（生物医学工程专业论文）基于JPEG2000和ROI技术的医学图像压缩编码研究.pdf

兰塑些查兰丝圭兰堡丝塞 a b s t r a c t m e d i c a li m a g i n gh a sa g r e a ti m p a c to nt h ec l i n i c a ld i a g n o s i sa n ds u r g i c a l p l a n n i n g s i n c ed i f f e r e n ti m a g i n gt e c h n i q u e sp r o d u c eg r e a ta m o u n to fd a t a ，e f f i c i e n t c o m p r e s s i o ni sn e c e s s a r yf o rs t o r a g ea n dc o m m u n i c a t i o np u r p o s e s j p e g 2 0 0 0 ，t h ee m e r g i n gi m a g ec o m p r e s s i o ns t a n d a r d ，h a sa d o p t e dw a v e l e t t r a n s f o r m ，e b c o ta n da r i t h m e t i cc o d i n ga l g o r i t h m ，w h i c hn o to n l yh a si m p r o v e d c o m p r e s s i o np e r f o r m a n c e ，b u tc a ns u p p o r tn e wf u n c t i o n a l i t i e s ，s u c ha sr e g i o no f i n t e r e s t ( r o i ) c o d i n g ，r a t ec o n t r o lf o rc o d es t r e a ma n dp r o g r e s s i v et r a n s m i s s i o n i t c a np r o v i d ee x c e l l e n ts o l u t i o n sf o rm e d i c a li m a g ec o m p r e s s i o n t h i sp a p e rd e e p l ya n a l y z e sa n ds u m m a r i z e st h ef o u rc h a r a c t e r i s t i c so fm e d i c a l i m a g ec o m p r e s s i o ns c h e m e ，i n c l u d i n g ，s u p p o r t i n gl o s s l e s sc o m p r e s s i o n ；p r o g r e s s i v e c o d i n gp e r f o r m a n c e ；r e g i o no fi n t e r e s tc o d i n g ；t i m el i m i t a t i o nf o rc o m p r e s s i o na n d d e c o m p r e s s i o n b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c so fm e d i c a l i m a g ec o m p r e s s i o na n dt h es u p e r p e r f o r m a n c eo fj p e g 2 0 0 0 ，ar e s e a r c hi sc a r r i e do u tt oe x p l o r et h ei m p l e m e n t a t i o no f m e d i c a l i m a g ec o d i n ga n d t h eo p t i m u mc o m p r e s s i o np e r f o r m a n c et h a tc a nb e a c h i e v e du n d e rj p e g 2 0 0 0c o r e c o d i n gs y s t e m l o s s l e s sa n dl o s s yc o m p r e s s i o ni s d o n ef o rm e d i c a li m a g e s r a t ed i s t o r t i o ni se v a l u a t e df o ra l lc o d e di m a g e sb yp e a k s i g n a l t o n o i s er a t i o ( p s n r ) ac o m p a r i s o na p p l y i n gj p e g 2 0 0 0a n dj p e gt ot h es a m e i m a g e si sa l s om a d e