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基于感兴趣区域医学图像提取及压缩的研究

作　者: 杨超
导　师: 邢长征
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 感兴趣区域双阈值掩模 ROI掩模图像编码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 66次
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内容摘要

ROI作为JPEG2000标准中最具特色的功能之一,对图像识别,计算机理论,图像压缩,地理学,仿真学等领域有着极大地影响。本文研究了一种基于感兴趣区域医学图像提取及压缩的系统,在对图像数据进行提取及压缩的概要描述的同时,简单的介绍了系统整体的设计。本文中研究的方法主要做了以下的重要工作:(1)由于人眼对细微的灰度编码并不敏感,用双阈值方法对图像进行预处理,降低了图像的复杂度,为下面进行的压缩提供了方便。(2)用数学形态学处理有效的ROI掩模,并用边界记录法对掩模的形状进行存储,编码简单,提高了效率。(3)采用新的编码方法对图像编码,减少了生成的数据,生成的图像质量的也较好。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-17
  1.1 课题研究背景,意义及评估标准  8-13
    1.1.1 医学图像发展的背景  8-9
    1.1.2 医学图像压缩的必要性  9-10
    1.1.3 医学图像压缩的可行性  10-12
    1.1.4 图像的评价标准  12-13
  1.2 国内外研究的现状及发展方向  13-15
  1.3 研究内容与创新点  15-16
  1.4 论文的组织结构  16-17
2 感兴趣区域图像提取算法的研究  17-34
  2.1 问题现状概述  17
  2.2 ROI 调整的原理  17-19
  2.3 最大平移法  19-25
    2.3.1 ROI 掩模的生成  20-23
    2.3.2 ROI 提取的编码方法  23-25
    2.3.3 ROI 提取的解码方法  25
  2.4 一般平移法  25-26
  2.5 最大平移法实现  26-34
    2.5.1 ROI 类库结构  26-27
    2.5.2 重要功能模块  27-29
    2.5.3 实验结果与分析  29-34
3 基于图像压缩的模型的嵌入式零数小波压缩算法的改进  34-49
  3.1 小波变换的定义  34-36
  3.2 基于DWT 医学图像压缩的模型  36-38
  3.3 嵌入式零树小波编码及其改进算法的研究  38-49
4 基于ROI 医学图像提取及压缩方法的研究  49-60
  4.1 基于ROI 医学图像压缩方法概述  49-51
    4.1.1 基于ROI 医学图像压缩原理介绍  49-50
    4.1.2 基于ROI 医学图像压缩的现状  50-51
  4.2 基于灰度的双阈值分割预处理方法  51
  4.3 形状自适应ROI 医学图像无损压缩方法的研究  51-60
    4.3.1 ROI 区域形状信息的提取  52-54
    4.3.2 形状自适应整数小波变换  54-57
    4.3.3 形状自适应整数小波变换系数的编码  57-58
    4.3.4 ROI 形状信息的表示  58-60
5 医学图像提取及压缩系统的实现  60-64
  5.1 压缩提取及压缩系统的设计  60-61
    5.1.1 图像读取模块  60
    5.1.2 图像参数显示模块  60-61
    5.1.3 图像提取压缩模块及PSNR 比较模块  61
  5.2 图像提取压缩系统实现的流程  61-62
  5.3 图像提取压缩系统的实验结果分析  62-64
6 结论与展望  64-65
  6.1 本文工作结论  64
  6.2 后续工作及未来展望  64-65
参考文献  65-69
致谢  69-70
攻读硕士学位期间发表的学术论文  70

基于感兴趣区域医学图像提取及压缩的研究

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