图像压缩在远程医疗诊断Word文件下载.docx
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2.3 matlab开发工具简介6
第3章 基于变换域的图像压缩算法设计7
3.1 FFT的图像压缩算法设计7
3.1.1 离散傅立叶变换7
3.1.2 基于FFT的图像压缩算法7
3.1.3 实验结果分析8
3.2 基于DCT的图像压缩算法设计9
3.2.1 离散余弦变换(DCT)10
3.2.2 基于DCT的图像压缩算法设计10
3.2.3 实验结果分析11
第4章 基于小波变换的图像压缩算法设计13
4.1 小波变换13
4.2 基于小波变换的图像压缩算法14
4.3 实验结果分析15
第5章 总结与展望17
参考文献18
致谢19
附录20
附录A 外文资料20
附录B 程序清单27
第1章 绪 论
1.1 课题的研究目的和意义
远程医疗利用现代通信网络,结合计算机多媒体技术,传输多媒体医疗信息来实现远距离的医疗活动。
主要着重于多媒体交互式服务[2]。
远程医疗可减少边远地区病人求医的费用和求医诊治花费的时间,节省医生往返各地的费用和时间,也可以提供分散医院之间的远程交流和协作,使医院能接触更广泛的病例,提高医疗水平,尤其对提高地广人稀地区的医疗水平可以起到重要的作用。
所以,在国外,远程医疗应用得到了广泛的重视。
国外远程医疗系统已发展到第三代远程医学,其主要特征为:
传输界面主要以局域网和广域网相结合的模式,有线通信主要采用公共电话网技术(PBDN),综合业务数字网技术(ISDN),异步传输技术(ATM)和压缩电视技术等;
无线通信主要依赖卫星的远距离传输;
已实现实时动态图像和高分辨率静态图像的传输。
在发达国家,远程医学已进入实际应用、普及、提高并使其更完善的阶段。
在医学信息中,图像信息占很大的比例,检验一个远程医疗诊断系统是否有效、是否能够满足实际运用的需求的关键就是看系统对于医学图像的处理、压缩传输和显示等功能上能否满足需求[3]。
远程医疗诊断系统需要传输大量的图像数据,因此对于数据的传输和处理都有很高的要求。
由于现有的通讯网络的带宽非常有限,要在现有的通讯网络中实施远程医疗,直接传输图像数据速度会非常慢,再加上其他的数据,现有的网络通信技术难以满足远程医疗的应用要求。
此外太大的数据量给存储也带来了很大的困难,所以对医学图像的压缩是再现有的网络条件下必须采用的技术。
1.2 图像压缩技术的国内外发展现状
世界上许多国家十分重视对远程医疗的研究开发工作,尤其一些发达国家,凭借其富有的财力,在远程医疗方面投入巨额资金。
美国计划在1996~2000年期间投入150亿美元,欧共体计划在此期间投入17.5亿美元,香港地区也在95/96年度投入了167.53亿港元到医疗信息技术的研究和发展工作中[1]。
美国凭借其雄厚的科技和财力资源,几乎在远程医疗的所有方向上都在进行探索和尝试,诸如国防部远程医疗试验台远程医疗项目的局部数据调用;
俄克拉荷马大学健康科学中心心脏病心律不齐咨询系统;
MPHONE:
比萨大学放射学系病人图像和数据通讯系统;
佐治亚医学院的儿科远程医疗;
国家JEWISH免疫学和呼吸医疗中心和LOSALAMOS国家实验室联合远程医疗项目;
UWGSP9远程医疗项目;
哈特福德新生儿抚育组织开发的新生儿监护健康保健网等等。
除了用于社会发展和社会福利方面以外,美国军方研制的医学顾问系统用于指导美军的战场救护等等。
以上这些仅仅是美国已经应用或正在进行的项目当中一小部分。
目前,全球有难以计数的人在进行远程医疗的研究工作,可见,世界各国都充分认识到远程医疗具大的市场潜力,它是目前科技研究的一道风景线,世界尖端人才瞩目的一个焦点。
与世界各国相比,我国的北京医科大学信息中心、清华大学、军事医学科学院、国际和平妇幼保健院、上海中医院、南京总医院等研究机构和中心也都在开发和设计适合我国国情的远程医疗系统,有些系统已用于临床或即将用于临床,如家庭监护、心电超声图像的远距离传输、妇幼保健等某些科目。