t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sg i v ea no b j e c t i v ea n dr e l i a b l ep r o o ff o r t h ef e a s i b i l i t ya n da d v a n t a g eo fj p e g 2 0 0 0t e c h n i q u ei nm e d i c a li m a g ea p p l i c a t i o n s r e g i o n o fi n t e r e s t c o d i n g s c h e m ei s p r e s e n t e d ，w h i c h w e l ls o l v e st h e c o n t r a d i c t i o nb e t w e e ni n c r e a s e dc o m p r e s s i o nr a t ea n di m p r o v e dr e c o n s t r u c t e di m a g e q u a l i t y r o ic o d i n gc a nm e e tt h er e q u i r e m e n to fr e c o n s t r u c t i n gi m p o r t a n ti m a g e i n f o r m a t i o nt oah i g hq u a l i t ya tl o wb i tr a t e s b a s e do uj p e g 2 0 0 0p a r tii s s u e db y i s o i t u t ，r o ic o d i n gi sa p p l i e dt om e d i c a li m a g ec o m p r e s s i o n t h ee f f e c to f d i f f e r e n tp a r a m e t e r si nr 0 1c o d i n go nc o m p r e s s i o ne f f i c i e n c yi sd e e p l yi n v e s t i g a t e d ac o m p a r i s o no fr a t ed i s t o r t i o np e r f o r m a n c ew i t hr o ia n dn or 0 1c o d i n gi sa l s o c a r r i e do u t c o d i n go fr e c t a n g u l a ra n da r b i t r a r ys h a p e dr e g i o no fi n t e r e s ti si m p l e m e n t e d a r b i t r a r ys h a p e dr o ic o d i n gi sm a i n l yf o rt h et i s s u ea r e ai nt h ei m a g e s f i r s t l y ，t h e t i s s u ea r e ac o n t a i n i n gd i a g n o s t i ci m p o r t a n c ei s s e g m e n t e df r o mt h eb a c k g r o u n d a b s t r a c t s e c o n d l y ，t h eb i n a r ym a s ki sc o n s t r u c t e dw i t ht h es e g m e n t e dp a r t t h e nr o ic o d i n gi s i m p l e m e n t e dw i t hm a x s h i f ta l g o r i t h m a f t e rc o d i n gf o rl a r g ea m o u n to fi m a g ed a t a ， t h er e s u l t ss h o wt h a tt h es i z ea n dn u m b e ro fr e g i o n so fi n t e r e s t ，c o d e b l o c ks i z ea n d t a r g e tb i tr a t eh a v et h em o s ti m p o r t a n te f f e c to nc o d i n gp e r f o r m a n c e r o ic o d i n gc a n i m p r o v ec o m p r e s s i o ne f f i c i e n c yo fm e d i c a li m a g ei nt e r m so fc o m p r e s s i o nr a t ea n d r a t ed i s t o r t i o np e r f o r m a n c e t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t