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题名基于快速稀疏表示的医学图像压缩
被引量：6
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作者
赵海峰
鲁毓苗
陆明
陈思宝
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
安徽省工业图像处理与分析重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第4期233-236,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61272152
61202228
+3 种基金
61300057)
安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF109)
2013年留学人员科技活动择优基金资助项目
安徽省高校自然科学研究基金资助重点项目(KJ2013A007)
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文摘
随着数字医学图像数据量的日益增大,有必要采取一定的图像压缩技术进行压缩存储。为此,提出基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法。使用K-奇异值分解算法构造医学图像过完备字典,采用批量正交匹配追踪(Batch-OMP)算法进行稀疏编码。该方法只需要存储稀疏编码非零位置的系数信息,利用过完备字典即可实现原始医学图像的重构。实验结果表明,该方法可提高图像稀疏编码的速度,与正交匹配追踪(OMP)算法相比可提速40%左右,并且图像重构效果优于联合图像专家组(JPEG)算法和多级树集合分裂(SPIHT)算法的压缩效果,相对JPEG压缩的图像峰值信噪比平均提高18%,相对SPIHT算法平均提高50%。
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关键词
稀疏表示
医学图像压缩
K—SVD算法
稀疏编码
omp算法
batch—omp算法
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Keywords
sparse representation
medical image compression
K-SVD algorithm
sparse coding
omp algorithm
batch-omp algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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