医用内窥镜图像自适应量化压缩编化码方法研究

1、    医用内窥镜图像自适应量化 压缩编化码方法研究        医用内窥镜像自适应量化 压缩编化码方法研究                     本文提出了一种与JPEG标准完全兼容的医用内窥镜像自适应量化压缩编码方法，该方法采用二次扫描的措施，根据原始像的频谱分

2、布特点，自适应地修正JPEG推荐的量化表。实验结果表明：该方法较之于标准JPEG像压缩，峰值信噪比(PSNR)明显提高，可在相同压缩比下，保持更多的像细节，特别适合于医学像的压缩。关键词： 医用内窥镜像；像编码；自适应量化分类号： TN386.5; R318.19RESEARCH ON MEDICAL ENDOSCOPE IMAGE CODINGUSING IMGTE ADAPTIVE QUANTIZATIONHuang Zhanhua, Xie Hongbo, Yu Daoying(Optoelectronic Information Science and Technology Lab,

3、College of Precision Instrument and Optoelectronics Engineering, Tianjin 300072)Zhang Hanqi(Research Institute of Haier Group, Qingdao, Shandong 266101)ABSTRACTAn adaptive quantization coding method, completely compatible with the JPEG standard, was developed for compression of medical endoscope ima

4、ge. Double scanning were employed and quantization tables, recommended by JPEG, were modified according to frequency distribution characteristics of original image. The experimental results showed that by using this method, the PSNR (peak signal-noise ratio) values were apparently increased and unde

5、r the same compression ratio, more image details were kept as compared with the standard JPEG method. This method was especially useful for the compression of medical color image.Key words:Medical endoscope image, Image encoding; Adaptive quantization0引 言当代医学诊断和治疗技术的巨大发展在很大程度上归功于医学像学的迅速发展和广泛应用，而医学像学

6、要解决的一个重要课题是实现医学像的网络传输以实现专家会诊以及病灶像的存储，狭窄的通讯信道和有限的存储空间限制了医学像学在这方面的应用。当今网络和通信技术迅猛发展，像压缩技术取得了革命性的突破，像通信在金融、邮电、书情报、广播电视等领域已达到实用化，但适合医学像特点、高效的彩色医学像压缩技术仍然没有突破性的进展。原则上讲，对医学像不可以进行有失真压缩1，但无失真压缩的效率太低以致于难以应用于实际的医学像压缩中，是否可以这样考虑：只要能保证在不影响对医学像造成错误判断的前提下，对医学像的有失真压缩是允许的。评价医学像压缩方法的优劣，则主要应以在同样的压缩比下，保留像细节的多少为标准；同时，还应考虑

7、该方法与现行的像压缩标准的兼容性如何。医学像的混合变换压缩方法2尽管有很好的压缩效果，但与静止像压缩标准(JPEG)3不能兼容；空间矩阵变换压缩方法4充分利用了彩色像的色空间相关性，有一定的优越性，但在JPEG标准中也难以实现。本文在深入研究JPEG像压缩机理的基础上，提出了一种能根据原始像的频谱成分调整量化间隔的自适应量化算法，该方法在不改变JPEG像压缩、解压缩结构的前提下，具有比标准JPEG方法更高的压缩效率。1标准JPEG像压缩机理分析在静止像(灰度像或彩色像)领域，国际标准化组织ISO和CCITT经过对多种候选算法进行综合考察，于1991年制订了联合像专家组(JPEG)静止像压缩标准

8、，该标准以其优越的压缩性能获得了越来越广泛的应用。JPEG标准既对像压缩的结构有严格的限制，但同时又允许对其中的具体算法进行一定程度的修改，具有一定的扩充性。如1所示，JPEG标准严格规定了编码、解码结构(解码结构与1所示的编码结构相反)。原始像首先被分成8×8的块，然后对其进行DCT(离散余弦变换)变换，接下来对64个DCT系数进行标量量化，经过对64个DCT系数按Zig-Zag方式进行重新排序后，运用Huffman熵编码将频域中的DCT系数变成可变长度的码流，送入JPEG文件中。标准的JPEG解码过程是编码过程的逆过程。1标准JPEG压缩结构框在上述的编码、解码过程的分析中，有两

