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基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究摘要 摘要 随着计算机技术和远程通信技术的飞速发展，远程医疗已经在医疗诊断和治疗过 程中发挥着非常重要的作用。由于影像诊断对医学图像质量要求较高，导致所需的存 储空间和传输带宽较大，这极大地限制了远程医疗技术的发展，对医学图像的压缩技 术进行研究显得越来越重要。由于数字图像容易被篡改，所以对图像的认证很重要， 因此在压缩的同时应考虑到图像的安全性。数字水印技术可以保护产品版权和验证数 据的真实有效性，如果将数字水印技术用于医学图像压缩领域，能够提高数据的安全 性。 本文的研究目标是提出一种基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩技术，结 合j p e g 2 0 0 0 压缩算法中的新特性和安全有效的水印技术，提高压缩效率和压缩安全 性，保证医学图像真实完整性和保护病人的隐私信息。 本文首先研究了j p e g 2 0 0 0 压缩标准，分析了j p e g 2 0 0 0 压缩技术的特性，提出 了一种基于j p e g 2 0 0 0 感兴趣区域编码的新方法。然后介绍了数字水印的基本原理， 提出了用于保护图像完整性的易碎水印算法和记录病人信息的鲁棒水印算法，阐述了 本文所采用水印算法的实现原理。在此基础上，实现了j p e g 2 0 0 0 对医学d i c o m 图 像的压缩，并根据j p e g 2 0 0 0 压缩算法的特征，将水印算法运用到压缩过程中，以提 高压缩后图像的安全性能。实验表明，本文算法在高效压缩的基础上，能够很好的保 护压缩图像的完整性和病人隐私信息。 最后，对毕业课题所做工作进行了概括，提出了进一步的研究设想。 关键词：医学图像；j p e g 2 0 0 0 ；数字水印；安全性；r o i 压缩； 作者：葛为卫 指导教师：崔志明( 教授) a b s t r a c tr e s e a r c ho nm e d i c a li m a g ec o m p r e s s i o na n ds e c u r i t yb a s e do nj p e g 2 0 0 0a n dw a t e r m a r k a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fw e ba n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , t e l e m e d i c i n eh a s a l r e a d yb e c o m ev e r yi m p o r t a n ti nd i a g n o s i n ga n dt h e r a p y b e c a u s et h em e d i c a li m a g e s n e e dv e r yh i g hq u a l i t y , t h e yu s u a l l yt a k eb i gs t o r a g er o o m ，t h e s er e a s o n sh a n d i c a pt h e d e v e l o p m e n to ft e l e m e d i c i n e ，s om e d i c a li m a g e s c o m p r e s s i o nb e c o m e su r g e n tr e c e n t l y d i g i t a li m a g e sa r ev e r ye a s i l yt ob em o d i f i e d ，s ot h ea u t h e n t i c a t i o ni si m p o r t a n t ，a n dw e n e e dt oc o n s i d e ra b o u tt h es e c u r i t yo fm e d i c a li m a g e sw h i l ec o m p r e s s i n g n ew a t e r m a r k t e c h n o l o g yc a l le f f e c t i v e l yp r o t e c tt h ec o p y r i g h ta n dt h ev a l i d i t yo ft h ei n f o r m a t i o n i fw e i n t r o d u c et h ew a t e r m a r kt e c h n o l o g yt ot h em e d i c a li m a g e s ，w ec a ne f f e c t i v e l ye n h a n c et h e s e c u r i t yo fm e d i c a li m a g e s n et a r g e to ft h i sp a p e ri st os u g g e s tam e d i c a lc o m p r e s s i o