se x t e n dt h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o n s o fr o it e c h n i q u ei nm e d i c a li m a g e s j j 2 0 0 0s o f t w a r ei su s e dt o i m p l e m e n tm e d i c a li m a g ec o m p r e s s i o nb a s e do n j p e g 2 0 0 0a n dr o lc o d i n gt e c h n i q u e k e y w or d s ：m e d i c a li m a g ec o m p r e s s i o n ；j p e g 2 0 0 0 ；w a v e l e tt r a n s f o r m ；r e g i o no f i n t e r e s tc o d i n g ；j j 2 0 0 0 i i i 华南理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所 取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任 何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的 法律后果由本人承担。 作者签名：秆商 日期：参厂年多月，妇 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意 学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文 被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存 和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密口。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：柞荔 导师签名：昊弘j 鳃 日期：d 厂年名月z 日 日期：z 帅f 年6 月c 毛日 第章绪论 1 1 课题的研究意义 第一章绪论 1 1 1 医学图像压缩技术研究的重要性 医学影像在临床诊断和手术导航中发挥着重要的作用。同时，通过数字化装置 及数字成像系统，数字医学影像已经变得很普遍，由此，在医学影像的存取、管理、 传输、处理及定量评价上都带来极大的便利。然而，医学影像的数量及增长速度是 十分惊人的。医学图像往往要求高分辨率处理( 典型值为2 0 4 8 2 0 4 8 ，甚至更高) 。 一个中等规模的医院每年产生的有诊断价值的影像数据可达数百g b 。如此巨量的 数字医学图像在存储与传输上均构成十分严重的问题。因此，医学图像信息数据 必须进行有效压缩。 远程医疗( t e l e m e d jc in e ) 系统是高度集成化的实时交互式多媒体应用系统， 这个系统的重要功能之一就是影像数据的有效传输，著要保证数据传输的无损性。 医学图像及其相关数据的通信是实现远程医疗的技术基础”i 。 在过去的十年中，p a c s ( p i c t u r ea r c h i v i n ga n dc o m m u n i c a t i o ns y s t e m ) 系统，即图像归档与通信系统，已被越来越多的医院接受，而今p a c s 己成为医学 图像信息管理的必要工具，它旨在全面解决多模医学图像的获取、分发、显示和 归档。p a c s 系统是一个实物系统，它涉及计算机及网络技术、通信技术和电子系 统、图像处理和可视化技术，它需解决数据传输和图像存储问题：如何利用有限 的存储空间存储更多的图像，以及利用有限的比特率传输更多的图像。由于存储 空间和带宽资源的限制以及人们对数字图像传输质量的要求提高，图像压缩技术 已成为p a c s 系统实施要解决的关键问题之一【2 1 。 数字医学图像通信协议( d i g i t a li m a g i n ga n dc o m m u n i c a t i o n so fm e d ic i n e ， d i c o m ) 由1 9 8 5 年发布的a c r n e m a 标准演变而成现在的d i c o m 3 0 标准，在这个 标准中，增强了对网络的支持，成为医学影像设备的国际标准通信协议l ，i 。d i c o m 标准是基于j p e g 压缩算法的，在很多时候，为了确保图像压缩后与诊断有关的重 要信息不丢失，采用j p e g 无损压缩模式，然而这种模式只能提供较低的压缩比， 这对于带宽有限的传输是不利的。2 0 0 1 年1 1 月d i c o m 标准加入了对j p e g 2 0 0 0 的 支持，这使得不影响诊断精度的有损压缩成为可能，同时也推动了j p e g 2 0 0 0 在医 学图像压缩中的广泛应用。 