远程会诊在我国还是一个方兴未艾的新鲜事物,一个新的课题。
我们要缩小与国外信息科学的差距,必须充分认识到远程医疗具有的巨大的经济效益和社会效益,结合本国的国情,给予高度的重视[4]。
1.3 远程医疗系统概述
远程医疗(Telemedicine)是指利用计算机与通信技术实现异地间的医疗行为,是现代通信和计算机技术与医学专业知识的结合。
同时也是计算机网络技术、图像压缩技术、多媒体技术在医学方面应用的杰作。
远程医疗诊断技术并不是医学中的分支,而是为医学的各个学科分支服务的工具和手段。
同时,由于远程医疗诊断服务对于远程通信技术有很大的依赖性[5]。
远程医疗诊断系统主要是以计算机网络为基础,通过高质量的图像输入设备和处理能力较高的计算机、工作站等设施,把大型医疗中心和小型医院、诊疗点及病人家庭联系起来,形成一些各具不同规模的远程医疗网络。
通过远程医疗诊断系统,缩短了医院之间,医生和病人之间在空间上的距离,节省了对病人的诊断时间。
1.4 本文主要研究内容
在远程医疗诊断系统中需要传输大量的图像信息,而数字图像占有很大的存储容量,导致传输的速度受到很大限制,因此必须对图像的信息进行压缩处理。
本文重点研究基于小波变换的图像压缩、基于离散余弦变换的图像压缩和基于傅里叶变换的图像压缩,首先将图像转换到频率域,然后针对不同过频率域图像能量的分布,对图像的信息进行处理,最后对算法进行了实现,并将其应用到了远程医疗诊断系统中。
第2章 基于matlab的图像压缩简介
2.1 数字图像概述
数字图像,又称数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。
假设采样后的图像有M行N列,此时,我们就可以用M*N阶矩阵来表示一副数字图像,即
f(0,0)f(0,1)...f(0,N-1)
f(1,0)f(1,1)...f(1,N-1)
...
f(M-1,0)f(M-1,1)...f(M-1,N-1)
图像在人类接受和互通信息中扮演着重要角色。
人们在日常生活与生产实践中依赖图像信息的状况比比皆是。
图像信息具有如下特点。
1、直观形象
图像可以将客观事物的原型真实地展现在眼前,供不同目的,不同能力,不同水平的人去观察,理解。
2、易懂
人的视觉系统有着瞬间获取图像,分析图像,识别图像与理解图像的能力。
只要将一幅图像呈现在人的眼前,其视觉系统就会立即得到这幅图像所描述的信息,从而具有一目了然的效果。
3、信息量大
图像信息量大有两层含义:
其一是图像本身所携带的信息远比文字,声音信息丰富;
其二是图像的数据最大,需要占据较大的储存空间与传输时间。
图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下,用尽可能少的比特数来表示原始图像,以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量,在信息论中称为信源编码。
图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术,压缩过程就是编码过程,解压缩过程就是解码过程。
压缩技术分为无损压缩和有损压缩两大类,前者在解码时可以精确地恢复原图像,没有任何损失;
后者在解码时只能近似原图像,不能无失真地恢复原图像。
数字图像处理技术涉及数学,计算机科学,模式识别,人工智能,信息论,生物医学等多种学科,是一门多科学交叉应用技术。
图像技术内容十分丰富,例如图像获取,图像编码压缩,图像储存与传输,图像变换,图像合成,图像增强,图像复原与重建,图像分割,目标检测,图像表示与描述,图像配准,图像分类与识别,图像理解,场景分析与理解,图像数据库的建立,索引与检索以及综合利用等。
2.2 图像压缩概述
图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。
去除多余数据。
以数学的观点来看,这一过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上关联的数据集合。
