基于空间预测与变换的医学图像压缩方法

4、试验分析及结论

4．1 压缩性能比较

　　针对CT图像和MRI图像进行压缩（CT图像和MRI图像分别如图4、图5所示），用本文提供的算法的压缩结果与和JPEG2000压缩算法的压缩结果进行了对比，采用的客观评价指标为峰值信噪比（PSNR），结果见图6和图7（为了描述方便，本文提供的算法我们暂且用NEW来表示）。

　　为了比较两种算法的优劣，用下面的表格1表示用于测试图像的格式、大小和比特深度。

表1 用作比较的三种图像属性

图4 CT图像

图5 MRI图像

　　客观评价参数峰值信噪比（PSNR）的定义如下：

　　其中：f(i,j)为原始图像，g(i,j)为恢复图像，M×N为图像的宽×高

图6 CT图像的峰值信噪比曲线比较

图7 MRI图像的峰值信噪比曲线比较

4．2 试验结果分析

　　对于CT和MRI图像来说，本文提供的算好于JPEG2000的压缩算法，其中，对CT图像的压缩效果明显高于JPEG2000。

5、结论

　　现代医学影像设备产生越来越大的信息量，而且其信息量还会继续增加。因此，研究医学图像压缩算法具有重大的意义。

　　本文首先对基于频率域的小波压缩算法的缺点进行了探讨，然后简单介绍了基于模式特征的图像压缩算法，并延续了该算法的思想，同时借鉴H.264的帧内编码技术提出了基于空间预测与变换的图像压缩方法。最后通过与JPEG2000压缩算法的对比和分析试验结果，可以看出，本方法对CT图像和MRI图像有较好的压缩效果。