华南理工大学硕士学位论文 1 1 2 医学图像压缩的特点 医学图像的比特深度一般在82 4 b i t 之间，尺寸范围一般在2 5 6 2 5 6 到2 0 0 0 2 0 0 0 p i x e ls ，并且一个序列往往有很多这般大小的切片，这要求有一个良好的 压缩方案，在适度编码复杂度的同时保证提供较高的无损压缩比。医学图像压 缩作为经济有效地管理数据的解决方法提出，在减小图像大小的同时应尽可能地 保存与诊断相关的信息。医学图像的这种特性，即它所包含的信息的高度重要性 与快速、可靠的处理和传输的需求同时并存，这要求医学图像压缩方案要具备以 下几大特点【5 】： 1 保证与诊断有关的信息不丢失。目前，在临床实践特别是初期诊断中，有 损压缩是很受限制的，这主要是由于细微的数据损失都会影响到医生的主 观判断。 2 在医学图像压缩方案中，渐进编码( p r o g r e s s i v ec o d i n g ) 是一个很重要的 特性，因为它允许在窄带信道上传送较大尺i t 的图像，使得接收端能随着接 收到的码字的增加由粗到细地逐步恢复一幅完整的图像，这样，医生可以 在较短时间内浏览完病人的图片序列，由最先显示的粗糙的低频信息决定 图像是否有用，而不需要等待图像被完全接收并显示出来。 3 压缩过程的时间限制，特别强调的是解压时间，检索指令与屏幕显示的时 间间隔不应超过2 s 。 4 支持感兴趣区域编码。医学图像中对诊断有帮助的往往是对象部分甚至是 对象中的某一组织区域，而背景部分的信息并不重要，对此在编码时应给 予特别对待，对感兴趣区域采用无损压缩，其它区域采用高压缩比的有损 压缩，这样可以保证重要信息不丢失，并尽可能地提高图像的压缩比h ”“s 1 。 1 1 3j p e g 2 0 0 0 标准的优点及其在医学图像压缩中的适用性 新一代图像压缩标准j p e g 2 0 0 0 是国际标准组织i s o i t u t 为2 1 世纪图像压 缩和应用而制定的。j p e g 2 0 0 0 与j p e g 的最大差异表现在频域处理方面，以小波 变换取代了离散余弦变换( d c t ) ，根据这一点，可实现优雅降级( g r a c e f u l d e g r a d a t i o n ) ，在采用j p e g 2 0 0 0 技术的情况下，即提高了压缩比又解决了j p e g 技术在低比特率编码时块状失真明显的问题。j p e g 2 0 0 0 与j p e g 不具备互换性， 它们是完全独立的。j p e g 2 0 0 0 与j p e g 的基本系统相比具有以下的优点1 7 1 ： 更高的压缩比； 同时支持有损和无损压缩； 2 第一章绪论 支持多分辨率表示； 嵌入式码流( 逐渐显示解码和s n r 可分级) ： 叠置( t i l i n g ) ： 感兴趣区域( r e g i o no fi n t e r e s t ) 编码； 抗误码； 码流的随机存取和处理； 对多重压缩解压缩循环的性能改进； 更灵活的文件格式。 j p e g 2 0 0 0 的这些优点使得它很适用于医学图像的压缩，它向人们展示了从高 比特率到低比特率所具有的超级压缩特性。与j p e g 相比，j p e g 2 0 0 0 具有提高压 缩效率的效果，在有损压缩时，压缩效率提高约3 0 4 0 。传统的j p e g 在低比 特率编码时会产生d c t 固有的块状编码失真；而j p e g 2 0 0 0 通过采用小波变换编码， 失真以图像的“迟钝”形式显露，因此，二者在视觉上的效果差异相当大。并且 由于j p e g 2 0 0 0 标准采用的嵌入式码流结构，可满足医学图像对渐进编码性能的要 求，同时它所支持的感兴趣区域编码也迎合了医学图像对重要区域压缩性能的高 要求，这些都是传统的j p e g 压缩标准所不能及的。 作为一种新型图像压缩技术标准，j p e g 2 0 0 0 采取了小波变换和嵌入式编码压 缩算法，并综合了图像方面其他的现代技术，是图像压缩史上的一次革命。 j p e g 2 0 0 0 标准的新特性一感兴趣区域编码对于医学图像具有重要的现实意义。在 医学图像中，病变部分的图像对保真度的要求是非常高的，任何细节上的损失都是 不允许的，因为它可能导致误诊，并引起法律上的纠纷。因此，医学图像一般采用 无损压缩，压缩效率不高。采用j p e g 2 0 0 0 可以把医学图像中的病变部位进行无损 压缩，而对其他区域可以采用更高压缩率的有损压缩，从而大大提高了效率。对于 实时性和连续性要求较高的远程医学、动态图像以及其他非诊断性的医学图像( 例 如教学演示) ，由于通信带宽和存储空间的限制，人们对于图像的质量要求不高，只 要视觉无损就可以了，因此有损压缩可以接受的。在这些方面，j p e g 2 0 0 0 以其在 有损压缩方面卓越的性能，完全可以取代j p e g 标准在p a c s 中发挥重要的作用。当 然这种变化不是一朝一夕的，因为j p e g 2 0 0 0 算法比j p e g 复杂，仅复杂程度之差 就自然而然地会引起硬件规模的增加。若将j p e g 与j p e g 2 0 0 0 作一比较，可知 j p e g 2 0 0 0 在硬件规模上将高达几倍( 大致5 6 倍) s l 。可是，如今这种程度的硬件 量增加值不大算得上一个严重的技术问题。目前，j p e g 2 0 0 0 标准还在不断改进和 发展中。