4、试验分析及结论
4.1 压缩性能比较
针对CT图像和MRI图像进行压缩(CT图像和MRI图像分别如图4、图5所示),用本文提供的算法的压缩结果与和JPEG2000压缩算法的压缩结果进行了对比,采用的客观评价指标为峰值信噪比(PSNR),结果见图6和图7(为了描述方便,本文提供的算法我们暂且用NEW来表示)。
为了比较两种算法的优劣,用下面的表格1表示用于测试图像的格式、大小和比特深度。
表1 用作比较的三种图像属性
测试图像 | 图像格式 | 图像大小 | 比特深度 |
CT | RAW | 512×512 | 8 |
MRI | RAW | 512×512 | 8 |
图4 CT图像
图5 MRI图像
客观评价参数峰值信噪比(PSNR)的定义如下:
其中:f(i,j)为原始图像,g(i,j)为恢复图像,M×N为图像的宽×高
图6 CT图像的峰值信噪比曲线比较
图7 MRI图像的峰值信噪比曲线比较
4.2 试验结果分析
对于CT和MRI图像来说,本文提供的算好于JPEG2000的压缩算法,其中,对CT图像的压缩效果明显高于JPEG2000。
5、结论
现代医学影像设备产生越来越大的信息量,而且其信息量还会继续增加。因此,研究医学图像压缩算法具有重大的意义。
本文首先对基于频率域的小波压缩算法的缺点进行了探讨,然后简单介绍了基于模式特征的图像压缩算法,并延续了该算法的思想,同时借鉴H.264的帧内编码技术提出了基于空间预测与变换的图像压缩方法。最后通过与JPEG2000压缩算法的对比和分析试验结果,可以看出,本方法对CT图像和MRI图像有较好的压缩效果。