nt e c h n o l o g yb a s e do n j p e g 2 0 0 0a n dw a t e r m a r k c o m b i n i n gt h en e wf e t u r e si nj p e g 2 0 0 0a n dt h ew a t e r m a r k t e c h n o l o g y , w ec a ne n h a n c et h es e c u r i t yo fm e d i c a li m a g ec o m p r e s s i o na n dp r o t e c tt h e p r i v a t e i n f o r m a t i o no f p a t i e n t s f i r s t l y , t h i sp a p e rr e s e a r c h e st h ej p e g 2 0 0 0s t a n d a r d i td e t a i l ya n a l i z e st h en e w f e a t u r e si nj p e g 2 0 0 0t e c h n o l o g y i ts u g g e s t san e w r o ic o m p r e s s i o nm e t h o db a s e do n j p e g 2 0 0 0 t h e nt h i sp a p e rg i v e st h eb a s i cp r i n c i p l eo fi m a g ew a t e r m a r kt e c h n o l o g y , p r o p o s e saf r a g i l ew a t e r m a r ka l g o r i t h mf o rp r o t e c t i n gt h es e c u r i t yo f m e d i c a li m a g e sa n da 。 r o b u s tw a t e r m a r ka l g o r i t h m tf o rs a f e l yr e c o r d i n gt h ep a t i e n t si n f o r m a t i o n ，e x p l a i n e st h e p r i n c i p l eo ft h ea l g o r i t h m s t h e nt h i sp a p e ri m p l e m e n t st h ew a t e r m a r ka l g o r i t h mi n t ot h e c o m p r e s s i n gp r o c e s sa c c o r d i n gt ot h ef e a t u r e so fj p e g 2 0 0 0s t a n d a r d ，g i v e se x p e r i m e n to n t h ea l g o r i t h ma n dt h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tb o t ht h ec o m p r s s i o na n ds e c u r i t ya r e g o o d l a s t l y , t h i sp a p e rg e n e r i z e sa l lt h ew o r k sa n dg i v e saf u r t h e rp l a nf o rt h ef u t u r e s r e s e a r c h k e y w o r d s ：m e d i c a li m a g e ；j p e g 2 0 0 0 ；w a t e r m a r k ；s e c u r i t y ；r o ic o m p r e s s i o n ； w r i t t e nb yg ew e i w e i s u p e r v i s e db yc u iz h i - m i n g 苏州大学学位论文独创性声明及使用授权的声明 学位论文独创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含 其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学 或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律 责任。 研究生签名：葛殉刀2 -日研究生签名：) 萄7 r j日 学位论文使用授权声明 期：，口蚤x 5 乒乡 苏州大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、清华大学论文 合作部、中国社科院文献信息情报中心有权保留本人所送交学位论文的 复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本 人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文 外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分 内容。