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    一種醫(yī)學圖像不同區(qū)域的編解碼算法*

    2010-09-09 04:10:14靜游敏娟岳淑娟趙傳華王世剛
    中國醫(yī)學裝備 2010年6期
    關(guān)鍵詞:感興趣小波編碼

    李 靜游敏娟岳淑娟趙傳華王世剛**

    一種醫(yī)學圖像不同區(qū)域的編解碼算法*

    李 靜①游敏娟②岳淑娟①趙傳華①王世剛**①

    目的:探討一種實現(xiàn)醫(yī)學圖像不同區(qū)域的編解碼算法,以便能夠節(jié)約存儲空間和傳輸時間,方便醫(yī)學圖像的管理和運用。方法:分析嵌入式零樹小波編碼算法的原理,并編程實現(xiàn)醫(yī)學圖像不同區(qū)域的不同編碼。結(jié)果:此方法實現(xiàn)了具有感興趣區(qū)域的醫(yī)學圖像壓縮編碼。結(jié)論:該算法得到了較低的均方誤差和較高的峰值信噪比,能夠滿足診斷要求,是一種有效的醫(yī)學圖像編解碼算法。

    醫(yī)學圖像;感興趣區(qū)域;嵌入式零樹小波

    為了實現(xiàn)圖像的高效壓縮與信息良好保持之間的矛盾,感興趣區(qū)域(Region of Interest, ROI)與背景區(qū)域(Background area, BG)往往實行不同的編碼方法。感興趣區(qū)域采用無損壓縮或近似無損壓縮;背景區(qū)域采用有損壓縮,很多文獻對醫(yī)學不同區(qū)域編碼方法進行了研究[1-3]。本文提出一種將感興趣區(qū)域采用近似無損壓縮的方法——映射,而背景區(qū)域根據(jù)診斷需要采用具有可以隨時結(jié)束編解碼的嵌入式零樹小波編碼(Embedded Zerotree Wavelets Encoding,EZW)算法[4]。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    勝利油田中心醫(yī)院SIEMENS Sensation 16CT DICOM圖像;GE Gemsow MRI DICOM圖像;計算機為聯(lián)想Intel Pentium(R)4×2 1.9 GHz CPU 2 G內(nèi)存 Windows XP操作系統(tǒng);所用軟件工具為Matlab 7.5。

    1.2 方法

    1.2.1 感興趣區(qū)域編碼

    由于醫(yī)學圖像灰階深度較大(一般為12位、16位、24位),若進行不失真直接傳輸或存儲則需要大量空間,有文獻[5,6]采用感興趣區(qū)域圖像無損壓縮和近似無損壓縮。本文采用線性映射方法,將感興趣區(qū)域像素數(shù)據(jù)映射到[0,2N-1],則實現(xiàn)了較少位數(shù)N表示近似較大數(shù)據(jù),當然N不要太小,否則恢復(fù)數(shù)據(jù)誤差過大。為此,選出感興趣區(qū)域圖像像素數(shù)據(jù)的最大值Xmax若編碼為每個像素用Nbits表示,則公式為:

    其中Xi表示原像素數(shù)據(jù),Yi表示編碼數(shù)據(jù),round ()表示四舍五入。

    解碼時的像素數(shù)據(jù)公式(1)的逆運算,公式為:

    1.2.2 背景區(qū)域編碼

    1992年,Lewis和Knowles[7]首次提出了零樹編碼思想,但實際應(yīng)用是Shapiro1993年提出的嵌入式零樹小波編碼算法,該算法很好的利用了圖像小波變換能量集中在少數(shù)部分的小波系數(shù)上和不同分辨率小波系數(shù)的自相似性的特點,使得輸出的碼流具有嵌入特性,既實現(xiàn)了很高的壓縮比,又保證了重建圖像的質(zhì)量。

