[发明专利]一种基于SPIHT和DWT算法的医学图像压缩方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于SPIHT和DWT算法的医学图像压缩方法，包括如下步骤：(1)输入原医学图像；(2)采用小波滤波器对输入图像执行DWT操作；(3)对于经过DWT的小波信号进行熵编码处理，采用SPIHT算法执行压缩处理；(4)对于经过压缩后的比特流SPIHIT解码操作；(5)执行逆DWT处理，生成最终的压缩图像。本发明的优点在于：基于SPIHT和DWT算法的医学图像压缩方法获得的压缩图像效果要明显优于传统的图像算法。本专利提出的压缩技术在相同压缩比的前提下，具有较低的MSE和较高的PSNR，进一步提高了医学图像压缩算法的质量。

技术领域

本发明涉及医学影像领域，特别涉及一种基于SPIHT和DWT算法的医学图像压缩方法。

背景技术

由于医学图像的数据量非常大，所需要的存储空间大、传输频带宽，严重地影响了PACS的发展。对于医学图像的压缩技术研发一直是PACS系统的热门研究方向之一，研究在保持高图像质量的前提下提升图像压缩的压缩率在医学图像邻域具有极高的研究价值。JPEG2000是基于小波变换的图像压缩标准，与传统的JPEG算法相比压缩比更高，而且不会产生基于离散余弦变换的JPEG标准产生的块状模糊瑕疵。JPEG2000由于其特有的无损压缩模式常被用于医学图像压缩，然而JPEG2000存在着压缩比低和压缩效率低等缺点。如专利申请号为201210260832.8的一种JPEG图像压缩方法和系统，其就无法解决上述问题，无法应用于医学图像的压缩。

对于医学图像的来说，图像的细节也可能具有重要的诊断意义，细节部分的失真，可能造成误诊与误判会产生严重的后果。传统的图像压缩方法在高压缩率下容易造成医学图像细节部分存在失真等问题，因此传统的图像压缩方法无法适用于医学图像。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于SPIHT和DWT算法的医学图像压缩方法，解决现有技术无法适用于医学图像的缺陷，提出的图像压缩方法具有提高医学图像重要部分重建质量的能力，可以在保持较高压缩率的前提下保护好图像的细节部分。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于SPIHT和DWT算法的医学图像压缩方法，包括如下步骤：

(1)输入原医学图像；

(2)采用小波滤波器对输入图像执行DWT操作；

(3)对于经过DWT的小波信号进行熵编码处理，采用SPIHT算法执行压缩处理；

(4)对于经过压缩后的比特流SPIHT解码操作；

(5)执行逆DWT处理，生成最终的压缩图像。

步骤(2)中采用9-7tap小波滤波器对输入图像执行DWT操作。

SPHIT算法利用空间方向树来制定划分子集的集合分割规则，使用了3个链表来组织空间方向树中的结构：

重要像素链表LSP、不重要像素链表LIP、不重要集合链表LIS；

在LSP和LIP中每一个(i,j)都代表一个像素，但是在LIS中(i,j)代表的是一个所有后代D(i,j)集合或所有间接后代L(i,j)集合。

采用SPIHT算法执行压缩处理包括:

(1)初始化步骤；

(2)排序步骤；

(3)细化步骤；

(4)更新步骤；

(5)对LSP中的值进行编码。

H为所有空间树结构的根节点，即整个子带LL2。