基于空間預(yù)測與變換的醫(yī)學(xué)圖像壓縮方法
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4、試驗(yàn)分析及結(jié)論
4．1 壓縮性能比較
針對CT圖像和MRI圖像進(jìn)行壓縮（CT圖像和MRI圖像分別如圖4、圖5所示），用本文提供的算法的壓縮結(jié)果與和JPEG2000壓縮算法的壓縮結(jié)果進(jìn)行了對比，采用的客觀評價(jià)指標(biāo)為峰值信噪比（PSNR），結(jié)果見圖6和圖7（為了描述方便，本文提供的算法我們暫且用NEW來表示）。
為了比較兩種算法的優(yōu)劣，用下面的表格1表示用于測試圖像的格式、大小和比特深度。
表1 用作比較的三種圖像屬性
| 測試圖像 | 圖像格式 | 圖像大小 | 比特深度 |
| CT | RAW | 512×512 | 8 |
| MRI | RAW | 512×512 | 8 |
圖4 CT圖像
圖5 MRI圖像
客觀評價(jià)參數(shù)峰值信噪比（PSNR）的定義如下：
其中：f(i,j)為原始圖像，g(i,j)為恢復(fù)圖像，M×N為圖像的寬×高
圖6 CT圖像的峰值信噪比曲線比較
圖7 MRI圖像的峰值信噪比曲線比較
4．2 試驗(yàn)結(jié)果分析
對于CT和MRI圖像來說，本文提供的算好于JPEG2000的壓縮算法，其中，對CT圖像的壓縮效果明顯高于JPEG2000。
5、結(jié)論
現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像設(shè)備產(chǎn)生越來越大的信息量，而且其信息量還會(huì)繼續(xù)增加。因此，研究醫(yī)學(xué)圖像壓縮算法具有重大的意義。
本文首先對基于頻率域的小波壓縮算法的缺點(diǎn)進(jìn)行了探討，然后簡單介紹了基于模式特征的圖像壓縮算法，并延續(xù)了該算法的思想，同時(shí)借鑒H.264的幀內(nèi)編碼技術(shù)提出了基于空間預(yù)測與變換的圖像壓縮方法。最后通過與JPEG2000壓縮算法的對比和分析試驗(yàn)結(jié)果，可以看出，本方法對CT圖像和MRI圖像有較好的壓縮效果。
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