在不久的将来，随着j p e g 2 0 0 0 标准的完善和普及，它会被广泛应用。 国外在j p e g 2 0 0 0 技术应用于医学图像方面的研究始于2 0 0 1 年，现在已有一 些实验验证了这个新标准在几种模态的医学图像压缩中的适用性。国内在这方面 的研究还在起步阶段，至今得出的研究结果还比较少。 华南理工人学硕士学位论文 论文基于医学图像压缩的特点和j p e g 2 0 0 0 标准的优越性能，研究在j p e g 2 0 0 0 核心编码系统内，医学图像压缩编码的实现及所能达到的最佳压缩性能。针对医 学图像压缩领域一直存在的压缩比与重建图像质量之问的矛盾，引进感兴趣区域 编码( r e g i o no f i n t e r e s tc o d i n g ) 方案，重点研究和分析r o i 编码中各编码参数对医 学图像压缩效率的影响。实验数据分析，结合人的主观视觉效果，借助于客观的 测度参数一峰值信噪比( p s n r ) 和比特率( b i tr a t e ) ，对压缩后的图像质量进行率 失真评价。课题的选取充分体现了j p e g 2 0 0 0 标准和感兴趣区域编码技术的前沿 性，以及医学图像压缩方法研究的必要性，实验数据为验证j p e g 2 0 0 0 技术在多模 医学图像压缩中的可行性和优越性提供了客观、可靠的证明，实验结论丰富和拓 展了j p e ( ；2 0 0 0 中感兴趣区域编码技术在医学图像压缩中的应用。 1 2 国内外研究概况 1 2 1 小波变换在医学图像压缩中的成功应用 j p e g 2 0 0 0 是基于小波变换的图像压缩标准。从m a l l a t 丁- 1 9 8 9 年提出m a l l a t 算法并把它用于图像编码以来，基于小波变换的图像压缩得到了广泛关注。到日前 为止，小波变换被公认为最有效的图像压缩算法1 。i 。图像压缩技术即编码是去掉图 像数据中的各种冗余，保留有用信息。小波变换是一种正交( 双正交) 变换，有利于 消除图像信号在空域的冗余。作为一种多分辨率分析方法，小波变换具有良好的 时频和空频局部特性，特别适合按照人类视觉系统特性设计图像压缩编码方案， 也非常有利于图像的分层传输。在医学图像中，对简单的图像如x 射线照片、荧 光造影图片等采用二维小波变换不仅可以消除传统压缩方法产生的“块效应”现 象，而且呵提高压缩比。国内外的很多研究人员将小波变换应用于医学图像压缩， 都取得了良好的成果。e 1 e f t h e r i o sk o f i d is 1 5 1 等人采用嵌入式零树小波( e m b e d d e d z e r o t f e ew a v e l e t ：e z w ) 算法和予带熵编码对5 1 2 5 1 2 x 8 b p p 的胸部x 一射线图进 行压缩，实验结果表明了算法的性能良好。而另外一些研究者 1 0 1 1 1 利用小波变换 的多分辨率分析( m r a ) 特性和嵌入式零树小波算法对不同模态的医学图像( m r i 图，超声图，x 一射线图) 进行压缩也都取得了令人满意的效果。 1 2 2j p e f i 2 0 0 0 在医学图像压缩中的应用研究 医学图像广泛用于疾病诊断，图像模式包括x 一射线图，计算机断层成像( c t ) ， 磁共振成像( m r i ) ，超声图( u s ) 等，这些图像为观察各种组织部位和物理结构提供 4 第一章绪论 了有效的方法，但是这些由大量数据表示的图像也对有限的网络带宽和存储空间 构成了严峻的挑战。为了不影响诊断的准确率，以往常采用j p e g 无损压缩模式对 医学图像进行处理，然而它的压缩比很低，不足以解决海量数据与带宽资源及存 储空间的矛盾。j p e g 2 0 0 0 技术为更有效地压缩医学图像提供了优越的解决方案。 在计算机辅助检测乳腺仪中，关键是鉴别微钙化点，因为这里含有乳腺癌的原 始危险信号，乳腺癌病灶的灰度与周围乳腺组织的灰度接近，很难辨别病灶的位置 和形态，轻微的差别变化都可能是肿瘤的表现1 1 2 1 ，因此，在压缩时，整个组织信息 的高度保存与如何进一步地提高压缩比形成了一对难解的矛盾。国内外有研究人 员m 14 1 进行过这项研究，用5 p e g 2 0 0 0 技术压缩乳腺图，已经取得了明显的成效。 其q j 代表性的工作是韩国研究者m i n m os u n g 等人对2 0 幅大小为1 3 6 0 1 7 6 0 p i x e l s 的8 位数字乳腺图的压缩，实验表明j p e g 2 0 0 0 应用于高分辨率的数 字乳腺图，在压缩比15 ：1 时可察觉到的重要医学信息的保存率达到9 9 ，同时 由评估参数p s n r ( 峰值信噪比) 和r o c ( r e c e i v e ro p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i cc u r v e ) 分析表明压缩比8 0 ：l 压缩原图可达到不影响临床诊断的性能。 目前超声诊断设备的发展趋势是“全数字化”，因此将医学超声图像存储为数 字格式已成为一个很重要的问题。