义。本文首先对基于频率域的小波压缩算法的缺点进行了探讨，然后简单介绍了基于模式特征的图像压缩算法，并延续了该算法的思想，同时借鉴H.264的帧内编码技术提出了基于空间预测与变换的图像压缩方法。最后通过与JPEG2000压缩算法的对比和分析试验结果，可以看出，本方法对CT图像和MR

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                图7 MRI图像的峰值信噪比曲线比较

4．2 试验结果分析

　　对于CT和MRI图像来说，本文提供的算好于JPEG2000的压缩算法，其中，对CT图像的压缩效果明显高于JPEG2000。

5、结论

　　现代医学影像设备产生越来越大的信息量，而且其信息量还会继续增加。因此，研究医学图像压缩算法具有重大的意义。

　　本文首先对基于频率域的小波压缩算法的缺点进行了探讨，然后简单介绍了基于模式特征的图像压缩算法，并延续了该算法的思想，同时借鉴H.264的帧内编码技术提出了基于空间预测与变换的图像压缩方法。最后通过与JPEG2000压缩算法的对比和分析试验结果，可以看出，本方法对CT图像和MRI图像有较好的压缩效果。

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                         图1 4×4块预测类型的像素点分布
 

                                        
                                      图2 4×4块预测方向
 

                       
                                   图3 16×16块预测模式

　　该算法在选择编码窗口时以绝对误差和SAD（Sum of Absolute Difference）作为判断准则。绝对误差和是指当前待编码块与预测块之间的差值绝对值之和，即残差之和。假设当前块用S(i,j)表示，预测值为pred(i,j)，i,j=0,1,...,N，则
　　
　　SAD值越小，说明图像的残差值越小，从而说明当前待编码块与预测块越接近，相应预测模式的预测的精度越高；反之，SAD值越大，说明图像的残差值越大，从而预测块不能很好的反应当前待编码块，相应预测模式的预测精度越低。

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