一种用于医疗图像存储的图像压缩方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种用于医疗图像存储的图像压缩方法，采集医疗影像图，提取出感兴趣区域，根据感兴趣区域的每个边缘像素点与其八邻域像素点的灰度差和方差得到邻接性，根据邻接性阈值确定出需要外扩的边缘像素点不断迭代进行外扩，得到扩大区域，利用感兴趣区域像素点和扩大区域像素点及剩余区域像素点的灰度值得到扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差，确定出剩余区域中的随机区域，掩模算法分别获取感兴趣区域、扩大区域及剩余区域中的随机区域、剩余区域中的其他区域的小波系数，依次进行嵌入式零树小波编码，完成图像压缩，方法智能、高效。高效。高效。

【技术实现步骤摘要】
一种用于医疗图像存储的图像压缩方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种用于医疗图像存储的图像压缩方法。

技术介绍

[0002]医院就医的人数多，往往会产生大量的医疗影像，如此多的医疗影像对数据的压缩传输保存有了非常高的要求，海量的医疗影像存储往往成为医院迫切需要解决的问题之一，而医疗影像存储质量关乎患者的人身健康，因此如何在保证相关数据质量的前提之下提高存储效率是目前继续解决改进的问题之一。
[0003]当前相关技术的研究多是针对整体图像的压缩方式进行改进，或是基于模板匹配的相关压缩方式，智能化程度不强，不能够根据图像特性进行智能化压缩。
[0004]本专利技术根据医疗影像的特点，划分出医疗影像中的重点区域和次重点区域及无关区域，将重点关注的区域无损压缩保存，无关区域采用部分保存的方式，极大的提升了医疗影像的压缩效率，同时保证了关键有效信息的完整保存，实现医疗影像的高效压缩处理。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种用于医疗图像存储的图像压缩方法，解决医疗影像压缩效率低、不够智能化的问题，采用如下技术方案：采集医疗影像图，提取出医疗影像图的感兴趣区域；根据感兴趣区域的每个边缘像素点与其八邻域像素点的灰度差和方差得到感兴趣区域的每个边缘像素点的邻接性；利用感兴趣区域每个边缘像素点的邻接性判断该边缘像素点是否需要扩大；若边缘像素点需要扩大，则将该边缘像素点向外扩一个像素，将外扩后外相邻像素点作为新的边缘像素点；获取新的边缘像素点的邻接性，利用该邻接性判断新的边缘像素点是否需要扩大，依次迭代，得到感兴趣区域的扩大区域；利用扩大区域像素点灰度值和感兴趣区域像素点灰度值及剩余区域像素点灰度值得到扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差；根据扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差计算出剩余区域中的随机区域所占的比例；根据随机区域在剩余区域中所占的比例得到剩余区域中的随机区域；使用掩模算法分别获取感兴趣区域、扩大区域及剩余区域中的随机区域、剩余区域中的其他区域的小波系数；依次根据感兴趣区域、扩大区域及剩余区域中随机区域、剩余区域的其他区域的小波系数进行嵌入式零树小波编码，完成医疗图像压缩。
[0006]所述每个边缘像素点的邻接性的计算方法为：计算边缘像素点的八邻域像素点的灰度值均值；
计算边缘像素点的八邻域像素点灰度值相对于灰度值均值的方差；计算边缘像素点灰度值和八邻域像素点的灰度值均值的差值；将差值和方差之和作为边缘像素点的邻接性。
[0007]将需要扩大的边缘像素点向外扩一个像素的同时要保证外扩后得到的新的边缘像素点在扩大距离范围内，扩大距离范围的计算方法为：获取感兴趣区域面积占图像整体面积的百分比；获取当前需要扩大的边缘像素点坐标，定义向外扩大后得到新的边缘像素点坐标为，则将和之间的距离作为扩大距离；则扩大距离的范围为：，为常数。
[0008]判断边缘像素点是否需要扩大的具体方法如下：若边缘像素点的邻接性小于等于邻接性阈值，则该边缘像素点为需要扩大的边缘像素点，否则该边缘像素点不需要扩大。
[0009]所述扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差的获取方法为：扩大区域的联合方差的计算方法为：式中，为对扩大区域内的像素点的遍历，为扩大区域内的像素点总数，为扩大区域内第个像素点的灰度值，为感兴趣区域内像素点灰度均值；剩余区域的联合方差的计算方法为：式中，为对剩余区域内的像素点的遍历，为剩余区域内的像素点总数，为扩大区域内第个像素点的灰度值。
[0010]所述剩余区域中的随机区域的确定方法如下：计算出剩余区域中的随机区域在剩余区域中的比例：式中，为随机区域在剩余区域中的比例；在剩余区域中随机选取占比大小为的一部分区域，作为剩余区域中的随机区域。
