一种基于自适应预测的医学图像高效无损压缩方法

• 作者: 张晓玲 沈兰荪
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像 无损压缩 神经网络 自适应编码
• 年，卷（期）: 2001,（z1）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1914-1916
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2001.z1.045

摘要

随着数字化医学图像海量的增长及PACS系统的广泛应用,对医学图像进行高效的无损压缩已成为广泛关注的问题.本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法,该方法利用神经网络模型自学习的能力,自适应的调整预测器的预测系数.实验表明,该方法能有效去除X线医学图像的空间相关性,还能同时去除彩色医学图像的空间和谱间相关性,取得较高的压缩比,且编解码速度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈兰荪	北京工业大学信号与信息处理研究室	237	7601	48.0	79.0
2	张晓玲	北京工业大学信号与信息处理研究室	31	408	10.0	19.0