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连续多帧医学DICOM图像压缩编码方法研究
针对连续多帧的DIC0M图像,本文借鉴了基于DCT变换的视频压缩编码方法,提出了采用先进行运动估计和运动补偿,然后再对误差帧进行小波变换的视频处理的参考方法.实验结果表明该算法产生的压缩比能够稳定在20以上,峰值信噪比都在30db以上.另外本文采用了改进三步搜索法,提高了编码效率.能够很好地满足医疗图像序列压缩和传输的要求.
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视频图像压缩技术在远程医疗会诊系统中的研究
随着计算机技术的发展和图像压缩技术的应用,医学图像除了可以大量存储同时用于远程图像传输,在传输过程中为保证诊断的正确性,必须得到高质量的图像和完整、全面的相关医学信息[1];针对这个问题的解决采用基于小波变换的视频图像压缩技术,利用小波变换对视频图像序列进行压缩编码,较好地改善了当图像场景中的物体进行快速运动时,使得时间域的小波系数突然变大而使得压缩率变低的不足,在远程医疗系统中可以快速、高效地压缩图像.
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合成孔径序列波束形成轴向运动补偿方法
合成孔径序列波束方法是一种新颖的医学超声成像方法,采用两个阶段的波束形成,在传统的超声成像系统中实现合成孔径成像,在不需要存储和传输大量射频回波数据的情况下,提高医学超声图像的分辨率.该方法的前提是假设成像目标静止不动,而通过仿真分析发现运动会造成成像目标位置错误.针对此问题,提出一种合成孔径序列波束形成运动估计和补偿方法:首先通过在同一位置连续发射接收两次以获取用于运动估计的数据,然后采用互相关方法对第一阶段波束形成得到的低分辨率图像进行运动估计和补偿,再对其做第二次波束形成得到高分辨率图像.Field Ⅱ仿真结果显示,所提出的运动补偿方法可以得到正确的目标位置.对于运动速度为0.1 m/s的点目标,运动补偿后的平均横向分辨率与静止点目标相比仅降低2.03％,对比度降低2.7 dB.对于运动速度为0.2 m/s的囊目标,运动补偿后图像的对比度分辨率较静止情况仅降低8.53％,进一步说明所提出的运动补偿方法有效.
关键词： 合成孔径 合成孔径序列波束形成 运动补偿 -
颈椎单节段融合术后相邻各节段运动补偿的规律研究
目的 了解颈椎单节段融合术后上、下相邻及非相邻节段的运动补偿规律.方法 通过三维运动采集系统,捕捉到6具新鲜人尸体颈椎单节段融合术前后C2～T1各节段的运动角度数据.结果 经过归一化处理后,分析得出颈椎单节段融合术后各节段的运动变化规律,发现融合术后其他各节段运动幅度均有不同程度的增加,尤其是下相邻节段,差异有统计学意义(P＜0.05).结论 颈椎单节段融合术后邻近节段的代偿性运动幅度增加是导致其退变的重要原因.
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基于H.264标准的双目立体视频压缩编码与实现
本文提出了基于H.264标准的立体视频编码器方案,主要由预测(包括运动补偿预测和视差补偿预测)、变换和熵编码器三个部分组成.以左通道为主序列,右通道为辅序列.左通道采用简单的H.264编码,右通道以块为单位,进行运动补偿和视差补偿.通过实验证明了混合编码框架(运动补偿预测和视差补偿预测)具有更好的压缩效果,通过对不同图像复杂度的序列仿真实验,得到良好的重建图像质量,证明了本算法的有效性.
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视频信号的De-interlace算法分析
本文分析了视频预处理的De-interlace算法.在分析了线性滤波De-interlace算法缺点的基础上,提出了像素相关性判断改进方法,改善了处理的效果.针对主要是水平或者垂直方向运动的视频,运动补偿法的块匹配算法存在速度慢的缺点,提出了行搜索运动补偿De-interlace算法,改善了预处理效果,提高了预处理速度.后,对这些算法进行了评估与比较.
关键词： De-interlace 场内 场间 运动补偿 运动估计 -
颈椎双节段融合术后各节段运动补偿的规律研究
目的 探讨颈椎双节段融合术后上、下相邻及非相邻节段的运动补偿规律.方法 通过三维运动采集系统捕捉到6具新鲜人尸体颈椎双节段融合术前、后C2～T1各节段在前屈、后伸、左侧屈、右侧屈、左旋转、右旋转6种状态下的运动角度数据,并将结果进行分析.结果 经过归一化处理后,分析得出颈椎双节段融合术后各节段的运动变化规律,发现融合术后其他各节段六种运动状态下运动幅度均有不同程度的增加,尤其是下相邻节段,差异均有统计学意义(P＜0.05).其中后伸、前屈及双向侧屈融合效果更好,稍优于左旋及右旋状态下的融合效果.而在运动补偿比例这点,各运动状态,下相邻节段的运动补偿比例(平均值大于30％)也远高于其它节段.结论 颈椎双节段融合术后邻近节段的代偿性运动幅度增加是导致其退变的重要原因.
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基于运动补偿的压缩感知4D-CBCT优质重建
受硬件限制，4D-CBCT成像中单个呼吸相位对应投影数目过少，而相应的常规解析算法重建图像中充斥着大量噪声和伪影。为解决此问题，鉴于当前呼吸相位图像可以通过其它呼吸相位图像运动补偿获取，本文中我们提出一种利用多相位投影数据重建4D-CBCT的策略。本文中我们构建了包含基于多相位投影数据的保真项和基于压缩感知理论的全变分正则化的代价函数。对于投影数据保真项的设计，不再局限于当前相位投影数据，而是利用多个相位投影数据通过变形的成像模型联合构建。对于复杂代价函数的优化，我们利用GPBL（Gradient-Projection-Barzilai-Linesearch, GPBL）算法来实现。物理体模及临床数据实验结果表明，相对于解析算法及代数迭代全变分约束算法，新方法在噪声和伪影的抑制方面有上佳表现，引入不同相位图像间的关联信息并未引入新的伪影和运动模糊。
