摘  要  本文简单介绍了无损压缩和有损压缩及其特点，重点介绍了基于JPEG 2000的感兴趣区域(region of interest ROI)的压缩原理及实现方案，并用实验进行验证，将压缩后的图像与原始图像作了比较，便于医务人员选用不同的压缩比得到适合的图像以进行更准确的诊断。

    关键词  医学图像压缩，JPEG2000，感兴趣区域 

 

1  引言

    医学图像是医学诊断和疾病治疗的重要根据，在临床上具有非常重要的应用价值。但往往这类影像图像的数量很大，每个图像所占的存储空间也不小。为了减少存储成本，提高图像在远程医疗中网络中的传输速度，对医疗影像进行压缩是必要的是关键的技术之一。

2  传统的医学图像压缩方法

    医学图像压缩的主要目标是删除三种不同类型的冗余：编码冗余，像素间冗余及心理视觉冗余。传统的医学图像压缩可分为无损压缩和有损压缩两大类^[1-2]：无损压缩的压缩过程是可逆的，即从压缩后的图像能够完全恢复出原来的图像，信息没有任何丢失，可保留医疗图像中的全部信息，但压缩比普遍不高，一般在2：1至3：1之间。有损压缩的压缩过程是不可逆的，即无法完全恢复出原图像，信息有一定的丢失，可以取得高的压缩比，一般在50：1左右，甚至更高，但有可能使医学图像中的重要信息丢失，可能为确切诊断带来影响。

3  基于感兴趣区域的选择性医学图像压缩

3.1 压缩思想及原理

    为了在实际的临床应用中，使图像既能经过压缩便于存储传输，又不会影响临床诊断，需要对以上传统的两种方法进行折衷，在两者之间寻找一个合适的切入点，新发布的国际标准JPEG2000^[3-4] 同时支持有损和无损压缩，而JPEG只能做到有损压缩。JPEG2000使用基于小波变换技术和最新算术熵编码技术，试图使压缩后的图像不但拥有较高的压缩比便于存储传输，此外，JPEG2000的误差稳定性也比较好，能更好地保证图像的质量。    所谓感兴趣区域(Region of Interest，  ROI)是指用户可以任意指定其感兴趣区域图像的压缩质量，或者选择指定的部分先解压缩，以达到在显示的时候突出重点的目的。对一幅医学图像来说，不同的医生对图像的不同部分的要求是不同的，医生真正关心的只是与他诊疗有关的那部分病变区域，而其他区域的质量只要对视觉影响不大就行。所以选择对“感兴趣部分ROI(region of interest)”进行无损压缩，其余的部分采用上述的有损压缩方式进行编码传输，从而既保留了医学图像的诊断性又提高了压缩比。这就是感兴趣区域的选择性医学图像压缩策略。

3.2 编码流程

    要实现对感兴趣区域的优先编码，必须采用嵌入式编码方案，嵌入ROI后的压缩编码流程如图1所示。JPEG2000编码器的结构首先对原图像数据进行离散小波变换，小波转换的主要目的是要将影像的频率成分抽取出来，通常，低频部分可保留影像的全貌，而高频部分则发生在所谓的边缘。然后对变换后的小波系数进行量化，接着对量化后的数据进行ROI编码，最后形成输出码流。解码器是编码器的逆过程。    根据用户的需要来定义一个掩码图像信息(Mask )，掩码图像信息实际是一个对应于整幅原始图像的二值图像数据，在定义了对应于与原始图像的掩码图像信息后，还需要进一步求出小波变换后对应于各个子带的掩码，即mask'(x，y)，从而实现对各个子带数据的上移位处理。生成掩码的方法有两种：回朔法和衍生法。掩码图像信息用来区别ROI区域和背景区域的数据。然后将各个子带中与ROI区域相关的系数相对于背景区域进行上移位处理，从而实现ROI区域的数据能够得到优先的位平面编码处理，并保证ROI区域的数据信息被放在生成码流的前端。相应的，ROI区域的图像数据在解码过程中也会得到优先恢复，使得ROI区域能够实现比背景区域更好的恢复效果。