r 本研究者1 1 5 1 将j p e g 2 0 0 0 应用于医学超声图， 分别研究了j p e g 2 0 0 0 下的两种量化方法，s c a l a rd e r i v e dq u a n t i z a t i o n ( s d q ) 和s c a l a re x p o u n d e dq u a r t t iz a t i o n ( s e o ) ，根据频域上超声图信息分布的不一 致性，采用j p e g 2 0 0 0 的s e q 量化方式可以较好地保存重要的诊断信息。实验对 6 4 0 4 8 0 像素大小，比特深度8 b p p 的肝部超声图像进行压缩，在比特率0 5 3 6 b p p 下，j p e g 2 0 0 0 压缩后的图像p s n r 值为3 7 3 d b ，同时图像质量得到了超声图观察者 们的肯定。 i p e g 2 0 0 0 应用于医学图像存储与传输系统中，可实现对医学图像的高效压 缩。国内研究人员1 1 6 1 对一幅原始大小为3 6 m 的d i c o m 标准图像分别采用j p e g 2 0 0 0 与j p e g 压缩，结果显示j p e g 2 0 0 0 的压缩率比j p e g 高3 0 5 0 左右，而且压缩后 的图像细腻平滑，不会出现j p e g 压缩后产生的“马赛克”效应。 随着d i c o m 3 0 标准对j p e g 2 0 0 0 的全面支持，j p e g 2 0 0 0 凭借其无与伦比的压 缩性能和其他实用的新特性，必将在医学图像存储与传输系统中发挥越来越重要 的作用。而且随着国际化交流的r 益增多和标准化的不断深入，作为国际标准的 j p e g 2 0 0 0 标准和d i c o m 3 0 标准必将广泛地应用于医疗服务系统，而不符合规范和 标准的设备和算法会被逐渐替代和淘汰。 1 2 3r o i 编码技术与医学图像压缩 j p e g 2 0 0 0 体系的一个突破性的技术是感兴趣区域( r e g i o no fi n t e r e s t ：r o i ) 华南理= 人学硕士学位论文 编码，它在很大程度上弥补了j p e g 标准的不足。在j p e g 2 0 0 0 里，将重要的图像 区域定义为r o i 区域，可以对空间域调整解码图像的质量，进而，r o i 的形状可 在编码器中任意决定。j p e g 2 0 0 0 标准定义了两种感兴趣区域编码算法：最大移位 法( m a x s h i f tm e t h o d ) 和基于比例移位法( s e a l i n g b a s e dm e t h o d ) ，前者被标准的 第1 部分采用，后者被标准的第2 部分采用1 7 1 。 对于医学图像，医生一般只对病变部位感兴趣，这时，我们可以对感兴趣区 域进行低压缩比甚至是无损压缩编码，以求获得高质量的重建图像，而对其他区域 采用较高压缩率，这可在很大程度上缩小图像大小，在高效节省存储空间的同时， 保存了重要的诊断信息。r o i 编码在医学图像压缩中有很重要的现实意义。这方 面研究中有两位学者的工作富有代表性，m o n ic ap e n e d o ( s p a i n ) 和w i l 】i a m a p e a r l m a n ( u s a ) 1 1 7 1 。他们对一幅空间分辨率为4 0 0 0 5 0 0 0 像素，像素点尺寸 5 0um ，比特深度1 2 b n ，数据量4 0 m b 的数字乳腺图进行比特率从0 1 b p p 到1 b p p 的r o l 编码，在比特率0 4 b p p 时，背景系数置0 ，由p s n r 值客观评估和人眼主 观观察重建图像，结果表明乳腺组织区域与原图无明显变化，微钙化点簇细节保 存完好，不影响医生诊断。 基于感兴趣区域的图像近无损压缩，尤其是无损感兴趣区域压缩算法，能够 保证重要信息无损恢复，这一优点在遥感和医学图像领域有很大的应用潜力，也 将是今后医学图像压缩研究的热点。 1 3 论文研究的主要内容及方法实现 1 3 1 论文研究的主要内容及特点 论文工作的主要内容在于研究基于j p e g 2 0 0 0 核心编码系统的医学图像压缩 编码的实现及所能达到的最佳压缩性能。对医学图像进行j p e g 2 0 0 0 下的无损压 缩和适当的有损压缩，通过计算峰值信噪比( p s n r ) ，对编码后的图像进行率失真 评价；并对j p e g 2 0 0 0 和j p e g 标准在医学图像中的应用效果进行对比。根据医 学图像压缩的特点和医学图像对编码方案的特殊要求，引进感兴趣区域编码( r o i c o d i n g ) 方案，在j p e g 2 0 0 0 核心编码系统内实现了对医学图像的感兴趣区域编码， 并重点研究了j p e g 2 0 0 0 中填充块分量、代码块及r o i 区域等各参数对r o i 编码 性能的影响。重构图像的评价在主观视觉对比的基础上采用客观标准，p s n r ( d b ) 和比特率( b p p ) 。实验还对r o i 编码和无r 0 1 编码进行了率失真性能方面的对比。 实现了对矩形和任意形状的感兴趣区域的编码。任意形状的r o i 编码主要针对图 像中的组织区域进行，首先对图像进行分割处理，提取对诊断有重要意义的组织 第一章绪论 区域，再用这部分信息构建二进制掩模，然后采用m a x s h i f t 算法实现感兴趣区域 编码。