[0011]本专利技术的有益效果是：基于图像处理，采集医疗影像图，提取出医疗影像图的感兴趣区域，根据感兴趣区域的每个边缘像素点与其八邻域像素点的灰度差和方差得到每个边缘像素点的邻接性，根据邻接性阈值得到需要外扩的边缘像素点，向外扩大一个像素点，依次迭代，得到扩大区域，利用感兴趣区域像素点和扩大区域像素点及剩余区域像素点的灰度值得到扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差，根据扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差确定出剩余区域中的随机区域，使用掩模算法分别获取感兴趣区域、扩大区域及剩余区域中的随机区域、剩余区域中的其他区域的小波系数，依次进行嵌入式零树小
公式中，为边缘像素点的八邻域像素点的灰度值均值，为1到8表示8个邻域像素点，表示第个邻域像素点的灰度值；（3）方差能够表现一组离散数据的离散化程度，计算边缘像素点的八邻域像素点灰度值相对于灰度值均值的方差；（4）通过中心像素点的灰度值与8邻域灰度均值的差异大小和方差来得到每个边缘像素点的邻接性；公式中，为边缘像素点的灰度值和8邻域像素点灰度值均值的差值：。
[0019]其中，判断边缘像素点是否需要扩大的方法为：将边缘像素点的邻接性与邻接性阈值对比，若小于等于邻接性阈值，则该像素点为需要扩大的边缘像素点，否则为不需要扩大的边缘像素点，本实施例中邻接性阈值为2.5。
[0020]步骤三：若边缘像素点需要扩大，则将该边缘像素点向外扩一个像素，将外扩后外相邻像素点作为新的边缘像素点；获取新的边缘像素点的邻接性，利用该邻接性判断新的边缘像素点是否需要扩大，依次迭代，得到感兴趣区域的扩大区域；该步骤的目的是根据感兴趣区域占医疗影像图的比例计算出扩大像素点的扩大距离，并对需要扩大的边缘像素点进行扩大，得到扩大区域。
[0021]其中，将需要扩大的边缘像素点向外扩一个像素的同时要保证外扩后得到的新的边缘像素点在扩大距离范围内，扩大距离范围的获取步骤为：（1）获取感兴趣区域在医疗影像整体图中的比例：由于医疗影像的特殊性，某些部位的像素点的邻接性是很大的，因此不能按照以上操作无休止的扩大，由于每幅图像中的感兴趣区域的大小不同，根据感兴趣区域在整幅图像占据的比例来确定缓冲区域的大小。
[0022]假设感兴趣区域的大小为S，图像整体的大小为T，则有：公式中，表示感兴趣区域占据总体图像的百分比，医疗影像中感兴趣区域的范围越大，本身的精度相对较高，因此缓冲区设置应该较小；相反，感兴趣区域越小，微小的失真都将会对整体的结果产生较大的影响。
[0023]（2）定义扩大距离为，若当前边缘像素中心点坐标为，扩大后的扩大边缘坐标为，则有：则根据的大小得到扩大区域的大小，即用来确定扩大距离的范围：
公式中，表示扩大距离，表示感兴趣区域占据总图像的比例，比例越小可扩大距离越大，作用是为了防止过小，导致的范围过大，作用是为了防止过大导致的范围过小，为常数，本实施例中为3，为5。
[0024]步骤四：利用扩大区域像素点灰度值和感兴趣区域像素点灰度值及剩余区域像素点灰度值得到扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差；根据扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差计算出剩余区域中的随机区域所占的比例；根据随机区域在剩余区域中所占的比例得到剩余区域中的随机区域；该步骤的目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于医疗图像存储的图像压缩方法，其特征在于，包括：采集医疗影像图，提取出医疗影像图的感兴趣区域；根据感兴趣区域的每个边缘像素点与其八邻域像素点的灰度差和方差得到感兴趣区域的每个边缘像素点的邻接性；利用感兴趣区域每个边缘像素点的邻接性判断该边缘像素点是否需要扩大；若边缘像素点需要扩大，则将该边缘像素点向外扩一个像素，将外扩后外相邻像素点作为新的边缘像素点；获取新的边缘像素点的邻接性，利用该邻接性判断新的边缘像素点是否需要扩大，依次迭代，得到感兴趣区域的扩大区域；利用扩大区域像素点灰度值和感兴趣区域像素点灰度值及剩余区域像素点灰度值得到扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差；根据扩大区域的联合方差和剩余区域的联合方差计算出剩余区域中的随机区域所占的比例；根据随机区域在剩余区域中所占的比例得到剩余区域中的随机区域；使用掩模算法分别获取感兴趣区域、扩大区域及剩余区域中的随机区域、剩余区域中的其他区域的小波系数；依次根据感兴趣区域、扩大区域及剩余区域中随机区域、剩余区域的其他区域的小波系数进行嵌入式零树小波编码，完成医疗图像压缩。2.根据权利要求1所述的一种用于医疗图像存储的图像压缩方法，其特征在于，所述每个边缘像素点的邻接性的计算方法为：计算边缘像素点的八邻域像素点的灰度值均值；计算边缘像素点的八邻域像素点灰度值相对于灰度值均值的方差；计算边缘像素点灰度值和八邻域像素点的灰度值均值的差值；将差值和方差之和作为边缘像素点的邻接性。3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：石瑀，韩桂圆，刘黎香，
申请(专利权)人：中国医学科学院阜外医院深圳医院深圳市孙逸仙心血管医院，
类型：发明
国别省市：