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[導(dǎo)讀]1、引言  圖像是人類最主要的信息源。在信息爆炸的時(shí)代,圖像數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是解決海量圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸重要手段。因此尋求最佳的圖像數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)也始終是信息技術(shù)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)?! ‰S著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)和

1、引言

  圖像是人類最主要的信息源。在信息爆炸的時(shí)代,圖像數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是解決海量圖像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸重要手段。因此尋求最佳的圖像數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)也始終是信息技術(shù)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

  隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字化醫(yī)學(xué)圖像在醫(yī)學(xué)臨床診斷和教學(xué)研究中的應(yīng)用日益廣泛。一方面,從X射線、計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)到核磁共振(MRI)、超聲圖像等的出現(xiàn)和發(fā)展,使得醫(yī)學(xué)影像的質(zhì)量越來越高,在醫(yī)學(xué)診斷中扮演越來越重要的角色;另一方面,醫(yī)學(xué)影像具有的信息量也越來越大,在醫(yī)院使用PACS系統(tǒng)和遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷系統(tǒng)中,均需大量的存儲(chǔ)空間來存儲(chǔ)和傳輸,圖像數(shù)據(jù)的大小將會(huì)直接影響到傳輸?shù)乃俣龋瑢?dǎo)致目的地臨床醫(yī)生無法進(jìn)行有效的診斷。醫(yī)學(xué)圖像壓縮編碼現(xiàn)已成為醫(yī)療信息學(xué)一個(gè)重要的研究方向,它要求重構(gòu)圖像不能有明顯的失真,可以滿足日益龐大的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的壓縮和傳輸任務(wù)。

2、空間域圖像壓縮算法介紹

2.1 頻率域圖像壓縮算法的缺陷

  近年來,圖像數(shù)據(jù)的壓縮取得了很大的發(fā)展,涌現(xiàn)了很多非常優(yōu)秀的壓縮算法。目前受到廣泛應(yīng)用,并已納入新的國際標(biāo)準(zhǔn)的基于小波的壓縮方法是一種成熟的、具有高保真壓縮效果的壓縮方法,但針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的壓縮,該方法有一些嚴(yán)重的缺陷:

 ?。?)基于小波的壓縮方法是通過犧牲高頻信息、保存低頻信息的方法來換取壓縮比的,圖像經(jīng)小波分解量化后會(huì)損失高頻信息,并且隨著壓縮倍率的提高,高頻信息的損失將越嚴(yán)重,這樣會(huì)直接造成圖像中紋理細(xì)節(jié)的損失;

 ?。?)該方法必須以大面積圖像為基礎(chǔ)(隨著小波分解所用基礎(chǔ)面積的減小,恢復(fù)圖像質(zhì)量將急劇降低),并在多次二維小波分解基礎(chǔ)上再做無失真編碼后,才能得到高保真的壓縮效果,但這種以大面積作為處理基礎(chǔ)的算法是難于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)壓縮的。

2.2 空間域圖像壓縮算法簡(jiǎn)介

  正因?yàn)樽儞Q域編碼存在以上缺陷,因此,人們又把目光投向了基于空間域的壓縮方法。

  在文獻(xiàn)[4]中作者提出了多分辨率空間重采樣圖像壓縮算法RBC算法。RBC算法在壓縮比為4倍左右的應(yīng)用情況下,其壓縮質(zhì)量不低于基于小波的壓縮算法。但是因?yàn)镽BC算法在對(duì)圖像的結(jié)構(gòu)描述上過于簡(jiǎn)單,隨著壓縮比的上升,其壓縮質(zhì)量迅速下降,因此,文獻(xiàn)[5]在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于模式特征的圖像壓縮算法SDBC算法。該算法以4×4的像素塊作為基本的圖像子區(qū),用作壓縮處理的基本單元,每個(gè)圖像子區(qū)根據(jù)其紋理結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,分為平坦區(qū)、粗紋理區(qū)和細(xì)紋理區(qū)三類,以子區(qū)內(nèi)圖像的平均方差作為分類的準(zhǔn)則,其壓縮質(zhì)量較RBC算法有顯著提高。