图像数据之所以能被压缩,就是因为数据中存在着冗余。
图像数据的冗余主要表现为:
图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余;
图像序列中不同帧之间存在相关性引起的时间冗余;
不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余[6]。
数据压缩的目的就是通过去除这些数据冗余来减少表示数据所需的比特数。
由于图像数据量的庞大,在存储、传输、处理时非常困难,因此图像数据的压缩就显得非常重要。
2.2.1 图像压缩的基本原理
图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术,压缩过程就是编码过程,解压缩过程就是解码过程[7]。
在图像数据中,一般存在以下一些数据冗余类型。
空间冗余:
在任何一幅图像中,均有许多灰度和颜色都相同的邻近像素组成的局部区域,它们形成了一个性质相同的集合块,在图像中就表现为空间冗余。
对空间冗余的压缩方法就是把这种集合块当做一个整体,用极少的数据量来表示它,从而节省了存储空间。
这种压缩方法叫空间压缩或帧内压缩,它的基本点在于减少邻近像素之间的空间相关性。
时间冗余:
活动图像中的两幅相邻的图像有较大的相关性,这反映为时间冗余
信息熵冗余(编码冗余)
所谓信息熵,是指数据所带的信息量。
信息熵的数学表达式为:
(2-1)
式中,Pi为任意一个码元i出现的概率,k为数据码元的总个数,H的单位是bit/码元。
如果对码元采用二进制编码,并且第i个码元yi所分配的比特数为b(yi),那么码元的平均长度(即包含的平均比特数或平均信息量)为:
(2-2)
为了使编码后的信息不损失,应当使d接近H,理论上应取b(yi)=-logPi。
实际上,很难估计{P0,…,Pk-1},因此,一般总是取b(y0)=b(y1)=…=b(yk-1),而等概情况下的平均信息量是最大的,这样d必定大于H,由此带来的冗余称为信息熵冗余或编码冗余。
结构冗余:
有些图像从整体上看存在着非常强的纹理结构,称它在结构上存在冗余。
知识冗余:
人们通过认识世界而得到某些图像所具有的先验知识和背景知识,由此带来的冗余称为知识冗余。
视觉冗余:
人的眼睛是图像信息的接收端,而人类的视觉系统并不能对图像画面的任何变化都能感觉到,这称为视觉冗余。
图像压缩的目的是为了减少需要保存或传输的数据量,但这应以不破坏原有图像的信息为根本原则,否则,这种压缩就是无用的。
由于原始图像中的数据量的大小与其携带的信息量并不相等,我们可以通过去除原始图像中的没有携带信息的数据以达到压缩的目的[8]。
一般来说,图像数据中存在以下几种冗余,采取一定的策略从原始信息中找出并去掉这些冗余中的一种或几种,就可以达到压缩的目的。
2.2.2 图像压缩编码方法
信息技术的迅猛发展产生了大量的图片,包括遥感图片、气象图片、可视电话、医学图像等各种各样的图像信息。
要把这些图片充分有效地利用起来,往往要求对其进行大量的存储和传输,而且要求在保证质量的前提下以较小的空间存储图像和较少的比特率传输图像[7]。
这样,各种图像压缩编码技术就应运而生。
图像编码也可以按照编码所在数据域主要划分为空间域编码和变换域编码两大类,此外还有模型编码、矢量量化编码和神经网络编码等众多方法。
下面简要介绍几种常用的压缩编码方法:
(1)预测编码
这是一种基于统计冗余的编码方法。
对于空间冗余来说,由于同帧图像内相邻像元点之间的相关比较强,根据离散信号之间存在着一定并联性的特点,利用前面的一个或多个信号对下一个信号进行预测,然后对实际值和预测值的差值(预测误差)进行编码。
属于这类编码的主要有DPCM、ADPCM等。
(2)变换编码
也是一种针对统计冗余进行压缩的方法。
先对信号进行某种函数变换,将图像的时域信号变换到频域上,然后再对变换后的信号进行采样编码。
变换编码可以消除空间冗余和时间冗余。
