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소개글
제목 : 불균형 트리 구조를 이용한 3차원 의료 영상 압축
저자 : 김영섭
발행학회 : 한국산학기술학회 [The Korea Academia-industrial cooperation Society]
발행정보 : 한국산학기술학회논문지 제 7권 4호 pp.567-574(8 pages)
발행년도 : 2006
저작시기 : 2006년
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 2차원 SPIHT System Overview
3. 3차원 SPIHT Unnbalanced Tree System
4. Integer filters and Lifting Steps and overalapping Method
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후 계획
References
본문내용
이 논문은 3차원 손실 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손
실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 또한 의료영상에 3차원 불균형 트리 웨이브릿 분할법과 3차원 불균형 수평단면상 의존성 트리를 이용한 불균형 트리 구조 알고리즘을 제공 한다. 그리고 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 리프팅 방법을 보여준다. 여러 정수 필터들과 16개의 코딩유닛 수를 이용하여 의료영상을 우리의 알고리즘으로 만든 인코더를 이용하여 테스트를 했습니다.
코딩 유닛 수 16 개를 사용하여 전에 사용 되었던 방법인 전체 영상 코딩 유닛에 비해 코딩 지연을 줄일 수 있었고, RAM의 용량도 줄일 수 있었다. 또한 불균형의 트리 구조를 사용하여 2차원을 3 레벨 이상으로 사용할 수 있어서, 부호화와 복호화에서 각 픽셀에서 트리의 길이를 마음대로 조정할 수 있는 결과가 되었다. 결론적으로 사이즈가 적은 코딩 유닛과 불균형 웨이브릿 변환을 의료 영상에 적용하여 전에 했던 코딩방법보다도 정수 필터 인 1(5，3) 필터 에서는 더욱더 좋은 결과를 보여 준다.
This paper focuses on lossy m
edical image compression methods for medical images that operate on three-dimensional(3-D) irreversible integer wavelet transform. We offer an application of unbalanced tree structure algorithm to medical images, using a 3-D unbalanced wavelet decomposition and a 3-D unbalanced spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method. We have tested our encoder on volumetric medical images using different integer filters and 16 coding unit size. The coding unit sizes of 16 slices save considerable dynamic memory(RAM) and coding delay from full sequence coding units used in previous works. If we allow the formation of trees of different lengths, then we can accomodate more transaxial scales than three. Then the encoder and decoder can then keep track of the length of the tree in which each pixel resides through the sequence of decompositions. Results show that, even with these small coding units, our algorithm with I(5,3)filter performs as well and better in lossy coding than previous coding systems using 3-D integer unbalanced wavelet transforms on volumetric medical images.s (이하 생략)
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