论文的公布( 包括刊登) 授权苏州大学学位办办理。 研究生签名：蔓羞墨日期：研究生签名：塑刀卫 日 期： 导师签名日 ，n 。5 - 孕5 妇：之! 堕篁i 锣 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究引言 第一章引言 。随着计算机网络技术和信息化的飞速发展，互联网延伸到世界的每个角落和几乎 “：所有的领域，数字信息的传送和交流越来越普遍化，人们的日常生活已经和数字信息 。紧密相连。数字化也深入到医疗领域，日益发展的医学成像技术使得医学图像成为临 床诊断中非常重要的辅助工具。 j p e g 2 0 0 0 是联合图像专家组( j o i n tp i c t u r ee x p e r tg r o u p ) 开发的新一代静态图像 压缩标准【l 】【2 】，这个标准并非要取代原有的j p e g 标准【3 1 ，而是对其进行完善和补充。 2 0 0 0 年底，j p e g 2 0 0 0 的第一部分正式推出；随着研究的不断深入，j p e g 2 0 0 0 的其它 部分也在接下来的几年里相继推出。j p e g 2 0 0 0 在开发时就受到普遍的关注，推出后 更是由于超越j p e g 的压缩性能，而受到全世界从事图像压缩人士的称赞。完整的 j p e g 2 0 0 0 标准分为核心编码系统、系统扩展、运动j p e g 2 0 0 0 和合成图像文件格式等 十几个部分。 与压缩技术同时发展的还有信息隐藏技术，数字水印技术作为信息隐藏研究的一 个重要组成部分，其相关研究非常多，目前已经有效的应用于数字产品的版权保护和 安全性维护。数字水印通过将特定意义的信息( 水印) 嵌入到数字图像，声音，电子文 档，电子图书及视频等数字媒体中，通过加密手段增强嵌入信息的安全性，最后通过 检测和分析来实现对数字产品的版权保护和安全性维护。 1 1 课题背景与研究目标 在现实生活中，医院拍摄的医学图像的数据量非常巨大，这是由医学图像本身的 特点造成的，一般来说，医学图像的像素深度在1 2 - 1 6 比特范围内，例如一张普通的 5 1 2 x 5 1 2 的c t 图像，深度是1 6 b i t s ，如果没有压缩，图像将占据0 5 m 的空间。医学图 像的数量增长速度非常快，据资料显示，美国一年产生的医学图像的数量在 p e t a b y t e ( 2 5 0 ) 数量级，占用了巨大的存储空间，给存储和传输带来难题。为了减少存 储空间，对其进行压缩是必须的【制。 医学图像作为数字媒介，存在真实完整性检验和病人隐私信息保护的需求。经过 引言基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 数字化的医学图像常常需要检测其内容是否被处理、篡改或伪造过，以确保医学图像 的真实性和完整性1 5 j ，有效的避免医务纠纷，保证良好的医患关系。信息版权保护【6 。8 】 的应用体现在病人隐私信息的保护上，虽然d i c o m 图像的文件格式支持对病人信息 的保存，但这种方式安全性低，病人的隐私信息非常容易被非法获得和篡改，利用数 字水印技术，可以将加密后的病人信息根据特定的算法嵌入到图像当中，防止病人信 息被非法获得，且安全性高。 本文的主要研究目标为：对j p e g 2 0 0 0 的图像压缩过程有个清晰的了解；实现 j p e g 2 0 0 0 对医学图像的压缩功能；掌握j p e g 2 0 0 0 中新的特性之一感兴趣区域编 码( r o t ) ，并将其应用到医学图像的压缩中；在压缩过程中，考虑真实完整性验证和 病人隐私信息保护的需求，将数字水印技术应用到压缩过程中：进行相关试验。 1 2 图像压缩和安全性研究概况 1 2 1 图像压缩研究概况 随着计算机技术的发展，多媒体信息大大丰富了人们的日常生活，图像，语音， 影像和视频等在生活中随处可及。但是由于多媒体信息本身的特点，其数据量非常庞 大，为了提高存储能力和网络传输效率，在不影响正常使用的前提下，往往都需要对 它们进行压缩。 众所周知，数字信息是高度相关的，即数字信息存在一定的数据冗余，常见的冗 余有：像素间的空间冗余、多帧序列图像的帧间冗余、多光谱遥感图像各谱间的频率 域冗余等等桫j 。这些数据间的冗余是数字信息能够被压缩的原因，如果能够采用一定 的技术消除这些冗余，原始数据将骤然减少，从而可以实现对数字信息的压缩。 在编码过程中允许数字信息有一定的失真也是数字信息可以压缩的重要原因。因 为人体观察能力的限制，数据信息在某些范围内的失真并不能被人体主观感知；或者 即使能够感知到，但失真程度在人的接受范围内。在这些前提下，完全可以通过丢弃 一定的信息量来实现对数字信息的压缩。 图像压缩通常分为有损压缩和无损压缩两大类。无损压缩主要是使表示图像的数 据量减少，而解压缩后的重构图像与原图像没有任何差别。但无损压缩的压缩比相对 2 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 引言 较低，实际过程中有时为了提高压缩比，就需要对图像进行有损压缩，但有损压缩会损 失一定的图像信息。 图像压缩一般要经过变换、量化和编码三个大的步骤。