    內(nèi)嵌編碼是指編碼器將待編碼的比特流按重要性的不同進行排序,根據(jù)目標碼率或失真度大小要求隨時結(jié)束編碼;同樣,對于給定碼流解碼器也能隨時結(jié)束解碼,并可以得到相應(yīng)碼流階段處的目標碼率的恢復(fù)圖像。因此,內(nèi)嵌編碼首先要傳輸?shù)氖亲钪匾男畔ⅲ缓髠鬏敳恢匾男畔?,直到達到所需碼率時停止。所以,內(nèi)嵌編碼算法中排序算法的優(yōu)劣和排序信息的處理決定了整個編碼算法的效率。小波系數(shù)的分布特點非常適合于內(nèi)嵌編碼,因為圖像小波變換后越往低頻子帶系數(shù)越大,包含的圖像信息越多;而越往高頻子帶系數(shù)值越小,包含的圖像信息越少。這樣對相同數(shù)值的系數(shù)選擇先傳遞低頻帶的系數(shù)的重要比特,后傳輸較高頻系數(shù)的重要比特,就可以實現(xiàn)內(nèi)嵌編碼。

    小波系數(shù)按“Z”形進行掃描,零樹的預(yù)測與編碼如圖1所示,對于給定的閾值T,如果本次量化的該節(jié)點小波系數(shù)以及其所有子節(jié)點小波系數(shù)均小于T而且該節(jié)點不是處于最高頻率上,則稱該節(jié)點為零樹根,編碼為ZTR;如果該節(jié)點小波系數(shù)小于閾值T,但其子節(jié)點中有小波系數(shù)大于閾值T,則該節(jié)點定義為孤立零,編碼為IZ。如果該節(jié)點小波系數(shù)大于閾值T,則稱為重要系數(shù),正值編碼為POS,負值編碼為NEG。零樹能夠成功地預(yù)測小波系數(shù),當一個節(jié)點小波系數(shù)被編碼為ZTR時,其所有子節(jié)點系數(shù)根本無需傳送,而每層的子節(jié)點都在成倍數(shù)地增長,所以這非常有利于壓縮。

    為了完成嵌入式編碼,使用逐次逼近量化(Successive Approximation Quantization,SAQ)。量化過程中,依次形成主表和副表,對于每一個給定的閾值T,首先進行一遍主掃描,由ZTR、IZ、POS、NEG生成主表。主表中包含的是以Ti為閾值的有效映射,幅度加到副表中。

    圖1 小波系數(shù)零樹判斷流程

    1.2.3 算法流程

    感興趣區(qū)域優(yōu)先編碼。首先確定感興趣區(qū)域,方法是確定感興趣區(qū)域的左上角像素坐標和右下角的像素坐標,從而確定了感興趣區(qū)域,該區(qū)域進行映射變換,將剩余區(qū)域即背景區(qū)域進行零樹小波編碼;解碼是編碼過程的逆過程,將感興趣區(qū)域編碼進行反變換,背景區(qū)域進行零樹小波解碼從而得到解壓縮圖像。算法的流程圖如圖2所示:

    圖2 編解碼流程圖

    2 結(jié)果

    圖3是胸部CT解壓縮圖像,圖4是頭部MR解壓縮圖像,其中(a)、(b)(c)的壓縮比為8:1、24:1、40:1,它們的編碼結(jié)果見表1。

    圖3 CT解壓縮圖像

    圖4 MR解壓縮圖像

    表1 圖像壓縮的結(jié)果

    3 討論

    實驗結(jié)果可以表明,本文所提出的將感興趣區(qū)域與背景區(qū)域不同編碼的算法,既保證了感興趣區(qū)域圖像的重建質(zhì)量,又兼顧了背景區(qū)域圖像的相對效果,同時具有較低的均方誤差和較高的峰值信噪比,有效地提高了壓縮效率,是一種有效的醫(yī)學圖像壓縮方法。

    [1]郭文勇,孫怡,濮懷宇. 一種圖像不同區(qū)域的編解碼壓縮算[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2009,19(8):127-132.

    [2]李景超,羅建書.一種實現(xiàn)圖像感興趣區(qū)域嵌入式編碼的改進算法[J].空間電子技術(shù),2007(4):58-62.