 图1  嵌入ROI后的压缩编码流程    传输过程中，可以先显示“感兴趣部分”再显示其余图像，实现一种渐进传输方式。当“感兴趣部分”传输完成后，再对其余部分进行渐进传输，满足需要后，可以不再传输细节部分。这样可以减少数据量的传输，提高传输速度，满足系统要求。

4  JPEG2000中的图像ROI编码方法

    因为ROI区域是不规则的任意形状，解决的方案有三种，分别如下所述:方案A是用一个大矩形框将图像的ROI区域完全覆盖(如图2(1)所示)，然后对矩形框内的区域采取高质量压缩，对框外区域采取低质量压缩。这种方法的优点是易于交互式的区域指定操作，压缩实现容易，但是有个很明显的缺点就是效率低下，特别是如果图像的ROI区域呈凹状的时候。    方案B是用若干个小矩形框将图像的ROI区域完全覆盖，然后再分别对各个矩形框内以及框外的区域进行不同质量的压缩。实际应用中，为了易于实现，通常是对图像进行网格状的划分处理，即把图像分成若干个大小相同的“片(slice )”(如图2(2)所示)，然后根据图像目标区域的Mask信息，确定哪些

　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0424/fontbr />slice包含有目标区域，需要进行高质量压缩;哪些不包括目标区域，需要进行低质量压缩。slice选取的大小将决定区域覆盖的精确度，即影响压缩的效率。

    方案C是只对图像Mask信息覆盖的目标区域内的数据进行高质量压缩，而对其他区域进行低质量压缩〔如图2(3)所示)。但是，由于目标区域很可能是任意形状的，而普通的离散小波变换、离散余弦变换等都不支持这种任意形状的图像分解，因此该方案需要特殊的图像变换和编码技术才能实现。

 

 

 

5 实验与结论

    本文使用JPEG2000标准的Maxshift法对单幅数字医学图像的感兴趣区域做ROI压缩，该图像分辨率为332 x 385， 采用5级小波分解。码块大小为64 x 64，对ROI使用矩形框选定，位置和大小可选。

     图3为8bit的BMP原始图像，图4是无损压缩时的图像，可以发现该图与原始图像相比质量没有下降，图5是比特率为1.0bpp时的有损压缩图像，与原图像相比图像质量没有明显下降，图6是ROI区域在原图像中的位置和大小，ROI区域面积约为整幅图像面积的1/16。图7和图8分别是比特率为0.5bpp和0.3bpp时的图像，虽然这两幅图像的背景区域的图像质量跟原始图像相比有一定损失，尤其是图8的损失更大，但是这两幅图像ROI区域的图像质量跟原始图像相比质量并没有下降，因此，我们可以通过选选取适当的比特率来牺牲一部分背景区域的质量，从而保证图像中的RO1区域质量不下降。    通过以上的实验我们可以得出结论：JPEG2000能够实现医学图像的高质量的压缩，尤其是能够以ROI压缩方式实现对图像中感兴趣区域的压缩，采用选择性医学图像压缩算法恢复的图像精度是不同的，ROI部分精度高，误差小；其余部分精度低，误差大。由于ROI区域可以为医师提供更有效的诊断，非ROI区域的压缩比相当高，正好适应了远程医疗系统中高压缩比、传输速度快和诊断性能高的要求，将广泛的应用于医学图像存储、网上医疗和远程会诊等方面。

参考文献

[1] 田捷，包尚联，周明全.医学影像处理与分析[M].北京:电子工业出版社， 2003，273-283[2] 肖振国， 田心.医学图像无损压缩与有损压缩技术的进展[J].国外医学生物医学工程手册，2002。25 (3):55-58[3] 张晓锑， 刘贵忠等.JPEG2000图像压缩编码系统及其关键技术[J].数字电视与数字视频，2003(8): 27-32[4] 唐良瑞，朱红云.一种基于小波变换的快速图像编码算法[J].计算机工程与应用，2003，33(4):45-8

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