通过对大量图像数据的处理，结果显示：在r o i 编码中，r o i 区域的大小 和数量、编码块大小和目标码率这三个因素对编码性能的影响最大，并且r o i 编 码技术的采用可在压缩比和率失真性能方面提高医学图像的压缩效率。 论文的主要特点体现在三个方面：( 1 ) 在全面深入地介绍j p e g 2 0 0 0 体系结构 及其重要算法的基础上，结合医学图像压缩的特点和j p e g 2 0 0 0 特有的优越压缩性 能，在具体的应用和技术实现巾，研究和论证这一最新图像压缩标准在医学图像 中的适用性。( 2 ) 论文工作基于j p e g 2 0 0 0 核心编码系统，采用国际图像联合专家 组推荐的j j 2 0 0 0 软件，具体实现了j p e g 2 0 0 0 标准在医学图像压缩中的应用。通 过大量的实验数据来研究：在这一体系下，医学图像压缩编码的实现及所能达到 的最佳压缩性能。实验结论以丰富、可靠的实验数据为依托，论证了j p e g 2 0 0 0 在医学图像应用巾的适用性和有效性。( 3 ) 感兴趣编码( r o i ) 技术是现在图像编码 领域的热点和难点，论文深入地分析了r or 编码技术对于医学图像压缩的重要性， 并对j p e g 2 0 0 0 中r o i 编码算法进行详细介绍，实现了基于r o i 编码的医学图像压 缩，实验结论丰富和拓展了感兴趣区域编码技术在医学图像压缩中的具体应用 第二章主要介绍图像压缩编码的基本理论，分别介绍了图像统计特性、图像 压缩编码系统的基本构成及图像压缩方法的评价标准，并重点介绍小波变换的基 本理论及其在现代图像编码中的应用。 第三章从j p e c 2 0 0 0 标准概述开始，依次介绍了j p e g 2 0 0 0 的编码处理过程和 基本编码算法，随后对作为j p e g 2 0 0 0 基本编码技术的小波变换进行阐述；然后重 点介绍了e b c o t 编码算法，它实现了j p e g 2 0 0 0 的嵌入码特性；最后介绍算术编码， 它是静态图像压缩国际新标准中数据编码技术的基础，它的采用大大提升了 j p e g 2 0 0 0 的压缩性能。 第四章是基于j p e g 2 0 0 0 的医学图像压缩编码研究及实现。首先讨论了医学图 像压缩技术，包括医学图像压缩的特点和压缩方法，在此基础上，进行基于 j p e g 2 0 0 0 标准的医学网像压缩编码研究及技术实现。介绍了j p e g 2 0 0 0 核心编码 器及j p 2 文件格式，然后对课题的实现工具一j j 2 0 0 0 的软件架构做了具体分析。 最后一部分是基于j p e g 2 0 0 0 核心编码系统的医学图像压缩编码实现。 第五章研究基于感兴趣区域编码技术的医学图像压缩编码实现。论文基于 i s 0 i t u t 公布的j p e g 2 0 0 0p a r tl 标准，将感兴趣区域编码应用于医学图像压缩， 重点研究和分析r o i 编码中各编码参数对医学图像压缩效率的影响，并对r o i 编 码和无r 0 1 编码进行了率失真性能方面的对比。最后，基于实验数据得出三个重 要结论。 7 华南理 j 大学硕十学位论文 1 3 2 方法实现 课题在j p e g 2 0 0 0 的第一部分中实现了基于这一标准的医学图像压缩编码。 图像压缩使用的编码器是国际图像联合专家组推荐的j j 2 0 0 0 软件。j j 2 0 0 0 软件 模块是由s w i s sf e d e r a li n s t i t u t eo ft e c h n o l o g y e p f l ，e r i c s s o nr a d i o s y s t e m sa b ，c a n o nr e s e a r c hc e n t r ef r a n c es h 三个研发组在由i s 0 i e c1 5 4 4 4 规范的j p e g 2 0 0 0 标准的开发过程中联合研发的 1 9 1 。这个软件是j p e g 2 0 0 0 标准的 官方软件，它主要实现了j p e g 2 0 0 0 核心编码系统的功能，它要求使用者在严格遵 循j p e g 2 0 0 0 技术规范下使用软件。实验对所有图像进行5 级小波分解。课题采用 j p e g 2 0 0 0p a r t l 的m a x s h i f t 法实现r o i 编码。在r o 编码时先进行图像的预处 理，主要是重要组织区域的分割，然后构建r o i 区域的二进制掩模，最后进行r o i 编码，试验结果的质量评测以p s n r 参数的计算值为依据，并充分考虑人眼的视觉 效果。 1 4 小结 本章先从三个方面阐述课题研究意义，接着概述了医学图像压缩中j p e g 2 0 0 0 标准和r o i 编码技术的应用及国内外研究情况，最后对论文的研究内容和方法实 现做详细介绍。 第二章图像压缩的基本理论 第二章图像压缩的基本理论 2 1 图像的统计特性 2 1 1 引言 罔像的统计特性和人类视觉特性是图像压缩编码的两个主要依据。人类的视 觉系统可以看作一个通常的输入输出系统，而输入输出之洲的关系就是视觉特性。 