梁斌[1]2004年在《静态医学图像和序列医学图像编码新方法研究》文中研究表明近十年来，随着小波与分形理论研究的不断成熟，基于小波变换与分形的图像压缩成为图像编码的研究热点。同时，医学影像学也取得了突飞猛进的发展，新的成像方式层出不穷。在此趋势下，本论文进行了基于小波变换与分形理论的医学图像编码的研究，旨在提出新的适合医学图像特点的编码方法。论文的主要研究内容如下： 1)提出了基于小波变换的预测四叉树图像编码算法，该算法属于带内编码与带间编码的混合。将同一频带内系数分块，随比特面的移动，将块由大到小进行四叉树分裂，克服了固定大小块的不足。另外在编码中加入了预测过程，实现对块的裁剪，使块的形状更符合实际的情况。熵编码采用了基于上下文的算术编码，提出了四种上下文编码模型，可以灵活调整以合适不同医学图像的特点。 2)针对叁维体成像设备产生的序列图像，提出了模糊聚类优化的序列图像快速分形压缩算法，它是一种基于单帧的序列图像帧间分形压缩算法。该算法首先使用LBG方法对序列图像组成的搜索空间样本集进行初始化，然后将模糊聚类优化方法应用于对样本集的软分类，匹配时通过用类内搜索取代全局搜索，将分形编码过程聚焦在最有效的局部范围内，从而减少了匹配次数，降低编码时间。相同运算环境下的仿真实验结果说明，在不影响信噪比和压缩比的前提下，与传统序列图像分形压缩算法相比，我们的OFC算法编码速度可提高大约5倍。
李晓梅[2]2009年在《基于小波变换的医学图像压缩技术的研究》文中研究指明随着现代医院数字化进程的加快,数字化医学图像在医院的诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。数字化医学图像的广泛应用,产生了大量的数据,给图像的存储和传输技术提出了严峻的挑战。因此,研究有针对性的医学图像压缩技术具有重要的实际意义。根据医学图像的特点和医学图像对压缩编码方案的特殊要求,本文基于小波变换,嵌入式图像编码,图像分割和感兴趣区域编码的各种理论方法,以从山东省立医院采集到的CT图像,MR图像和超声图像为主要研究对象,结合临床的实际需求,重点解决医学图像高图像质量和高压缩比之间的矛盾,并通过matlab编程对研究过程中涉及的算法进行了实现和分析。论文的主要工作如下:(1)研究整数小波变换在医学图像压缩中的应用。由于传统的小波变换需要进行小波系数的舍入运算,无法重建原始无损的图像,本文通过对整数小波变换理论和医学图像特征的分析研究,采用既能实现无损压缩又能实现有损压缩的5/3双正交小波基,通过小波分解后各子带的信息熵值和计算量来综合确定小波变换的级数,采用周期对称延拓方式实现了提升方案下的叁级整数小波变换,使能量集中到少数小波系数上。实验结果表明利用整数小波变换进行图像压缩可以避免计算机的舍入误差,有利于医学图像的无损压缩。通过实验方法分析了图像小波系数的分布特点,为选择合适的压缩编码方案奠定了基础。(2)研究嵌入式医学图像压缩编码算法。通过对图像小波变换后小波系数分布特点的分析,本文发现它非常适合于嵌入式图像编码算法。在深入分析嵌入式零树小波编码算法和多级树集合分裂(SPIHT)编码算法优缺点的基础上,将SPIHT编码和自适应算术编码相结合,提出了基于整数小波变换的静态医学图像压缩编码方案,并利用此方案对四种不同类型的医学图像(细胞图像,CT图像,MR图像和超声图像)进行了压缩实验,给出了与其它编码方法的比较结果,仿真结果验证了该编码方案对医学图像压缩的有效性。(3)研究基于感兴趣区域的医学图像压缩编码算法。对于医学图像,医生往往仅对病变区域感兴趣,为了更好的解决医学图像高图像质量和高压缩比之间的矛盾,本文在提出的静态医学图像压缩编码方案中引进感兴趣区域编码,设计了更具实用性和兼容性的医学图像感兴趣区域编码方案。将一幅医学图像划分为感兴趣区域(病变区域)和背景区域两部分,针对JPEG 2000标准中一般位移法和最大位移法的优缺点,本文提出将图像分割与图像压缩相结合,采用主动轮廓模型算法提取病变区域作为感兴趣区域,并用回溯法生成掩模,解决医学图像压缩技术中感兴趣区域自动提取的问题。采用最大位移法进行了压缩实验,并对实验结果进行了分析。另外,考虑到医学图像周围的相关组织和背景也为正确诊断提供了参照,将能够灵活调整感兴趣区域和背景区域重要性的通用的部分重要位平面偏移方法应用到医学图像压缩中,并将实验结果与最大位移法进行了比较。实验结果表明,利用此方法既可以保证诊断信息有良好的视觉效果,同时又克服了最大位移法的缺点,在提高压缩率的基础上,有效实现了对感兴趣区域和背景区域压缩质量的灵活调整,为医学图像压缩方法提供了一种新思路。论文最后对全文进行了总结,并对下一步的研究工作进行了展望。
佚名[3]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中指出TP11 2010021966离散网络化群体系统一致性H∞控制/李向舜,方华京(华中科技大学控制科学与工程系)//应用科学学报.―2009,27(5).―525～531.针对网络化群体的一致性问题给出了状态反馈H∞控制器存在的条件。通过状态分解将系统状态进行适当的分解,在此基础上结合线性矩阵不等
