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文檔簡介
1、如今,醫(yī)學圖像對于客觀地反映病人病情起到了相當大的作用,醫(yī)生可以通過醫(yī)學圖像了解病人的病情,所以與普通圖像相比,醫(yī)學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,所以對其進行壓縮處理是十分必要的。
本文首先采用改進的遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)與匹配追蹤(Matching Pursuit,MP)算法相結合實現稀疏分解,對腦部
2、CT圖像進行壓縮以節(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,改進的方法優(yōu)化了迭代次數的選擇、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。經過分析與實驗驗證,改進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算法實現小波變換,并運用到二維圖像上,結合EZW
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