基于Curvelet变换和SPIHT算法的医学图像感兴趣区压缩

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。

农业图像感兴趣区域可调压缩处理系统设计与实现

随着科技水平的快速发展,图像处理技术也愈加成熟。目前,在基于感兴趣区域的图像压缩对医学图像、遥感图像方面进行较多的研究,但是在农业图像方面的感兴趣分割以及压缩算法研究较少。设计一个压缩比可调的农业图像感兴趣区域压缩处理系统,首先采用支持向量机SVM的模型,对农业图像进行感兴趣区域(ROI)与非感兴趣区域(RONI)的分割处理;再对感兴趣区域采用可调压缩比的JPEG图像压缩算法进行压缩处理,对非感兴趣区域采用高压缩比的JPEG图像压缩算法进行压缩处理,然后将两个区域进行结合,形成完整的农业图像。最后,将处理后的农业图像进行客户端/服务器模式(C/S模式)传输,实现远程传输图像的功能。实验展示,实现4.7:1至5.75:1之间的感兴趣区域(ROI)可调压缩比功能,并能在2秒内实现所有处理,提高传输过程中的传输速率,具有一定应用前景。

基于窄带通信的视频的压缩编码研究

为有效地解决窄带下多媒体通信问题,通过对窄带下的图像采集技术及视频压缩技术的研究。根据监控视频的特点研究相关的视频压缩算法,以减小视频存储所占用的空间和减小视频传输所需的带宽。

基于整数小波变换和SPHIT的ROI医学图像压缩

本文主要讨论在整数小波变换和SPHIT(面向空间方向树)算法基础上对医学图像进行压缩的压缩技术,其压缩过程引入感兴趣区域(ROI).使用此算法进行压缩,不仅压缩比大,而且使ROI区域优先背景区域编码,即可获取较高的压缩质量.