变换可以利用数据冗余性， 并且使样本转换为易于量化和编码的形式。量化对失真负有相当的责任，无损压缩不 应该存在量化。编码过程可以使量化后的数据转换为更加紧凑的码流。 1 2 2 图像安全性研究概况 对图像安全性研究是当前的一个热点，其中数字水印技术研究得最为广泛，应用 领域也不断扩大。数字水印技术是将特定意义的信息( 水印) 用一定的算法嵌入到宿主 图像中，在嵌入过程中要尽量减少对宿主图像的修改，保证宿主图像的质量。水印信 息可以是文字，图像和数字等，代表一定意义的信息。 数字水印的主要研究领域有：版权保护，盗版跟踪，图像认证和拷贝控制等。图 像认证是指对作品的真实性和完整性进行鉴别和证明，即通过以某种标准对多媒体内 容数据进行判断，验证多媒体信息是否是原始著作，内容是否受到过恶意的篡改，从 而保证其与原作一致。 数字水印从功能上区分，可分为鲁棒水印，半易碎水印和易碎水印。其中鲁棒水 印主要用于在数字作品标识著作权信息，有很强的抗干扰能力且水印难以被去除，而 且能够抵抗多种有意或者偶然的攻击或者图像失真；易碎水印与鲁棒水印相反，易碎 水印必须对信号的改动很敏感，这种水印的目的是为了使所有对宿主图像的篡改和处 理都能被检测和定位到，反映在提取出来的数字水印上，用于信息完整性保护和篡改 提示。半易碎水印具有鲁棒水印和易碎水印的特性，它可以接受合理的信号处理和失 真，同时对某些特定的操作又很敏感，试用场合较多。 1 3 研究的重要意义和创新点 医学图像占据空间大、数量多且增长速度快，对医学图像压缩的需求越来越迫切； 医学图像作为数字信息，容易被篡改，如果在压缩的同时，结合安全技术保证医学图 像的真实完整性并保护病人隐私信息，有重要意义。 本文研究了新一代压缩技术j p e g 2 0 0 0 ，将其应用到医学图像压缩领域，提出一 引言 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 种新的基于j p e g 2 0 0 0 感兴趣区域编码的方法；并结合医学图像的特点，提出了两种 水印算法，将其用到压缩过程中，分别用于保护病人隐私信息和保证数据真实完整性。 1 4 所做工作及论文结构 1 4 1 所做工作 在分析研究j p e g 2 0 0 0 的基础上，实现了对医学图像的j p e g 2 0 0 0 压缩，并使用了 j p e g 2 0 0 0 中新的特性感兴趣区域压缩法。在压缩过程中加入数字水印，根据医 学图像自身的特点，加入两种不同类型的水印，鲁棒水印【1o 】和易碎水印【1 ，分别用 于保证图像真实完整性和保护病人隐私信息。 研究期间所做的主要工作有。 1 j p e g 2 0 0 0 的研究 总体来说j p e g 2 0 0 0 的图像压缩性能比j p e g 要好，但其实现的复杂难度却是j p e g 的6 倍以上，它包括了拼接块划分、小波变换、小波逆变换、量化、反量化、编码、 解码等几个核心技术，在具体实现之前清楚地了解这些技术很有必要。同时，也只有 对整个压缩的过程有了清晰的了解，才有可能实现对医学图像的压缩。 2 医学图像的压缩实现 在掌握医学图像格式的前提下，结合医学图像的特点，利用j p e g 2 0 0 0 算法，实 现对医学图像的压缩，同时还结合了医学图像周围与器官无关信息较多的特点，将感 兴趣区域编码应用到压缩过程中，并提出一种新的感兴趣区域压缩方法。 3 数字水印的研究 对于医学图像，众所周知其周围黑色部分没有人体器官信息，对于这部分的图片， 可以使用鲁棒水印技术嵌入病人的隐私信息，对于这部分隐私区域要求有一定的健壮 性，即能够抵抗攻击者的攻击，保证病人信息的正确提取；对于有人体器官信息的部 分，使用易碎水印技术嵌入水印信息，根据提取出来的水印信息，可以判断原始图像 是否被篡改过，并能够显示出篡改的位置。 一 4 j p e g 2 0 0 0 压缩和数字水印的结合 对于医学图像，目前对j p e g 2 0 0 0 的研究和数字水印的研究都非常多，但是大部 4 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 引言 分都是孤立的研究这两个问题。本文结合研究数字水印技术和j p e g 2 0 0 0 标准，将其 应用到医学图像压缩中，提高压缩的安全性能。 5 原型系统开发 完成基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩原型系统的开发，将本文提出的 新的算法应用到原型系统中去。 1 4 2 论文结构 本论文共分为六章，各章的内容安排如下。 第一章引言：介绍本论文的研究背景与研究目标，以及本论文的工作和结构安排。 第二章j p e g 2 0 0 0 压缩基础：对j p e g 2 0 0 0 进行介绍，主要介绍j p e g 2 0 0 0 的各核心 部分和对应的逆过程。 第三章j p e g 2 0 0 0 对医学图像的压缩：在分析医学图像数据格式的基础上，根据 医学图像本身的特点，采用j p e g 2 0 0 0 中的新特性_ r o i 压缩方法对医学图像进行压 缩。 第四章数字水印技术及安全性分析：本文考虑到鲁棒水印和易碎水印适用的场 合，由于医学图像的特点，同时使用两种水印技术，即保证了图像的真实性，又能够 验证病人的私人信息。 