    [3]王圓妹,陳琳,許勁.基于感興趣區(qū)域半自動提取的圖像壓縮的研究[J].電腦與信息技術(shù),2008,16(5):11-13.

    [4]J. Shapiro. Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients. IEEE Trans. Signal Processing,1993,41:3445-3462.

    [5]董光,師為禮,趙云隆.一種醫(yī)學圖像壓縮方法的研究[J].長春理工大學學報(自然科學版),2009,32(3):475-477.

    [6]高尚兵,嚴云洋,梁燕,等.基于感興趣區(qū)域的醫(yī)學圖像近似無損壓縮[J].電腦知識與技術(shù)(學術(shù)交流),2009,19:237-238.

    [7]Lewis A.S, Knowles G. Image compression using the 2-D wavelet transform [J].Image Proc, 1992,1:224-250.

    [8]張淑麗,何鵬,穆偉斌.一種改進的醫(yī)學圖像邊緣檢測算法[J].中國介入影像與治療學2009(1).

    [9]單錦露,王閣,王東,等.基于數(shù)字化可視人的醫(yī)學圖像融合研究中國醫(yī)學影像技術(shù)[J].2009(1).

    [10]武杰,聶生東,汪紅志,等. 基于局部特征的醫(yī)學圖像融合方法[J].中國醫(yī)學影像技術(shù), 2009(3).

    [11]秦安,馮前進,陳武凡.醫(yī)學圖像感興趣區(qū)的內(nèi)嵌小波編碼新方法計算機應(yīng)用研究[J].2008(2).

    [12]卓力,沈蘭蓀,LAM Kin-man.基于感興趣區(qū)的圖像編碼與漸進傳輸[J].電子學報, 2004(3).

    [13]李繼良,方向忠.一種新的感興趣區(qū)域編碼方法[J].計算機工程, 2008(4).

    A medical image voding slgorithm in different regions

    LI Jing, YOU Minjuan, YUE Shu-juan,et al

    Objective: The coding and decoding algorithm of different medica l image regions is presented in order to save storage space and transmission time to facilitate the management and use of medical images. Methods: The embedded zero tree wavelet coding algorithm theory was analyzed and programmed in different regions of different medical image coding. Results This method could compress the medical image of a region of interest. Conclusion: This algorithm has a lower mean square error and a higher peak signal to noise ratio, and can meet the diagnostic requirements. It is an efficient decoding algorithm for medical images.

    Medical image; Region of interest; Embedded zero tree wavelet

    1672-8270(2010)06-0001-03

    TH774

    A

    李靜,女,(1988- ),泰山醫(yī)學院放射學院2006級生物醫(yī)學工程本科2班學生。

    2010-04-16

    山東省泰安市大學生科技創(chuàng)新課題,(2008D2037)

    ①泰山醫(yī)學院 山東 泰安 271016

    ②山東醫(yī)藥技師學院 山東 泰安 271016

    **通訊作者:王世剛,泰山醫(yī)學院放射學院電工與電子技術(shù)教研室,講師,碩士,研究方向:醫(yī)學圖像處理。

    China Medical Equipment, 2010, 7(6):1-3.

    [First-author's address]Taishan Medical College, Taian 271016, China.

    醫(yī)學影像成像技術(shù)隨著微電子技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展得到了廣泛應(yīng)用,使得醫(yī)學影像診斷對于醫(yī)學影像成像技術(shù)的依賴性越來越強。醫(yī)學數(shù)字圖像必須滿足診斷要求,所以數(shù)據(jù)量很大,例如一幅512×512×12的磁共振(Magnetic Resonance,MR)圖像的大小為0.75 MB,如此巨大的圖像數(shù)據(jù)量因受到網(wǎng)絡(luò)寬帶的限制,無法快速的在放射科室和臨床科室間傳輸,對它們的存儲也需要大量的空間。所以,圖像壓縮是一個很有前途的研究領(lǐng)域,這一領(lǐng)域的突破對于圖像存檔與傳輸系統(tǒng)(Picture Achieving and Communication System,PACS)、數(shù)字化醫(yī)院、遠程醫(yī)療放射學具有深遠的影響。

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