医学超声动态图像的分区压缩技术

介绍了医学超声动态图像微小失真压缩研究中采用的分区压缩技术，它根据超声诊断临床经验和图象特征，将超声动态图象划分为病灶，结构图象区域及背景等图象。对病灶区域进行低压缩率的微小失真压缩，对结构图象区域的图象进行高压缩率的有损压缩，对背景则采取简单定时的游程编码压缩，实验证明它可提高超声动态图象的数据压缩比和降低计算运算量，取得了良好的效果。     

动态超声心动图图象数据库系统设计

描述了动态超声心动图图象数据库的设计方法,主要介绍了ＤＵＣＩ数据库系统的树形结构,管理系统的设计及实现．文中还介绍了动态医学图象结构化方法、压缩编码方法、计算机自动搜索及多媒体文件加密／解密技术．上述设计思想及方法,已成功用于ＤＵＣＩ数据库系统设计,并获得较好的结果．     

医学超声动态图像实时通信系统

介绍了一种医学超声动态图像微小失真实时通信系统,该系统的超声图像编码采用了逐帧的分区压缩技术,发送机以DSPs处理板为核心,实现超声动态图像的采集,压缩和实时传递,接收机以PC机组成,实现图像数据接收和图像解压,重建,临床试用表明,重建的图像有非常好的解析性和实时性。     

提高超声图像分辨率的空间域滤波方法

现代医用Ｂ超，无论是线扫或是扇扫的，所获得的超声图象通常都包含两部分信息：一部分是反映组织结构的有用信息，或称为组织纹理（Ｔｅｘｔｕｒｅ）；另一部分是由于分辨元内各散射子散射波的随机相位叠加、仪器自身因素等产生的随机噪声，或称为斑纹噪声（Ｓｐｅｃｋｌｅ），它掩盖了图象灰度级间的细微差别，降低了图象的分辨率和对病灶的识别，本文提出一对斑纹噪声的抑制方法，根据斑纹噪声产生机理及统计特住，设计一种二维自适应滤波器对图象各局部区域的噪声偏离完全随机斑纹噪声的程度进行自适应滤波．结果表明，本方法能对斑纹噪声进行有效的平滑和抑制，并能较好地保留组织的有用信息。     

基于小波变换和零树编码的医学图象压缩

对数字图象进行压缩可以提高存储和传输的效率 .利用图象本身的相关性 ,目前已经有多种压缩方法 ,如无损压缩的ｌｚｗ算法和有损压缩的ｊｐｅｇ算法 .而医学图象除了本身的相关性外还具有两个特性 :(1)很多非压缩的图象数据是以每象素 16ｂｉｔｓ的方式存储 ,而其中实际有效的数据通常是 8～ 12ｂｉｔｓ.通过压缩可以去掉冗余部分 .(2 )医学图象的某些区域 (非敏感区 )是边框、说明、标尺及背景部分 ,对这些区域可以进行高压缩比的压缩 .医学图象一般采用无损压缩 ,但无损压缩的压缩比较小 ,通常为 1.5～ 3倍 .在低速网传输医学图象 ,往往导…     

商标图象库检索的多层次结构方法

基于商标图象库应用背景和具体特征,提出一种商标图象检索的多层次方法．图象预处理阶段采用人机交互方式下３种半自动方法提取商标图象各区域对象．检索首先采用字符串匹配方法和传统数据库查询技术,动态减少图象搜索范围;在图象区域规格化下,相继用最小约束矩和基于Ｈａｕｓｄｏｒｆ距离的相似性函数度量商标相似性程度,具有平移、旋转和尺度变换下的不变性和一定的抗噪声能力．实验结果表明,该方法有效和实用．     

二值图象压缩研究

二值图象压缩是一个比较难的问题，目前主要停留在无失真编码阶段，压缩倍数低。针对带有大量长线条的这类二值图象，提出将二值图象分割成两幅图：一幅由长线条构成，另一幅是原图除长线条外的剩余部分。对前一幅图用三次曲线拟合方式来压缩，后一幅则用无失真编码压缩。用计算机模拟实现了每一过程，结果为这种图象的存储提供了一种新的实用技术。     

基于动态阈值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取

角膜细胞图象轮廓提取的关键是分隔出细胞与背景,生成二值图象．由于角膜细胞图象的光照不均匀,用单一域值无法兼顾亮区与暗区．提出了一种基于动态域值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取算法．首先对处理图象进行灰度平均和中值滤波平滑处理,消除细胞内部的不均匀性和保持细胞之间的边界;然后用动态域值选择算法分割细胞和背景;最后使用细化算法抽取细胞的轮廓．此算法应用于角膜细胞图象,处理结果证明了算法的有效性．     

多值图象分层为二值图象的压缩编码方法

本文提出并实现了一种新的多灰度图象压缩编码方法。该方法将多灰度图象按位分层为二值图象,进行游程长度编码。各码码长相等(均为8bit);码字覆盖的最大游程长度为1024。由于按照字节存取,编码解码很方便;遇到干扰可恢复图象,比Huffman编码有很强的抗干扰性能。提出的直接图象码解决了游程长度较短的低位分层图象的压缩问题。对于序列活动图象,帧内、帧间编码能同时进行,实现容易。该压缩编码方法无失真,也可应用于文本二值图象的编码压缩。     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