  雖然SDBC算法考慮了圖像中紋理的分布,進(jìn)行分區(qū)壓縮,但是該算法只是用了4×4大小的塊,并且只進(jìn)行了三種分類模式,顯然,這種方法并不能覆蓋圖像中的所有紋理。因此,本文延續(xù)SDBC的算法思想,借鑒H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的幀內(nèi)編碼技術(shù),提出了基于空間預(yù)測(cè)和變換的壓縮方法來解決以上的問題。

3、基于空間預(yù)測(cè)與變換的醫(yī)學(xué)圖像壓縮方法

3.1 基于空間預(yù)測(cè)與變換的醫(yī)學(xué)圖像壓縮方法概述

  基于空域的圖像壓縮算法一般不能像基于小波變換的算法那樣能進(jìn)行全圖的運(yùn)算,而是要分塊處理,為了便于計(jì)算機(jī)處理,一般圖像的分塊大小為2n×2n。本文選取4×4和16×16兩種大小不同的塊作為處理的窗口,以SAD作為窗口大小的選擇的準(zhǔn)則。本算法以16×16的宏塊為單位進(jìn)行編碼。

  基于空間預(yù)測(cè)和變換的醫(yī)學(xué)圖像壓縮方法的大體流程如下:

  (1)把圖像分成若干個(gè)16×16大小的宏塊;

 ?。?)預(yù)測(cè)分析:對(duì)一個(gè)16×16的窗口進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。經(jīng)過分析,得到最終進(jìn)行編碼的窗口大?。?6×16或者4×4,以及最佳預(yù)測(cè)模式;

 ?。?)預(yù)測(cè)編碼:根據(jù)(2)得到的窗口大小及最佳預(yù)測(cè)模式對(duì)該塊進(jìn)行變換、量化和掃描處理,此外,還要進(jìn)行反變換和反量化,生成重建窗口。

  (4) 對(duì)(3)中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行熵編碼;

  (5)重復(fù)(2)、(3)、(4),遍歷圖像中所有的16×16宏塊。

3.2 預(yù)測(cè)類型

  根據(jù)窗口的大小不同,本算法有兩種預(yù)測(cè)類型,分別為4×4預(yù)測(cè)類型和16×16預(yù)測(cè)類型。圖1中給出了產(chǎn)生4×4預(yù)測(cè)類型的像素分布,圖2中給出了除模式2外的其他8種預(yù)測(cè)模式,而模式2是均值預(yù)測(cè)模式,它是用當(dāng)前塊的上邊及左邊像素的灰度值的均值來作為當(dāng)前塊每個(gè)像素的預(yù)測(cè)值。16×16預(yù)測(cè)類型有4種預(yù)測(cè)模式,分別為垂直預(yù)測(cè)方式、水平預(yù)測(cè)方式、直流預(yù)測(cè)方式和平面預(yù)測(cè)方式(如圖3所示)。4×4預(yù)測(cè)類型適合預(yù)測(cè)細(xì)節(jié)多、變換相對(duì)較大、包含多個(gè)不同對(duì)象的圖像區(qū)域,而16×16預(yù)測(cè)類型較適合于預(yù)測(cè)平滑的圖像區(qū)域,對(duì)圖像中相對(duì)不變的部分進(jìn)行編碼。

                                      

 
                         圖1 4×4塊預(yù)測(cè)類型的像素點(diǎn)分布
 

                                        
                                      圖2 4×4塊預(yù)測(cè)方向
 

                       
                                   圖3 16×16塊預(yù)測(cè)模式

  該算法在選擇編碼窗口時(shí)以絕對(duì)誤差和SAD(Sum of Absolute Difference)作為判斷準(zhǔn)則。絕對(duì)誤差和是指當(dāng)前待編碼塊與預(yù)測(cè)塊之間的差值絕對(duì)值之和,即殘差之和。假設(shè)當(dāng)前塊用S(i,j)表示,預(yù)測(cè)值為pred(i,j),i,j=0,1,...,N,則
  
  SAD值越小,說明圖像的殘差值越小,從而說明當(dāng)前待編碼塊與預(yù)測(cè)塊越接近,相應(yīng)預(yù)測(cè)模式的預(yù)測(cè)的精度越高;反之,SAD值越大,說明圖像的殘差值越大,從而預(yù)測(cè)塊不能很好的反應(yīng)當(dāng)前待編碼塊,相應(yīng)預(yù)測(cè)模式的預(yù)測(cè)精度越低。

