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一种新的基于离散小波变换的医学图像压缩上下文建模算法。 (英语) Zbl 1332.92032号

Siddiqi,Abul Hasan(编辑)等人,《数学模型、方法和应用》。论文基于2012年12月15日至16日在印度大诺伊达举行的第十一届国际科学技术新兴数学方法、模型和算法两年一度会议上的邀请演讲和贡献演讲。新加坡:Springer(ISBN 978-981-287-971-4/hbk;978-981-2 87-973-8/电子书)。工业和应用数学,197-228(2015)。
摘要:为了克服存储、传输带宽、图像存档和通信的限制以及传统压缩方法的局限性,需要有选择地压缩医学图像,以减少传输时间和存储成本,同时保持高诊断图像质量。选择性医学图像压缩为诊断目的提供了高空间分辨率和对比度灵敏度要求。为了满足这些要求,本文提出了一种基于离散小波变换的医学图像压缩上下文建模的新方法。与根据图像质量度量性能定义的一般压缩方法相比,所提出的方法产生了显著更好的压缩率和更好的图像质量。实验结果在超声医学图像上进行了测试,并与标准通用缩放、Maxshift、隐式、,以及选择性图像编码的EBCOT方法,在主观和客观图像质量度量分析的基础上,发现所提出的算法可以提供更好的改进结果。
关于整个系列,请参见[Zbl 1336.94005号].

MSC公司:

92 C55 生物医学成像和信号处理
65T60型 小波的数值方法

软件:

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PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

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