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步态仪中的分区域编码测量方法
步态分析是当代生物医学工程的一项重要技术,采用超声传感器建立起来的人体关节运动轨迹测量仪,必须克服超声传感器方向性对测量范围的限制,本文提出的分区域编码测量方法,解决了这个问题,扩充了人体运动的测量范围.
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基于目标区域小波CT图像压缩算法
目的:在以往对二维X射线影像进行基于SPIHT的区域压缩编码算法研究的基础上,探讨基于目标区域小波SPIHT算法对三维CT图像的压缩方法.方法:利用目标区域的SPIHT小波算法压缩CT图像.通过灰度门限法分割目标和背景,检测并膨胀边缘以确定目标区域.对体数据分块,并进行快速小波变换.利用SPIHT算法对小波系数重要性进行判断、排序和分类形成多层位流结构.排序过程首先对小波系数建立空间树结构,然后沿空间方向树对系数进行重要性测试,分类过程对重要系数从高位到低位分成不同分辨率的位平面依次输出.结果:基于优化分割的SPIHT算法对CT目标区域压缩好于JPEG2000及JPEG算法,对CT图像目标区域以1 bpp的高码率进行小波SPIHT压缩,背景以0.15 bpp低码率JPEG压缩压缩,全图平均压缩码率为0.5 bpp,目标区域的PSNR为43.2 dB,目标区域PSNR比JPEG2000区域压缩算法提高0.8 dB.结论:对于CT图像,基于目标区域的SPIHT小波压缩算法优于JPEG2000、JPEG和传统的SPIHT算法,并能在高压缩比情况下保证医学图像的质量.