属于变换编码的有FFT变换、DFT变换、DCT变换、WHT变换等。
(3)统计编码
主要用于对相互独立、无相关性的消息序列构成的无记忆信源进行压缩。
它根据消息出现概率的分布特性而进行的压缩编码,宗旨是在消息和码字之间找到明确的一一对应关系,以便在恢复时再现出来。
统计编码消除的是信息熵冗余。
属于这类编码的有Huffman编码、Shannon-Fano编码、算术编码等。
(4)结构编码
也称为第二代编码。
编码时先将图像的边界、轮廓、纹理等结构特征求出来,然后保存这些参数信息。
解码是根据结构和参数信息进行合成,从而恢复出原图像。
(5)其他编码
模型编码利用模型的方法,对需传输的图像进行参数估测。
它消除的是结构冗余和知识冗余。
属于这类编码方法的如分形编码等;
行程编码,计算信源符号出现的行程长度,然后将行程长度转换成代码;
LempeI-Zel和Welch编码,查找冗余字符串和将此字符串用较短的符号标记替代的技术,从而达到数据压缩的目的,其压缩率很高;
混合编码,对信源数据同时使用两种或两种以上的编码方法。
2.3 matlab开发工具简介
MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一种高性能的数值计算和可视化的编程软件。
它集数值分析、信号处理、矩阵运算和图形显示于一体,构成了一个方便的界面友好的用户环境。
MATLAB的推出得到了各个领域的专家学者的广泛关注,其强大的功能为各个领域的应用奠定了基础。
MATLAB的工具箱为用户提供了丰富而实用的资源,工具箱的内容非常广泛,涵盖了科学研究的很多门类。
目前已经涉及数学、控制、通信、信号处理、图像处理、经济等多种学科工具箱。
其中MATLAB用在图像处理是MATLAB的一个重要应用,包括对图像的压缩,并且可以用多种方法实现对图像的压缩
第3章 基于变换域的图像压缩算法设计
数字图像处理方法主要分为空域法和变换域法(也称频域法)。
在变换域法处理中,首先就是对图像进行变换处理,特别是那些空间法无法完成的一些特殊处理。
因此,图像的变换域表示法具有相当重要的地位.
3.1 FFT的图像压缩算法设计
3.1.1 离散傅立叶变换
一维傅立叶正反变换为:
F(k)=
f(n)exp[-j2πnk/N],n,k=0,1,…,N-1(3-7)
f(n)=(1/N)
F(k)exp[j2πnk/N]n,k=0,1,…,N-1(3-8)
二维傅立叶正变换为:
F(u,v)=
f(x,y)exp[-j2π(ux/M+vy/N)]
u=0,1,…M-1;
v=0,1,…N-1(3-9)
二维傅立叶反变换的公式如下:
f(x,y)=(1/MN)
F(u,v)exp[j2π(ux/M+vy/N)]
x=0,1,…,M-1;
y=0,1,…,N-1(3-10)
3.1.2 基于FFT的图像压缩算法
从变换系数不相关意义上考虑,傅里叶变换是仅此于最佳变换的。
而且可以证明他渐进得等价于KL变换。
当n趋向无穷大时,傅里叶变换系数趋于非相关。
也就是说,如果图像尺寸大于像素之间的相关距离,则傅里叶变换的压缩性能与KL变换将没有多大差别。
因此可以将图像的傅里叶变换系统通过一定的取舍,去掉比较小的系数,留下比较大的变换系数,从而去掉图像之间的相关性,达到图像压缩的目的。
基于FFT图像压缩流程如下:
图3-1 FFT变换流程图
首先将图像进行分割成8*8的子图像,对每个子图像进行FFT变换,得到每个子图像的变换系数,再舍去小的变换系数,就可以实现数据压缩,然后进行FFT反变换,得到压缩之后的图像。
3.1.3 实验结果分析
a 原始图像b 压缩比2比1
c 压缩比8比1d 压缩比2比1的误差图像
e 压缩比8比1的误差图像
图3-2 基于FFT的压缩图
从图中可以看出,当压缩比不同时,压缩图像的质量也会发生变化。