佚名[4]2007年在《自动化技术、计算机技术》文中指出TP13 2007012024一类时滞线性切换系统的稳定性和镇定/陈松林,姚郁(哈尔滨工业大学控制与仿真中心)//黑龙江大学(自然科学学报).―2006,23(2).―206～210.针对一类具有状态延迟的连续线性切换系统,研究了其渐近稳定性及状态反馈和输出反馈镇定控制律的设计问题。首先利用公共李亚普诺夫函数法给出了系统渐近稳定的充分条件及该条件下切换律的构造方法,然后给出了状态反馈和输出反馈镇定的充分条件,同时给出了稳定化控制律的参数化表示和相应切换律的构造方法。最后举例说明了结果的有效性。图2表0参12
周绿漪[5]2006年在《JPEG2000图像压缩的核医学应用研究》文中研究指明图像压缩可以节省图像的存储空间和传输时间，在日常医学图像数据管理和远程医学中都有较高的应用价值。图像压缩分为无损压缩和有损压缩。无损压缩不会造成图像数据的损失，但通常压缩比不高。有损压缩可以获得更高的压缩比，因而应用价值更大。JPEG2000是一种基于离散小波变换的新型图像压缩方法，与基于离散余弦变换的JPEG压缩方法相比较，具有多分辨率表达、更好的去相关能力、高压缩比、按视觉模型量化等优点，并同时提供无损和有损压缩算法，其在医学图像存储和传输中的应用己被纳入DICOM标准，在医学图像中有较好应用前景。 核医学是一门新兴学科，其图像能反映体内器官和组织的功能，称为功能图像，但图像噪声高、分辨率低。本文根据核医学图像的特点，研究JPEG2000图像压缩在核医学图像中的应用规律。 首先进行了两项基础性的研究工作。一是对测量γ照相机像素尺寸的方法作了研究，提出了优化方案，实验表明其在更宽松的测量条件下，大大提高了像素尺寸测量的精确性和准确性，其中测量精度从7.07±6.35mm提高到3.01±0.00mm，测量均值与参考值的差异从＞100％变为＜1％。为合成真实准确的病变图像准备了基础条件，也保证了本文各项相关研究的准确可靠。二是分析了建立图像质量研究金标准的各种方法和所面临的困难，认识到其中的核心问题是图像的真实性与资料的准确性之间的矛盾，提出了用实际采集的真实图像结合数学模型来合成真实准确的病变图像的方案，并根据本文研究工作的实际需要和可能条件，将合成病变数学模型实用化，建立了一个由30幅正常图像和30幅病变图像构成的标准图像数据库，作为研究图像诊断质量的金标准。 然后，分叁个部分对图像质量作了实验研究。
邵虹[6]2004年在《基于内容的医学图像检索关键技术研究》文中认为互联网上的信息除了文本之外,还有大量的图像、图形、视频、音频及动画等,对这些媒体类型的信息进行快速准确地检索已经成为人们的迫切需要,因此基于内容的多媒体检索应运而生。基于内容的医学图像检索是基于内容的图像检索技术在医学领域中的应用,在临床、教学、科研以及医学图像归档和通信系统(PACS)中都有着重要的作用。在目前基于内容的图像检索技术还不成熟的情况下,如何将图像检索与医学图像有机地结合,为医师提供便捷准确地检索图像的手段,并为其诊断提供辅助的建议,是本文的主要研究目标。 本文在系统地分析基于内容的图像检索关键技术及发展趋势基础上,对医学图像语义特征提取方法、图像内容和文本信息的结合、综合特征图像检索中权重的优化、医学图像检索与计算机辅助诊断的关系等基于内容的医学图像检索面临的关键问题进行了系统、深入和较为全面的研究,主要包括: (1) 底层特征和语义特征相结合的医学图像描述方法 在通用的基于内容的图像检索框架基础之上,结合医学图像的特点,给出了基于内容的医学图像检索框架,描述了各模块的功能。从该框架中可知图像的分析描述模块是图像检索的关键步骤之一。目前图像的描述主要是基于颜色、纹理和形状等底层特征的表示方法,与人类对图像的描述存在较大的差异,为此人们提出了采用语义特征描述图像。目前图像语义的获取主要有叁种来源,分别是基于知识的语义提取、人工交互语义提取和利用外部信息源的语义生成,将这叁条主线应用于医学领域中,提出了层次化的医学图像语义模型,语义内容级别由低到高分别为:概况语义、医生语义和对象语义,下一个层次包含了比上一个层次更高级的语义,而更高层的语义建立在较低层的语义获得的基础上。该模型将医学数字图像通信标准(DICOM)和医生给出的诊断报告应用到了医学图像检索中,这两项内容是与图像息息相关的文本信息,但却是不可缺少的语义内容。在此基
参考文献：
[1]. 静态医学图像和序列医学图像编码新方法研究[D]. 梁斌. 第一军医大学. 2004
[2]. 基于小波变换的医学图像压缩技术的研究[D]. 李晓梅. 山东大学. 2009
[3]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
[4]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2007
[5]. JPEG2000图像压缩的核医学应用研究[D]. 周绿漪. 四川大学. 2006
[6]. 基于内容的医学图像检索关键技术研究[D]. 邵虹. 东北大学. 2004
标签：生物医学工程论文; 图像压缩论文; 图像检索论文; 小波变换论文; 图像编码论文; 语义分析论文; 数据压缩论文;