第五章基于j p e g 2 0 0 0 的数字水印设计：结合医学图像的特点和前面几章的研究， 设计出一个基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩系统。 第六章总结及展望：在该章中给出了对本文所做工作的总结以及对接下来工作的 展望，提出了后续工作的设想。 j p e g 2 0 0 0 压缩基础基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 第二章j p e g 2 0 0 0 压缩基础 j p e g 2 0 0 0 是由联合图像专家组开发的新一代静态图像压缩标准，为了替代当前 使用的j p e g 压缩标准，目标就是建立一个能适用不同类型、不同性质及不同成像模 型的统一的编码系统。j p e g 2 0 0 0 采用小波变换和位平面熵编码器，可以得到远远优 于j p e g 的压缩效果【12 1 。相对于j p e g 而言，j p e g 2 0 0 0 的特点有：更好的压缩比；渐进 传输；感兴趣区域编码等等。 2 1j p e g 2 0 0 0 概述 j p e g 2 0 0 0 与现有的图像压缩算法相比，有着巨大的优势。与j p e g 压缩算法， j p e g 2 0 0 0 在大多数情况下能够获得更好的压缩比，具有更好的鲁棒性、视觉效果和 误差恢复能力。 j p e g 2 0 0 0 标准可分为1 2 个大部分 1 2 1 1 , 实际上是1 1 个大部分( 第7 部分被删除) 。第一 部分图像编解码系统，是该算法标准的最核心内容；第二部分扩展系统，在核心系统 上添加一些功能；第三部分运动化，是针对运动图像提出的解决方案；第四部分兼容 性；第五部分参考软件；第六部分复合图像文件格式。第八部分图像安全，涉及的技 术包含数字水印；第九部分交互式协议和接口；第十部分三维图像；第十一部分无线 应用介绍；第十二部分基本媒体格式。在所有的部分中，只有第一部分是作为标准发 布的。j p e g 2 0 0 0 的应用领域包括互联网、打印、扫描、数字摄像、移动通信、彩色 传真、遥感、医疗图像和电子商务等等。它的主要特征如下 1 4 】f 1 5 】： ( 1 ) 无损压缩和有损压缩：无损压缩在许多领域是必需的，例如：医学图像压缩领 域。j p e g 2 0 0 0 可以从单一的压缩结构中即可以实现无损压缩，又可以实现有损压缩。 并且可以在渐进解码的自然过程中实现无损压缩。 ( 2 ) 渐进传输：现在网络上的j p e g 图像在下载时都是一行接一行地进行下载。而 j p e g 2 0 0 0 却可以实现渐进传输，即先下载整幅图像的轮廓，然后根据需要下载图像的 细节部分，使图像越来越清晰；如果下载了不需要的图像，也能及时地发现，从而中 断细节部分的下载。互联网、图像文档和打印机是这一特征的主要应用场合。 6 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究j p e g 2 0 0 0 压缩基础 ( 3 ) 高压缩率：由于j p e g 2 0 0 0 抛弃了j p e g 的d c t 变换，而采用小波变换，从而使其压 缩比比现有的j p e g 提高1 0 一3 0 ，并且压缩后的图像显得更加光滑细腻。 ( 4 ) 感兴趣区域压缩：人们往往只对图像的某部分感兴趣，因此可以将该部分指定 为感兴趣区域( r e g i o n so fi n t e r e s t ，r o i ) ，在压缩时可以对r o i 进行无损压缩或低损失压 缩( 低压缩比) ，而对不太感兴趣部分，采用信息高损失的有损压缩( 高压缩比) ，从而在提 高压缩比的同时，保护了感兴趣区域的图像质量。 ( 5 ) 码流的随机访问和处理：若对图像进行r o i 压缩，在传输中可以对r o i 部分进行 随机处理，即在不解压的前提下对压缩码流进行平移、旋转、缩放等常规操作。 ( 6 ) 误码容错性：在通信系统中，码流具有容错性是相当必要的。它可以减少解码失 败概率。 ( 7 ) 开放的体系结构：开放的体系结构可以为不同的图像类型和应用确定一个最佳 、 系统。通过语法描述语言集成或开发新的压缩工具，优化整个编解码系统。对于未知 压缩工具，解码器可以要求从源端发过来。 ( 8 ) 基于内容的描述：图像文档、图像索引和搜索在图像处理中是一个重要的领 域，m p e g 7 就是支持用户对感兴趣的各种“资料”进行快速、有效的检索的一个国际 标准，基于内容的描述在j p e g 2 0 0 0 中是压缩系统的特征之一。 本文重点研究第一部分、第二部分和第八部分，即着重研究j p e g 2 0 0 0 中核心内 容一小波变换和嵌入式编码技术。小波变换和嵌入式编码技术是j p e g 2 0 0 0 最大的 特点，正是因为引入这两个新方法，其才有众多出色的压缩效果。除了研究j p e g 2 0 0 0 标准，本文还研究了其他扩展性能，如感兴趣区域编码，因为医学图像的本身的特点， 研究感兴趣区域编码可以提高压缩的效率，本文对j p e g 2 0 0 0 第八部分的研究主要是 在数字水印方面，目的是为了加强压缩的安全性。 