  為了綜合考慮各種預(yù)測(cè)模式的不同偏重方向性,當(dāng)對(duì)宏塊進(jìn)行編碼時(shí)會(huì)遍歷所有的預(yù)測(cè)模式,并借助模式判決準(zhǔn)則從中選出最優(yōu)的模式作為最終的編碼模式。

3.3 變換

  由于離散余弦變換(DCT)非常近似于統(tǒng)計(jì)最佳的K-L變換,所以DCT通常被用于圖像塊的變換編碼中。但是DCT有一個(gè)缺點(diǎn):在DCT變換矩陣中的部分系數(shù)是無理數(shù),在計(jì)算機(jī)上用迭代方法進(jìn)行變換和反變換后,不能得到一致的初始值。本文采用H.264幀內(nèi)編碼的思想,用整數(shù)DCT[6]代替浮點(diǎn)數(shù)DCT。整數(shù)DCT對(duì)圖像信號(hào)作用后可以獲得與DCT類似的頻率分解;同時(shí),正交變換的目的是減少變換系數(shù)的相關(guān)性,使得變換系數(shù)的能量集中在較少的幾個(gè)分量上,變換前后的能量并沒有損失,在去除空間相關(guān)性上,整數(shù)DCT與DCT具有相同的效果。

  本文中采用了兩種變換:整數(shù)4×4 DCT和4×4的Hadamard變換。

  整數(shù)4×4DCT變換減少了舍入誤差,降低了計(jì)算復(fù)雜度,提高了運(yùn)算精度;使用4×4塊進(jìn)行變換,使用于變換的塊的尺寸縮小,能夠減少塊效應(yīng);同時(shí),為了使小尺寸的變換方式對(duì)圖像中較大面積的平滑區(qū)域不產(chǎn)生塊之間的灰度差異,進(jìn)一步降低DC系數(shù)間的相關(guān)性,對(duì)16個(gè)4×4塊的DC系數(shù)進(jìn)行第二次塊變換,即Hadamard變換。

4、試驗(yàn)分析及結(jié)論

4.1 壓縮性能比較

  針對(duì)CT圖像和MRI圖像進(jìn)行壓縮(CT圖像和MRI圖像分別如圖4、圖5所示),用本文提供的算法的壓縮結(jié)果與和JPEG2000壓縮算法的壓縮結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,采用的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)為峰值信噪比(PSNR),結(jié)果見圖6和圖7(為了描述方便,本文提供的算法我們暫且用NEW來表示)。

  為了比較兩種算法的優(yōu)劣,用下面的表格1表示用于測(cè)試圖像的格式、大小和比特深度。


                                 表1 用作比較的三種圖像屬性 

測(cè)試圖像圖像格式圖像大小比特深度
CTRAW512×5128
MRIRAW512×5128

                             

                                          圖4 CT圖像
                               

                                         圖5 MRI圖像

  客觀評(píng)價(jià)參數(shù)峰值信噪比(PSNR)的定義如下: 

                
  其中:f(i,j)為原始圖像,g(i,j)為恢復(fù)圖像,M×N為圖像的寬×高

                              

 
              圖6 CT圖像的峰值信噪比曲線比較
 

                         
                圖7 MRI圖像的峰值信噪比曲線比較

4.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

  對(duì)于CT和MRI圖像來說,本文提供的算好于JPEG2000的壓縮算法,其中,對(duì)CT圖像的壓縮效果明顯高于JPEG2000。

5、結(jié)論

  現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像設(shè)備產(chǎn)生越來越大的信息量,而且其信息量還會(huì)繼續(xù)增加。因此,研究醫(yī)學(xué)圖像壓縮算法具有重大的意義。

  本文首先對(duì)基于頻率域的小波壓縮算法的缺點(diǎn)進(jìn)行了探討,然后簡(jiǎn)單介紹了基于模式特征的圖像壓縮算法,并延續(xù)了該算法的思想,同時(shí)借鑒H.264的幀內(nèi)編碼技術(shù)提出了基于空間預(yù)測(cè)與變換的圖像壓縮方法。最后通過與JPEG2000壓縮算法的對(duì)比和分析試驗(yàn)結(jié)果,可以看出,本方法對(duì)CT圖像和MRI圖像有較好的壓縮效果。

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