当压缩比为2比1时,原图像与压缩图像的差得到的误差图像基本可以认为是噪声点,相对于原图像来说,压缩图像的能量基本没有损失,因此经FFT压缩后的图像没有显著变化,当压缩比为8比1时,原图像与压缩图像的差得到的误差图像包含了原始图像的细节信息,压缩的能量有了损失,因此经FFT压缩后的图像在边缘部分变的有些模糊。
由此可以看出压缩比越大压缩图像的能量损失越多,图像也会越模糊。
压缩比大到一定程度也就失去了压缩的意义。
总之,基于傅里叶变换的图像压缩,正是利用图像像素之间的相关性,随着像素间距离的增大,像素之间的相关性降低,通过傅里叶变换之后,相关性比较低的像素,表现为比较小的傅里叶变换系数,通过舍去小的相关系数达到图像压缩的目的。
但是在图像压缩的过程中为了保证比较好的压缩图像的质量,应当选择合适的压缩系数。
3.2 基于DCT的图像压缩算法设计
3.2.1 离散余弦变换(DCT)
一维离散余弦正反变换的公式[6]如下:
F(k)=2
f(n)cos
n,k=0,1,…,N-1(3-11)
f(n)=
F(k)cos
n,k=0,1,…,N-1(3-12)
二维离散余弦正反变换的公式如下:
F(u,v)=c(u)c(v)
f(x,y)cos
cos
(3-13)
其中:
u=0,1,…,M-1;
v=0,1,…,N-1
c(u)=
u=0;
或c(u)=
u=1,2,…,N-1;
(3-14)
c(v)=
v=0;
或c(v)=
v=1,2,…,M-1;
(3-15)
f(x,y)=
c(u)c(v)F(u,v)cos
(3-16)
3.2.2 基于DCT的图像压缩算法设计
图像的离散余弦变换具有把高度相关的数据能量集中的趋势,这正是为什么将离散余弦变换用于图像压缩的原因。
对于大多数图像的离散余弦变换系数的值接近0,如果舍弃这些接近0的DCT系数值,在重构图像是不会带来画面质量下降的。
所以利用DCT进行图像压缩可以节省大量的空间。
具体做法:
首先将图像分解为8*8的块,然后对每个块进行二维DCT变换,变换后的系数主要能量集中在左上角,高频部分集中的右下角,根据离散余弦变换后图像能量的分布,将变换得到的DCT系数进行一定的取舍,,舍掉比较小的系数,留下比较大的系数,舍去的系数越多图像的压缩比越大。
然后将压缩后的每个8*8的DCT系数进行二维DCT反变换,最后将小的图像块组合成单一的图像,完成对图像的压缩。
基于DCT图像压缩流程
图3-3 DCT压缩流程图
3.2.3 实验结果分析
a 原始图像b 压缩比2:
1的图像
c 压缩比8比1的图像d 压缩比2比1的误差图像
e 压缩比8比1的误差图像
图3-4 基于DCT的图像压缩图
从图中可以看出,DCT用于图像压缩后,由于在进行压缩之前对图像进行分块处理,因此压缩后出现“方块效应”。
同离散傅里叶变换相比,在同样的压缩比下,离散傅里叶变换得到的压缩效果比离散余弦变换得到的压缩效果要好。
第4章 基于小波变换的图像压缩算法设计
4.1 小波变换
小波变换理论是20世纪80年代后期兴起的新的数学分支,他是继傅立叶(Fourier)变换之后又一里程碑式的发展。
他是空间和频率的局部变换,能更加有效地提取信号和分析局部信号。
小波就是小的波形,“小”指它具有衰减性,“波”则指它的波动性。
作为一种新兴地信息处理方法,小波变换已经广泛应用于包括图像处理在内地诸多领域。
小波变换的含义是把某一称为基本小波(MotherWavelet)的函数做位移τ后,再在不同的尺度α下,与待分析的信号X(t)作内积,即:
(4-1)
式中,α>
0称为尺度因子,其作用式对基本小波函数ψ(t)函数作伸缩,τ反映位移,他的值可正可负,α和τ都是连续的变量,被称为连续小波变换。
再不同的尺度下小波的持续时间随值的加大而增宽,幅度则与
反比减少,但波的形状保持不变。
式(4-1)等效的频域表示为:
(4-2)
式中X(ω),ψ(ω)分别是X(t)和ψ(t)的傅立叶变换。
小波变换是信号与小波函数的内积,是对信号满足一定附加条件的滤波,这种附加条件反映在对小波函数参数的选取上。
令带有参数的
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