2 2j p e g 2 0 0 0 核心编解码过程 首先是预处理( 包括块划分，直流电平平移，归一化，分量变换等过程) ，接着 进行向前小波变换，再接着就是量化，再进行编码，最后是生成码流，得到压缩数据。 详细过程如下图【蚓。 p e g 2 0 0 0 压缩基础基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 解码h 反量化h 向后小波变换处理晔 图2 - 1 j p e g 2 0 0 0 编解码流程 在了解j p e g 2 0 0 0 编解码流程的基础上，我们来详细研究j p e g 2 0 0 0 的编码技术， 其中预处理阶段的块划分，直流电平平移，归一化，分量变换等步骤是为编码做准备， 可以提高编码的效率。 2 2 1 预处理 ( 1 ) 块划分 样本数据划分即拼接块划分。这些划分好的拼接块可以独立编码，和其他的拼接 块没有相互的关联性，我们可以把它们看做是独立的图片。每个拼接块可以作为独立 的图像用于压缩，这些拼接块互不重叠。通常可以把这一步放在最前面进行，即：先 进行拼接块划分，然后对每个拼接块进行上图2 1 的一系列操作。这样，可以就减少 对内存的要求。但是我们必须注意到，块划分的大小会影响编解码图像的质量，一般 来说，块的尺寸越小，图像的质量就越差，而且在低码率编码时这种现象更严重。所 以我们在满足内存需求的同时，要尽可能的使用大的拼接块。 ( 2 ) 直流电平平移 如果原始b 位图像样本值是无符号( 非负) 量，就给它加上一个偏移一2 乒1 ，这样可 以将无符号样值变成有符号样值，使样值在下列范围内取值：一2 肛1 x n 】 2 弘1 ，可 以看出样值是关于零对称的，使得后面的离散小波变换后的系数可以控制在一定的范 围内，有利于小波变换后的编码过程。 ( 3 ) 归一化 在无损压缩中，归一化这一过程可以不使用，而在j p e g 2 0 0 0 的有损压缩中这一 步一般都是要求的，更进一步的可以表示为：对于不可逆小波变换，一般需要此步骤， 因为不可逆小波变换方式最容易采用实值样本来描述，归化的方式一般就是除以 11 2 口( b 为图像像素数据所占用的实际位数) ，归一化后的样本值的范围是：卜去，去】。 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究j p e g 2 0 0 0 压缩基础 【1 7 1 。在变换后，各个分量将进行单独地处理。 r 】， 0 2 9 9 0 5 8 7 n11 4 陋 时e - 0 1 6 8 7 3 6 一- - 0 3 8 3 6 1 8 2 8 6 4 va05,it1-00 81312 蚓b ( 2 - 。 lcll o 5一o 4 1 8 6 8 8 i ii 刚g 能1 - - 03 4 4 1 3 6 - - 1 0 酬7 1 4 1 3 6 纠 ll = i ；i ic 6i( 2 2 ) h 【1 1 7 7 2o jl c j 一 阢 ii 【- y j 等竽 震一g b g 2 2 2 小波变换 畔期 = lu + g y + g ( 2 - 3 ) 小波变换是一种可以达到时域和频率域局部化的时频域或空频域分析方法。小波 变换被认为是傅立叶变换的新的提高，具有很多新的特性，如正交性、方向选择性、 9 j p e g 2 0 0 0 压缩基础基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 可变的时( 空) 频率分辨率、可调整的局部支持等。同时，这也是j p e g 2 0 0 0 比j p e g 先进的一个重要原因，p e g 使用的是d c t 变换。但是由于d c t 变换过程采用分块技 术，在高压缩比条件下容易导致方块效应，严重影响图像质量；而且d c t 不适合带宽 较宽( 拥有较多边缘轮廓信息) 的图像信号。小波变换在很多领域都得到成功的应用和 发展，例如数学、物理、图像处理和压缩、模式识别和特征提取等。 小波变换可以理解为用经过缩放和平移的一系列函数代替傅立叶变换的正弦和 余弦波进行傅立叶变换的结果【嘲。 k i j a , b = 击、哗】a , b r as0 (2-4) 、问 “ l 。( x ) 为经过缩放和平移的函数，a 为伸缩因子，b 为平移因子，w ( x ) 为母函数。 小波变换的过程如下：首先对原始图像进行垂直滤波和抽样得到沿列方向的低频 和高频数据；然受对经过列方向处理的两组数据分别进行水平滤波和抽样，得至蛆个 子带，1 个逼近信号( l l ) 和3 个细节信号( l h ，h l ，h h ) ，逼近信号可以继续进行分解。当分 解级数是n 时，可以得到3 n + 1 个不同的小波子带。图2 2 是小波变换生成子带信息的 过程，图2 3 是二维小波分解示意图。 图2 - 2 小波变换生成子带 图2 - 3 二维小波分解示意图 l o 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 j p e g 2 0 0 0 压缩基础 上面的“源信号”表示没有经过任何小波变换的原始信号，2 1 , 1 表示按2 ：1 的比例进 行下采样。l l 可以继续分解，得到更高一级的几个子带，依次下去，直到不再分解为止。 j p e g 2 0 0 0 压缩标准支持基于卷积和基于提升的滤波模式。