应用混合式编码于医学动态影像之压缩.doc

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应用混合式编码于医学动态影像之压缩

應用混合式編碼於無失真醫學動態影像之壓縮 葉進儀 蕭嘉贊 傅家啟 大葉大學工業工程研究所 摘要 隨著科技進步及發展,醫療影像數位化,藉由資訊的量化無失真影像的技術數位化配合電腦輔助診斷系統,能提供專業醫師在診斷上能有一快速及正確的診斷,藉以避免資源的浪費,提高醫療的診斷價值。本研究使用離散小波轉換並結合三角形區塊比對之無失真動態影像壓縮技術來消除或縮減在磁振造影影像中,任一或多種的重複性,以得到資料壓縮的效果,而達到網路化的需求,以期對影像的傳輸與儲存有更大助益。以化左心室磁振動態影像資訊為例ignal-to-Noise Ratio, PNSR)值來作績效的評估,實驗結果透過此研究架構,可得到一佳之PR值 關鍵字:無失真動態影像壓縮磁振造影影像 前言 壓縮的原理是去除影像中多餘性(Redundancy)來減少資料容量,因此一種壓縮方式的優劣與被壓縮資料本身的特性相當有關係,必須根據待壓縮資料的特性結構選擇合宜的方式才可以有效壓縮資料。所以隨著醫學影像的種類不同,造影方式的改變,直接或間接都會改變影像儲存與傳輸系統中壓縮方式的改變,故必須由影學影像的特性和壓縮的本質探討,來滿足不同影像的需求,找尋一個合適壓縮方式的策略。在過去的研究中,常利用區塊比對 (Block-Based Matching Algorithms),應用位移評估與位移補償來減少動態影像中各方相間的多餘性,但利用傳統的區塊位移補償技術於磁振造影影像並不恰當的,因動態的磁振造影影像間存在著大量的變動像素。本研究希望能藉由歷年來文獻的參考及研究過程,結合不同的影像壓縮技術與新的觀念,針對不同的數位化醫療影像,設計出更有效的壓縮方式,以期許對此研究領域能有些許的貢獻。研究中,最主要的目的就是要透過無失真影像壓縮技術及較新的區塊比對方式,消除或縮減在磁振造影影像中,任一或多種的重複性,以得到資料壓縮的效果,而達到網路化的需求,以期對影像的傳輸與儲存有更大助益。本文共分五節,除第一節前言外,第二節為文獻探討,第三節為研究架構,在此將介紹整個動態影像壓縮架構及其編碼過程,第四節將進行實驗,並提出實驗結果,最後一節為結論。2.文獻探討2.1非失真影像壓縮技術之文獻探討 Howard 和 Vitter真壓縮提出一個算編碼演算法,這個方法被使用來將資料分解成一連串的事件,盡可能使用較小的位元將這些事件編成碼,它的用意是用較短的編碼字來取代較多的可能事件。這個演算法使用精確的機率事件來得到一個最佳化的壓縮。Smith [2] 發展一種資料壓縮編碼的形式叫run-length encoding (RLE),它是基於資料編碼的簡單原則,這個原則是每個流動資料形成相同的資料值 (循環值稱為一個Run),例如,連續的重複資料值被計算數目和單一值取代,RLE是一種無失真的壓縮技術,它能被容易且快速的使用。 Shannon Fano 編碼技術 [3] 是一種演算法,它的目的是使用最小重複性來編碼字主要理念是用可變字碼長度來編碼,一些特殊的訊息符號會用較短字碼來代替,以對符號影響的機率來作為評估字碼長度的標準,,也就是說機率越高,編碼字越短。Huffman code [3] 屬於可變長度編碼的一種技術,它意味著對資訊源符號作個別編碼時,分別以不同長度的編碼字表示。這個編碼字的方式有助於減少編碼重複性來達到壓縮的目的,Huffman code 能減少編碼重複性是基於不同符號有不同的發生率,這個事實有助於減少編碼重複性。在資料壓縮過程中,符號出現率越高的所編的字碼越短,相對的,當符號發生率越低所編的字碼越長。然而,我們不能防止較長編碼字的發生,因為它們出現較小的機率將對最佳化的編碼有所幫助。 Jeong 和 Jo [4] 提出一個接近合適的二維離散餘弦轉換係數的 Huffman coding 係數來對影像作壓縮處理,這個方法是利用自我調整多重的霍夫曼編碼簿來對量化轉移熵編碼的係數。它整合的利用區塊的類型,量化步驟的大小,和 zig-zag 掃描方式來作為編碼簿的選擇決策。對於編碼稀有的符號,作者使用可變長度的編碼方式。Jeon et al.[5] 根據區域符號統計發展出三種霍夫曼編碼方式來有效的運用之前所定義的編碼簿。第一種方法是動態修改符號-編碼字的關聯,它不須重建本身的霍夫曼樹。第二種方法是從產生最小位元數的集合中選擇合適的編碼簿。綜合上述的兩種方法則為第三種方法。Hu 和 Chang [6] 提出一個新的無失真影像壓縮方法,它包含兩階段架構。第一階段是線性的預測器,它被使用於未經處理影像資料的非相關性。第二階段是發展一個有效的計畫,這個計畫是基於夫曼編碼方式來對殘餘的影像編碼。動態影像壓縮之文獻探討ITU-T [7] 提出的,它是然用DCT换和字形描程编码,得到输出流。MPEG

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