基于JPEG2000的感兴趣区域压缩编码算法

提出一种基于JPEG2000感兴趣区域的图像压缩方法.该方法首先提取出感兴趣区域;然后为达到重要信息不丢失的前提下增大压缩率的目的,对不同区域采用不同压缩率,即对感兴趣区域进行低倍率有损压缩,对背景区域进行高倍率有损压缩;最后通过计算均方误差(mean squared error,MSE)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),对该方法进行客观评价.实验结果表明:基于ROI的压缩方法的性能优于一般压缩方法,在获得更高压缩率的前提下,压缩重构图像保持了较高的峰值信噪比,较好地解决了压缩率和图像质量之间的矛盾.     

改进的SPIHT静止图像压缩编码算法

SPIHT算法是压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法。针对原算法没有从最佳率失真的角度出发来选择初始量化门限这一不足之处 ,提出了一种改进的 SPIHT算法。通过理论计算和试验分析 ,得到初始量化门限 T0 和编码失真的关系 ,并导出搜索最优初始量化门限 T0 的简单迭代方法。改进的 SPIHT算法能根据输入图像的特性和给定的编码输出码率自适应地选择最优初始量化门限 T0 。在相同输出码率的条件下 ,改进的 SPIHT算法比原算法峰值信噪比提高最多达 0 .6 d B     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

基于小波分析的医学超声图像压缩及分组霍夫曼算法

介绍了一种医学超声图像小波分解和重构方法,即根据二维图像的结构,在小波分解后采用二维分组Huffman编码算法．讨论了基于小波分析的压缩算法的误差,采取相应的措施改进了压缩算法,以重建图像和原始图像的归一化相关系数来衡量重建图像的质量。模拟结果表明在保证重建超声图像质量的前提下,分组Huffman编码较大地提高了超声图像的压缩比。     

基于矢量量化的贝尔原始数据压缩算法

提出了直接对贝尔原始数据进行矢量量化压缩的算法。首先把贝尔CFA图像从RGB色空间转换到YCrCb色空间,然后用分块法对图像进行矢量块分割,最后用训练好的码书对每一矢量块编码,实现对贝尔原始数据的压缩。采用改进的LBG算法训练码书,并对得到的码书用合并法进一步优化,最终得到性能优良的码书。实验结果表明,笔者提出的压缩算法带来的失真很小,压缩的比特率很低,且插值后恢复的全彩图像在主观视觉和客观质量评价中都能获得令人满意的效果。     

计算全息图的小波神经网络压缩方法

采用小波神经网络方法对信息量较大、难提高压缩效率的计算全息图进行数据压缩,利用其较强的非线性映射和函数逼近能力自适应地调整和处理全息图,可大幅减少信息冗余,得到较好的压缩效果.实验结果表明:利用该算法能得到1.56%的低压缩率,此时的再现像较清晰,失真较小;与常用压缩算法相比,当压缩率很低时,用小波神经网络压缩全息图是一种切实可行且更有效的方法.     

视频会议中前后景均衡技术研究

提出一种实现视频会议中前后景分割和比特数分配的技术．在帧间预测的基础上,对序列图像中的运动目标或感兴趣区域(视频会议中为人脸区域)进行检测和跟踪,从而实现前后景的分割．该技术可以进一步提高图像数据的压缩比,而且还可以更合理地分配码流,能在较低比特率的限制下获得更好的主观视频质量。     

Research on variable block size motion estimation algorithm for airborne image

A fast motion estimation algorithm for variable block-size using the ＂line scan and block merge procedure＂ is proposed for airborne image compression modules.Full hardware implementation via FPGA is discussed in detail.The proposed pipelined architecture based on the line scan algorithm is capable of calculating the required 41 motion vectors of various size blocks supported by H.264 within a 16 × 16 block in parallel.An adaptive rate distortion cost function is used for various size block decision.The motion vectors of adjacent small blocks are merged to predict the motion vectors of larger blocks for reducing computation.Experimental results show that our proposed method has lower computational complexity than full search algorithm with slight quality decrease and little bit rate increase.Due to the high real-time processing speed it can be easily realized in hardware.     

一种QR码识别的低复杂度图像预处理方法

QR(Quick Response)码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码图像自动识别的重要步骤.为了降低QR码使用门槛,提出了一种实用的低复杂度QR码识别图像预处理算法,它可以提高解码器识别速率,便于算法嵌入移动终端.由于没有使用传统的边缘检测和直线检测手段,而是依据QR码自身编码特点进行探测定位,所以几何失真、背景噪声对其影响较小;此外,为提高了QR码的识别率,采用结合校正图形并按区域自适应取样的方法来生成码流.实验结果表明,该算法可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响,并能满足实时解码的要求.