如果要实现这两种滤 波模式，首先信号需要被周期性拓展，以保证发生在边界信号的滤波操作。周期性对 称拓展以边界为中心向边界外增加一个信号的镜像，以便在边界不会引入大的错误。 ! 二基于卷积的滤波是传统的方法，通过执行一系列高通以及低通滤波器系数和拓展 的一维信号之间的点积运算来完成，其缺点是无法即时用离散小波变换系数替换对应 点的源信号数据，应此要占用很多的内存。提升算法是基于s w e l d e n s 提出的提升格式 的一种第二代小波构造方法，与传统的m a l l a t 构造方法相比，提升格式完全是基于时 ( 空) 域的构造方法，它不依赖于平移和伸缩，也不需要频谱分析工具。 提升算法的基本思想是建立在双正交小波和完全可恢复滤波器组的理论基础上， 在保持小波双正交特性的条件下，通过所谓的提升和对偶提升过程，来改善小波及其 对偶的性能。提升算法的实现分为三个步骤：分裂、预测和更新。“分裂”过程将原始 的数据按奇偶分裂，即把离散的原始样本分为偶样本和奇样本，然后进行采样；奇偶 样本的相关性越强，分裂的效果越好。它为后面的两个过程提供了数据基础。“预测” 就是用偶样本去预测奇样本，将预测误差作为高通小波系数。“更新”就是用误差对偶 样本进行修正，以代替低通小波系数。 卷积算法和提升算法相比，提升算法只包括一系列很简单的滤波操作，它既可以 获得与卷积算法相同的计算结果，又具有速度快、计算简单、所需存储空间较少等优 点，因此，在实际的运算中，一般都会采用提升算法以提高运算速度。 j p e g 2 0 0 0 标准中推荐了两个小波，它们分别是l eg a l l ( 5 ，3 ) 小波l l 刿矛l l d a u b e c h i e s 9 7 d 、波，l eg a l l ( 5 ，3 ) 小波可用于无损压缩和有损压缩，而d a u b e c h i e s9 7 d 波是浮点 小波，一般用于无损压缩。 l eg a l l ( 5 ，3 ) 小波是可逆的整数小波，其变换格式如下。 y 2 以+ 1 】= x 【2 刀+ 1 】+ l 1 一j 1x 【2 力】一i 1x 2 乃+ 2 j = x 2 甩+ 1 一【- 三( x 【2 】+ x 【2 聆+ 2 】) j 少【2 行】_ x 2 刀】+ l 1 + i 1y 【2 刀一1 】+ i 1y 【2 ，z + 1 】j = x 【2 】+ 【- 丢( y 【2 刀一1 】y 【2 甩+ 1 】) - j 公式( 2 - 5 ) 。 j p e g 2 0 0 0 压缩基础 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 仁22刀n+=，y：2mn2-咒|l：11i1，+ily三2。xn。2-刀1，+二1y2n+2n+2，：!一 l 虹2 刀+ 1 】：m 2 咒+ 1 】+ i 昙( 虹2 刀】+ x ) i ( 2 - 6 ) d a u b e c h i e s9 7 d x 波为非可逆变换的小波，也是非整数变换小波，变换方法如下。 m 2 甩+ 1 】= x 2 n + 1 + ( 口幸【x 2 n 】+ x 2 n + 2 】) m 2 n 】= 缸2 n + ( 枣 y 2 n - 1 】+ y 2 n + 1 】) y 2 n + 1 】= y 2 n + 1 】+ ( y 枣 y 2 n 】+ y 2 n + 2 】) 儿2 n 】= 纠2 n 】+ ( 万幸【y 2 n 一1 】+ y 2 n + 1 】) y 2 n + 1 】- - k 幸y 2 n + 1 】 m 2 n 】= 0 k ) 宰计2 n 】 d a u b e c h i e s9 7 小波逆变换方法如公式( 2 8 ) 所示。 研2 n 】= k 孝y 2 n 】 1 x 2 n + 1 】= 一古木y 2 n + 1 】 a x 2 n 】= x 2 n 卜( 万毋 虹2 玎一1 】+ x 2 n + 1 】) x 2 n + 1 = x 2 n + 1 卜( 厂牛【x 2 n 】+ x 2 n + 2 】) x 2 n 】= x 2 n 卜( 霉 x 2 n 一1 】+ x 2 n + 1 】) x 2 n + 1 】= x 2 n + 1 卜( 口 x 2 n + x 2 n + 2 】) 其中( 仅，p ，丫，6 ) 的取值如下。 i 口= 一1 5 8 6 1 3 4 3 4 2 l i = 一o 0 5 2 9 8 0 1 1 8 i ，= 0 8 8 2 9 1 1 0 7 5 i 。 i6 = 0 4 4 3 5 0 6 8 5 2 l jk = 1 2 3 0 1 7 4 1 0 5 2 2 3 量化 ( 2 - 7 ) ( 2 - 8 ) 小波变换本身并不具备压缩能力，它的作用是使能量重新分布，以便进行压缩。 由于图像的大部分信息都集中在低频部分，所以可以通过量化减少小波系数的精度， 从而使很多的小波系数高度相关，有了很多这些高度相关的小波系数后，可以增加压 缩效率【2 0 1 。 1 2 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究j p e g 2 0 0 0 压缩基础 在j p e g 2 0 0 0 中，p a r ti 2 1 】采用的量化方法是恒域( d e a dz o n e ) 标量量化。