医学图像分割与配准 第2页
4.1医学图像压缩的出发点
图像压缩技术在医学图像处理中占据着非常重要的地位。医学图像有其特殊性，错误描述的代价非常高，必须提供一种高质量的压缩方法。因此，医学图像里的无损压缩技术一直是备受人们关注的焦点，与常规图像相比，医学图像是具有纹理较多，分辨率较低，相关性较大的图像，对其进行压缩是很困难的。目前，对医学图像的压缩还没有非常好的算法，常用的算法对医学图像的处理还不尽如人意，因此，医学图像的压缩存储是各类医院迫切需要解决的问题。
4.2余弦离散变换（DCT）
任何连续的实对称函数的傅立叶变换中只含余弦项,因此余弦变换与傅立叶变换一样,具有明确的物理意义。通常对一幅图像的离散余弦变换其重要的可视信息集中在几个系数上。正是这种性质,离散余弦变换经常用于图像的压缩。
(a)原图像 (2)经DCT变换后的图像
图4.1 DCT变换前后图像
压缩后的数据及图像如上述所示，这当然不能完全反映构后图像的质量，因为需要用到信噪比去反映整个图像的失真程度。
4.3小波变换压缩
将小波分析引入图像压缩的范畴也是一个重要的手段，并且有着它自己的特点。小波变换压缩的特点在于压缩比高、压缩速度快,压缩后能保持信号与原图像的特征基本不变,且在传输过程中可以防干扰等等。
一个图像作小波分解后,可得到一系列不同分辨率的子图像,不同分辨率的子图像对应不的频率是不相同的[3]。高分辨率子图像上大部分点的数值都接近于0,分辨率越高越明显。而对于一个图像来说,表现图像最主要的部分是低频部分,所以最简单的压缩方法是利用小波分解去掉图像的高频部分只保留低频部分。压缩效果如下图：
图4.2 小波压缩过程
5、医学图像处理实验平台的设计与实现
5.1 图形界面总体设计
用户界面是人，即用户与计算机或计算机程序的接触点或交互方式，是用户与计算机进行信息交流的方式[4]。
设计步骤如下：
(1) 由MATLAB的START菜单选取GUIDE选项，打开GUIDE编辑器；
(2) 用鼠标选取需要的GUI对象到指定位置；
(3) 用鼠标双击要编辑的对象，在打开的属性检查器中修改对象的属性；
(4) 单击M-FILE Editor按钮，编写CALLBACK;
(5) 保存文件后执行GUI。
5.2实验界面操作过程
图5.1 系统平台界面
点击界面的图像载入按钮，可以选择电脑上的任一张医学图像，显示在第一个窗口中,进一步对该图像作添加噪声处理，处理后的图像在第二个窗口显示。要对第二个窗口的图像进行下一步的处理，就可以点击应用按钮，处理过的图像在第三个窗口显示，最后可以计算出病灶区的面积，点击图像压缩的按钮，可以跳到另一个界面，再进行图像压缩。关闭平台就可以点击退出按钮。操作平台如上图5.1所示。
6、结论
本课题以医学图像处理为重点，通过实例研究了图像降噪、图像分割与边缘检测和图像压缩的处理方法，总结各种图像处理算法的优缺点，并对分割后图像进行局部面积计算。综合看来，医学图像处理系统在医学诊断中起到越来越重要的作用，本文的研究取得了一定的成果，既提高了图像质量，又提高了图像处理速度，可以为医院提供更好的诊断图像。
现在医学图像处理是一个热门课题，虽然对医学图像降噪、边缘检测和分割有很多方法，但医学图像的形式是很多的，本文只是针对某一类型的图像进行处理，为使处理后的图像更加完善，下一步需要将多种方法综合应用，例如小波与传统降噪方法相结合，多种分割方法相结合等,多种压缩方法的比较。
参考文献
[1]孙即祥，图像处理[M]. 北京：科学出版社，2004.108-150
[2]张兆礼，赵春晖，梅晓丹.现代图像处理技术及Matlab实现[M].北京：人民邮电出版社，2001.161-201
[3]王家文，MATLAB6.5图形图像处理[M].北京：国防工业出版社，2004.368-386
[4]郝文化，MATLAB图形图像处理应用教程[M].北京：中国水利水电出版社，2003.102-111 382