收稿日期: 2008 - 09 - 25 修回日期: 2008 - 10 - 09

    第 26卷 第 11期 计 算 机 仿 真 2009年 11月

    文章编号: 1006 - 9348 (2009) 11 - 0203 - 04

    基于感兴趣区域灰度医学影像的编码方法

    杨 超 ,邢长征

    (辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)

    摘要:由于医学影像有一定的法律效力,数据的正确性有着重要的意义。针对具有数据量大,且精度要求高等特征,通常情

    况下采用无损压缩。为了在保持影像有效信息的同时,减少冗余数据,针对 JPEG2000图像编码标准中定义的感兴趣区域

    (RO I )包含解码影像的相对质量差,计算复杂的缺点。提出了一种改进的编码的方法,对位面分类更加容易,并可以更好的

    控制解码影像的质量,使影像更加清晰。同时方法在灰度图中使用,不但减少了运算的复杂度,而且实现比较简单,为日后

    的医学影像存储提供了方便的工具。

    关键词:感兴趣区域;影像编码;灰度影像;相对质量

    中图分类号: TP391. 41TP391. 41 文献标识码: A

    A GrayMedi ca l I mage Codi ngMethod Ba sed on RO I

    YANG Chao, XING Chang - zheng

    ( School of Electronic and I nformati on Engineering,L iaoning TechnicalUniversity, Huludao L iaoning 125105, China)

    ABSTRACT:Because medical i mages have a certain legal effect, its accuracy of the data is of great significance .

    Therefore, the large amount of data and high p recisi on characteristics nor mally need t o use the l ossless comp ressi on .

    At the same ti me, in order t o maintain an effective i mage infor mati on, redundant data should be reduced . In view of

    the poor quality of p r ogressive decoded i mages and the high computati onal cost of RO I defined by JPEG 2000, the pa2

    per p r oposes an i mp roved codingmethod which makes the rearrangement of bit p lanes easier, contr ols the quality of

    p rogressive decoded i mages better, and makes i mages clearer . At the same ti me the method is used in Gray I mage,can reduce the comp lexity of computing, and is easier t o realize . The method p rovides a convenient t ool for fature

    medical i mage st orage .

    KEYWORDS:RO I ; I mage coding; Gray i mage; Relative quality

    1 引言

    随着数字医学一体化 ,图像压缩方法及互联网络的飞速

    的发展 ,产生了许多新的医疗技术 ,如远程手术 ,远程专家会

    诊。使病人不用长途跋涉就能接受名医的会诊及治疗 ,从而

    极大的节省了病患的处置时间和费用 ,同时提高了救治的几

    率。所以 ,医学影像的快速 ,准确传输成为其最主要的部分。

    但是 ,在某些精密手术中 ,其对图像的要求高 ,数据量大 ,不

    便于存储和日后查阅。而且 ,在远程医疗中现有的高速网络

    难以实现对医学影像的时时快速传输 ,所以必须进行有效压

    缩。

    就根本讲 ,为了医学诊断的准确性 ,医学影像的精确度

    越高 ,所包含的有效信息就越多。所以起初 ,都是通过无损

    压缩来处理医学影像 ,但是这样压缩率很低一般是 2到

    10

    [ 1 ]。这样难以满足庞大的数据量在网络中传输的要求。

    因此 ,如何平衡压缩和传输之间的矛盾 ,是我们亟待解决的

    一个问题。通过在医学影像中的研究 ,对于诊病有用的部分

    (以下统称为病灶区 )只是影像中很小的一部分 ,而其它与诊

    病无关的参考部分 (以下统称为非病灶区 )却占据了影像的

    很大部分 ,因此我们可以对病灶区进行无损压缩 ,对非病灶

    区进行适当的有损压缩 ,再压缩影像的同时不丢失对诊病有

    用的影像信息 ,这样就可以解决上述提到的问题。

    SP I HT算法是对经典 EZ W算法的继承和改进 ,将零树

    区分为 A型零树与 B型零树 ,取得了很高的压缩比 ,实现了

    内嵌码流输出。现今 ,通过对 SP I HT算法的不断改进产生了

    BbBshift算法 ,它通过对图像进一步分类使图像的压缩比提

    高。本文中的算法通过设定合理的门限值和对图像更加细

    化的分类 ,比 BbSshift算法运算更有效率 ,较好的降低了冗余

    数据量。

    2 图像编码概述及本文算法思路

    2 . 1 JPEG2000中 RO I编码思想

    — 3 0 2 —在 JPEG2000的标准中推荐了一般位移法 (General Scal2

    ing Based method)和最大位移法 (Maxshift method)

    [ 2, 3 ]

    两种

    RO I编码[ 4 ]。根据需要在原图像中选定一个或若干个 RO I

    区域 ,对图像做小波变换并对边界做适当调整 ,计算 RO I掩

    模 ,将 RO I掩模内的小波图像系数进行扩大 ,或对 RO I掩模

    外的背景系数进行缩小 ,保证位于 RO I掩模内的系数的位平

    面相对较高 ,在随后的嵌入式编码时较先被编码。解码时根

    据 RO I掩模以及 RO I系数扩大或缩小的情况进行处理。

    RO I编码的思想是改变 RO I掩模内的系数与 RO I掩模外的

    背景系数之间的相对关系 ,使 RO I掩模内的系数值大于 RO I

    掩模外的系数值 ,致使嵌入式编码时 RO I掩模内系数较先被

    编码 ,在有损压缩中 RO I的损失较小。RO I系数首先被传输

    和解码 ,保证 RO I的重构图像质量。

    2 . 2 RO I编码过程

    在 JPEG2000中 , RO I算法的编码过程:

    1)图像进行小波变换;

    2)选择 RO I ,计算 RO I掩模 ,确定属于 RO I范围内的小

    波系数;

    3)根据选择的算法以及系数的缩放倍数 s对 RO I掩模

    内系数值进行扩大 ,或缩小 RO I掩模以外的小波系数值 ,保

    证突出感兴趣区域;

    4)量化小波系数;

    5)进行嵌入式位平面编码 ,产生码流 ......