9、点值得注意：(1)JPEG推荐了两个量化表(一个用于亮度分量的量化，另一个用于两个色度分量的量化)作用于所有的8×8块，因此量化过程不能按照不同的频段采用不同的量化步长对DCT系数进行量化。(2)JPEG标准编码结构中的量化表和Huffman表在JPEG文件头中随码流一起传送到解码端，因而可以在编码端修改或重构量化表和Huffman表5，然后送入码流，以得到比标准JPEG更高的压缩比，同时与JPEG标准的编码、解码结构相同，从而保证与现行的像处理软件的兼容性。2与JPEG兼容的自适应量化算法标准的JPEG像压缩算法用固定的量化表对具有不同频率分布特性的像进行固定量化步长的量化，必然导

10、致在一定的压缩比下对像细节的丢失，而这些细节可能恰好是病灶部位的特殊信息，是医学像中最关键的部分。如何在一定的压缩比下保留更多的像细节，正是医学像压缩需要解决的关键问题。根据输入像的频域分布，自适应地改变量化等级数，对低频分量进行粗量化，高频分量进行细量化，不失为一种可行的思路5，但其中的关键是在自适应的过程中，如何解决与标准JPEG的兼容问题。本文提出的自适应量化方法，采用二次扫描的措施，在不增加任何附加信息的基础上，有效地解决了与标准JPEG的兼容问题。其算法过程如2所示。首先将原始像分成8×8的子块，并实现RGB空间到YUV空间的转换，接下来对8×8的子块进行DCT变

11、换，完成由空间域到频率域的转换。2自适应量化编码结构框按式(1)和式(2)分别求出亮度分量和两个色度分量在频率域中所有8×8子块的63个交流系数绝对值的平均值：(1)(2)其中l=1N,k=1M;M,N为像宽度和高度方向上8×8子块的个数；u,v=07,其中u,v不能同时为0；f1(k,l,u,v)为(k,1)块的亮度DCT系数，f2(k,l,u,v),f3(k,l,u,v)为(k,l)块的色度DCT系数。按下式求出63个交流系数平均值中的最大值：Z1(u,v)=MAXT1(u,v)(3)Z2(u,v)=MAXT2(u,v)(4)其中u,v=07,但u,v不同时为0。将63

12、个交流系数平均值进行归一化处理，并加入频率位置信息，分别得到亮度和色度量化表中63个交流成分的矫正系数：(5)(6)其中u,v=07,但u,v不同时为0。由此按下式修正亮度和色度量化表：QT1(u,v)=Q1(u,v)/X1(u,v)(7)QT2(u,v)=Q2(u,v)/X2(u,v)(8)其中u,v=07，但u,v不同时为0；Q1(u,v)，Q2(u,v)分别为JPEG推荐的亮度和色度量化表。将上述修正后的量化表作为最终的量化表，对像进行标准的JPEG压缩，形成完全符合标准JPEG格式的压缩文件。本算法的解码过程与标准的JPEG解码过程完全相同，是标准JPEG编码过程的逆过程。3实验结果与

13、结论我们在通用的Pentium-586计算机上对典型的医用内窥镜像进行了不同压缩比下的仿真实验，结果如下：标准JPEG方法自适应JPEG方法压缩倍数PSRN(dB)压缩倍数PSRN(dB)15.813841.741716.014441.970026.441039.163426.841439.913638.823438.299739.534838.421249.214737.670149.432437.7347上述PSEN(峰值信噪比)的计算采用了求YUV各彩色分量均方差加权和的方法6。3内窥镜原4自适应量化方法 压缩比49.43245标准JPEG方法 压缩比49.2147将上白框中的部分放大后

14、的像如下：6放大后的原像7自适应方法放大像8标准JPEG方法放大像从压缩比和峰值信噪比的对比结果可看出；自适应JPEG方法在压缩比高于标准JPEG方法的情况下，像的峰值信噪比明显提高；从6、7、8经放大后的局部像对比中可看出：用自适应方法压缩像并重建的像较之于标准JPEG方法压缩并重建的像细节保留更多，方块效应明显降低，该方法特别适合于医学像压缩方面的应用。国家重点科技攻关项目资助黄战华（天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津 300072）（教育部光电信息科学技术开放实验室，天津 300072）谢洪波（天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津 300072）（教育部光电信息科学技术开放实验室，天津 300072）郁道银（天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津 300072）（教育部光电信息科学技术开放实验室，天津 300072）张汉奇（青岛海尔集团中央研究院，山东 266101）4参考文献1，李树祥.医学像技术的发展与应用.中国像形学报，1996，1(4)：2812862，Ramaswamy A. A mixed transform approach for efficient compression of medical image. IEEE Trans on Med Image, 1996,15(3):3433