恒域的意 思是指：中央量化间隔的宽度是其他量化间隔的两倍。每个子图像分量经过n 级小波 分解后，得到( 3 n + 1 ) 个子带，由于每个子带上的小波系数反映了图像不同频域的特征， 具有不同的统计特性和视觉特性，因此，对每个子带采的量化步长进行量化。量化的 关键是根据变换后图像的特征、重建图像质量要求等因素设计合理的量化步长。这种 量化方法是j p e g 2 0 0 0 能够灵活实现重构图像信噪比可调和渐进传输的重要原因之 设子带b 的量化步长为6 ，小波变换系数为a b ( u ，1 ，) ，量化后的输出值为吼( 甜， ，) ， 则量化操作通过下式来进行。 咖户唰咖渺l 掣j 陆9 ， 对于量化步长的，既可以对整幅图像使用一个统一的量化步长，也可以对不同 的子带使用不同的量化步长。6 使用以下公式来计算。 a b = 2 一( 1 + 鲁) ( 2 - l o ) ，心两者都是非负整数，取值范围如下：0 毛 2 5 ，0 儿 q ，如果q 取0 ，表示背景区域的包将全部丢弃，质量层的贡 献仅由r o i 区域给出p u j 。 算法的处理过程如图3 1 0 所示，假设图3 1 0 ( a ) 表示一张包含r o i 区域的图片， 在质量层最优化截取后得到图3 1 0 ( b ) ，表示没有丢弃包前完整的质量层组成结构， 对该图像采用p = 0 7 5 ，q = 0 5 0 的目标质量后，采用本文算法对包进行丢弃处理后的结 2 9 j p e g 2 0 0 0 对医学图像的压缩 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 果如图3 1 0 ( c ) 所示，质量层在r o i 区域保留了7 5 的包，质量层在背景区域则只 保留了5 0 的包，其余的包均被丢弃，这样也就达到r o i 压缩的目的。 本文算法避免了移位处理，与经典r o i 处理方法相比减少需编码字节的位数， 但同时也有其缺点，经典r o i 压缩方法通过对r o i 区域移位处理，可以使r o i 区域 优先编码和传输，当网络不稳定时，能确保r o i 区域的优先传输，本文方法没有该 优点。 层4 层3 层2 层1 ( a ) b k 包b k 包r o i 包b k 包b k 包 i 蠢 ：舞 。r j j j 雾妻雾i 。 ；= “l b k 匍b k 包r o i 包b k 包b k 包 糕 麟 麟 麟 图3 1 0 丢弃包图示 根据本文提出的新的基于j p e g 2 0 0 0 的r o i 压缩方法，本文进行相关实验。在实 验图像源的选择上，为了突出实验效果，我们没有采用d i c o m 图像来进行实验，而 是选择标准的b m p 格式的l e r m a 图像进行r o i 区域编码，r o i 区域是l e n n a 的脸部， 在获得相似压缩率( 本实验条件只取得了背景区域p s n r 相近，很难完全相等) 的情 况下与j p e g 2 0 0 0 中经典r o i 压缩方法，一般位移法进行了比较。图3 1 1 中( a ) ( f ) 分 别显示了本文提出的算法在压缩比特率分别为o 1 ，0 3 ，0 5 ，0 7 ，1 0 ，1 5 时的实 验结果图。 3 0 ( b ) 0 3b i tr a t e 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究j p e g 2 0 0 0 对医学图像的压缩 ( d ) o 7b i tr a t e 图3 - 1 1 实验结果图示 下面表3 3 和表3 - 4 中的数据是本文提出的r o i 压缩方法和经典一般位移法在压 缩比特率相似，背景区域p s n r 值相近的条件下，r o i 区域p s n r 实验结果对比，从 结果可以看出本文算法的r o i 区域的p s n r 值高于一般移位法中r o i 区域的p s n r 值。 表3 3 一般移位法 比特率背景p s n r r o i p s n r 0 1 01 5 6 7 2 93 5 5 7 2 5 0 3 0 2 3 5 1 6 43 8 5 1 8 8 0 5 02 7 2 7 9 04 0 9 8 6 0 0 7 02 9 5 3 4 74 2 6 1 8 5 1 0 03 0 6 5 7 1 4 3 5 4 7 1 1 5 0 3 1 3 4 3 7 4 4 0 1 1 4 表3 - 4 本文算法 比特率背景p s n r r o i p s n r o 1 01 5 6 6 1 53 5 6 3 2 5 0 3 02 3 5 1 8 33 8 6 1 9 7 o 5 02 7 2 6 1 04 1 4 3 3 7 0 7 0 2 9 6 0 2 84 2 8 6 8 1 1 0 03 0 6 3 5 04 3 8 8 4 3 1 5 03 1 3 4 9 04 4 9 4 6 8 本节提出了一种新的r o i 压缩方法，该方法利用j e p g 2 0 0 0 压缩标准的质量层的 j p e g 2 0 0 0 对医学图像的压缩 基于j p e g 2 0 0 0 和数字水印的医学图像压缩与安全技术研究 特点，对于给定的r o i 区域和背景区域的目标质量，采用丢弃包的方法实现对感兴 趣区域的