这里简要地介绍与图像压缩研究有关的一些视觉参数1 2 0 。 对比灵敏度。大量实验表明，视觉系统很难丁f 确判断亮度的绝对大小，但 是，当判断两个亮度中何者较大时，视觉系统有较好的能力，即人眼有较 好的对比灵敏度。 空间分辨率。空间分辨率指人眼区分相邻的两个发光点的能力，从空间频 率特性上看，人眼的视觉呈现低通特性。 时间分辨率。时| 1 | j 分辨率指人眼对于随时问变化的目标的分辨能力，从时 问频率域上看，人眼的视觉特性也呈现低通特性。 可见度闽值。可见度阈值指人眼刚好能发现的干扰值，低于该阈值的干扰 是察觉不出来的。它对图像编码量化器的设计很重要，利用这一特性，在 图像的边缘区域可以容忍较大的量化误差，因而可使量化级减少些，从而 降低数码率。 本节将分别从空间域和频率域对图像的统计特性加以讨论。 2 1 2 图像的空间域统计特- 胜 在空问域中，数字图像表现为空间上分布的点阵。其统计特性主要用体现在 像素取值的概率分布和标志像素问关系的相关函数或条件概率等表示。 2 1 2 1 灰度直方图 灰度直方图是一个表示一幅数字图像中具有每个灰度级的像素数的函数，通 常用离散的曲线图或条形图表示。例如，图2 - 1 ( a ) 是头部切片m r i 图像序列的一 帧，是一幅取值范围为 0 2 5 5 的灰度图像，图2 1 ( b ) 是其灰度直方图，则图像 中像素取值为，的频率就是倒除以图像中像素的总数，通常可用该频率近似代 替图像中像素的取值概率尸倒。 9 华南理工大学硕士学位论文 剀2 一l 头部切片m r i ( a ) 及其灰度直方图( b ) f i g 2 1b r a i ns l i c ep i c t u r em r i ( a ) a n di t sh i s t o g r a m ( b ) 2 1 2 2 像素间的相关性 通过观察一幅数字图像，例如图2 一】，可以发现，相邻或相近的像素，其灰 度值总是相近的，或者说，一个像素的取值通常趋向于和它周围的像素取相同的 值。这种现象说明，图像的像素间存在很强的相关性。这种相关性，通常可以通 过图像的相关函数，条件概率和差值分布等进行研究。 2 1 3 图像的频率域统计特性 在频率域上，图像表现为不同频率分量系数的分布。按照空间域和频率域的 对应关系，空问域中的强相关性，即图像存在大最的平坦区域，反映在频率域中， 就是图像的能量集中于低频部分。这就是说，图像在频率域中呈现低通特性。 2 2 图像压缩的基本框架和性能评价 2 2 1 图像压缩编码系统的基本组成 在信息论中，通过减少冗余压缩数据的过程叫做信源编码。图像含有两种类 型的冗余，即统计( 空间) 上的和视觉上的，统计冗余的存在是由于某些空间模式 比其它的更常出现，而视觉冗余则源于人眼对某些空间频率不敏感这一事实。信 源编码器的组成框图示于图2 2 。 1 0 第二章图像压缩的基本理论 输入图像叫变换器卜_ - 1 量化器卜_ 叫符号编码器卜_ 比特流 i一i一【。一 圈2 - 2 图像压缩编码系统的组成框图 f i g 2 2t h ef r a m eo fi m a g ec o m p r e s s i o ns y s t e m 图中，变换器对输入图像数据进行一对一的变换，其输出是比原始图像数掘 更合适高效压缩的图像表示形式。典型的变换包括线性预测，将像点亮度映射为 预测误差；块变换，如d c t ，将图像能量集中到少量系数上；多分辨率变换，例如 子带分解和小波变换等；其他变换，例如二值图像的游程长度等。 量化器产生用以表示被压缩图像的有限数量的符号，量化是一种不可逆的多 对一映射，可以由标量量化器或矢量量化器实现。标量量化器对数据进行逐个的 量化，矢量量化器则每次对一个数据块同时进行量化。 符号编码器为量化器输出端的每个符号分配一个码字或二迸制比特流，编码 器可采用等长码或变长码。变长编码又叫熵编码，其码字的分配原则是使所有符 号的进制表示的平均长度为最小。 不同的图像编码系统可能采用上述框图中的不同组合，按照珏缩编码过程是 否有失真，图像压缩方法可大致分为： ( 1 ) 无失真压缩方法，或无损压缩方法，这是一种在不引入任何失真的条件 下使比特率为最小的压缩方法。 ( 2 ) 有失真压缩方法，或有损压缩方法，这是一种在一定比特率下获得最佳 的保真度，或在给定的保真度下获得最小的比特率的压缩方法。 在以上框图中，变换器和编码器是无损的，而量化器是有损的。所以，只利 用图像的统计冗余的无损方法，是不采用量化器的。在大多数情况下，为了得到 期望的比特率，必须允许图像质量有少许的下降。有损压缩方法即利用图像的统 计冗余又利用其视觉冗余特性。 2 2 2 图像压缩的性能评价 为了比较各种图像有损压缩算法的性能，引进几种质量损失的评价方法。由 于图像在视觉方面的用途，主观的和实际诊断方面的评估方法是最为适当的1 2 l 】。 然而由于这种方法的耗时性以及对特定图像用途的依赖性，并且它不足于预测解 压图像的视觉质量，所以在各种图像应用中，常通过计算客观的测度参数进行质 量评价。客观评价的参数有以下几个： ( 1 ) 编码效率 r l = 等x 1 0 0 ( 2 - 1 ) 1 1 华南理工大学硕士学位论文 其中为信源的熵，云为平均码长。 ( 2 ) 冗余度 如果编码效率叩1 0 0 ，就说