基于Curvelet变换和SPIHT算法的医学图像感兴趣区压缩

• 作者: 汤敏 王伟 陈秀梅
• 来源期刊: 中国医学影像学杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 数据压缩 图像感兴趣区域压缩方法 图像编码 算法 图像处理,计算机辅助 Curvelet变换 SPIHT算法
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 医学影像工程学
• 页码范围: 786-792
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-5185.2014.10.018

摘要

目的：提出基于Curvelet变换和多级树集合分裂排序（SPIHT）算法的图像感兴趣区（ROI）压缩方法，并应用于医学图像压缩。资料与方法算法流程首先对图像ROI进行提取，保留ROI不压缩，对背景区域进行Curvelet变换，采用SPIHT算法对Curvelet系数进行编码；然后进行Curvelet逆变换得到有损压缩后的图像；最后将ROI区域与背景区域叠加，得到压缩后的完整图像。采用峰值信噪比作为评价指标，比较ROI压缩和整体压缩的效果，以及小波变换和Curvelet变换用于图像压缩的效果差异。结果分别对测试图像和医学图像的压缩结果进行比较，采用ROI压缩的视觉效果优于整体压缩的效果，更能突出ROI；而采用Curvelet变换压缩的峰值信噪比高于小波变换压缩，相同比例的压缩图像也更清晰。结论基于Curvelet变换和SPIHT算法的ROI压缩可在保证不丢失重要诊断信息的前提下实现图像的高效压缩，符合医学图像压缩的高精度、高质量要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤敏	南通大学电子信息学院	41	200	7.0	11.0
2	王伟	南通大学电子信息学院	57	191	7.0	10.0
3	陈秀梅	南通大学电子信息学院	6	49	4.0	6.0