[发明专利]一种基于三维离散小波变换的多剖面医学图像压缩方法

说明书

本发明提出了一种基于三维离散小波变换的多剖面医学图像压缩方法。首先，对多张医学剖面图像进行多层三维离散小波变换得到若干子带；然后，子带按照小波树结构规律以及从低到高的频率顺序进行空间上的拼接操作，得到小波系数矩阵；然后，对小波系数矩阵系数矩阵进行三维MORTON扫描，得到编码顺序；最后，按照编码顺序对小波系数矩阵进行三维嵌入式零树结合游程编码，获得压缩编码数据流。本发明的优点在于高效、快速地压缩同一个器官的多张剖面图像，在保持图像高信噪比的同时达到客观的压缩比，有效解决二维图像帧间冗余问题，提高了多剖面图像的数据传输效率。

技术领域

本发明涉及一种基于三维离散小波变换的多剖面医学图像压缩方法，尤其涉及三维离散小波变换和三维嵌入式零树编码。

背景技术

在医学领域，CT、MRI等医学图像被广泛用于辅助医疗诊断。近年来，随着互联网技术、计算机技术的蓬勃发展，使远程医疗诊断成为了可能。为了对异地患者第一时间实施诊断，医生需要及时获得患者的医学图像。然而，与自然场景图像相比，医学图像对图像质量有更高的要求，相应地，其数据量也更大。此外，人体器官通常需要若干张剖面图才能完整地反映器官的病理情况，导致待传输的数据量急剧增加。因此，如何在不影响图像质量的前提下，对患者的多剖面医学图像进行压缩，达到减少传输数据量，提高图像传输速度的目的，成为了医学图像压缩处理领域的难题。

在图像压缩领域，基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的JPEG(Joint Photographic Experts Group)标准依然是如今主流的压缩算法，其对应的JPEG图像格式具有文件小、利于网络传输等优点而得到普及应用。但是JPEG图像质量一般，不适用于高分辨率要求的医学图像压缩。随着基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)的JPEG2000标准提出，基于DWT的图像压缩算法得到了广泛的关注，并且在多种图像上展现出了优越的压缩性能。然而，主流压缩算法仅能对单张图像压缩，难以满足同时压缩多张多剖面医学图像的要求。

发明内容

针对上述问题，考虑到基于DCT变换的压缩算法不利于恢复高质量医学图像，并且要在能得到高质量恢复图像的前提下还能达到高压缩比，发明了一种基于三维离散小波变换的多剖面医学图像压缩方法，旨在弥补DCT变换压缩算法带来的精度损失的同时去除三维医学图像帧间冗余来提高压缩性能。具体内容如下：

S100.读取2^l张多剖面医学图像图源，其中l∈N₊；将所有图像转换为灰度图像，大小设定为2^m×2ⁿ，其中m,n∈N₊，将变换后的图像储存到同一矩阵中，得到大小为2^m×2ⁿ×2^l的三维图像数据矩阵Image；对Image进行p层三维离散小波变换，其中p应满足p≤min(m,n,l)，最终得到(7×p)+1个一维子带：LLL_p、LLH_i、HLL_i、HLH_i、LHL_i、LHH_i、HHL_i、HHH_i，其中(i＝1,2,...,p)；

S200.对S100中获得的所有子带，按照由低频到高频，低频子带集中在左上角，高频子带集中在右下角的规律进行拼接，得到大小为2^m×2ⁿ×2^l的小波系数矩阵MAT；层间频率T遵循的规律为T_{第i层子带}＜T_{第i-1层子带}，子带频率t遵循的规律为t_LLL＜t_LLH＜t_LHL＜t_LHH＜t_HLL＜t_HLH＜t_HHL＜t_HHH；