腦部CT圖像的壓縮應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、如今，醫(yī)學(xué)圖像對于客觀地反映病人病情起到了相當(dāng)大的作用，醫(yī)生可以通過醫(yī)學(xué)圖像了解病人的病情，所以與普通圖像相比，醫(yī)學(xué)圖像要求更高的分辨率，以便于醫(yī)生對病人的病情做出診斷，那么，對醫(yī)學(xué)圖像的存儲問題由此而生，更高的分辨率就意味著更大的存儲空間，所以對其進(jìn)行壓縮處理是十分必要的。
　　本文首先采用改進(jìn)的遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)與匹配追蹤(Matching Pursuit，MP)算法相結(jié)合實現(xiàn)稀疏分解，對腦部

2、CT圖像進(jìn)行壓縮以節(jié)約存儲空間。針對原有遺傳算法計算時間長、匹配率低的不足，改進(jìn)的方法優(yōu)化了迭代次數(shù)的選擇、競爭、變異等操作，然后再利用該算法對腦部CT圖像進(jìn)行分塊壓縮，使得運算速度、壓縮比和信噪比都得到了提高。經(jīng)過分析與實驗驗證，改進(jìn)的方法壓縮比例更大，失真更小，運行時間更短，為研究腦部 CT圖像的壓縮提供了一種新的方法。其次介紹了小波變換的概念，以及多分辨率分析的知識，利用Mallet算法實現(xiàn)小波變換，并運用到二維圖像上，結(jié)合EZW

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