基于內(nèi)容檢索技術(shù)的PACS系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文對(duì)PACS中醫(yī)學(xué)圖像無(wú)損壓縮進(jìn)行了重點(diǎn)的研究，設(shè)計(jì)了一種基于可逆整數(shù)小波變換的DICOM圖像無(wú)損壓縮算法，該算法將可逆整數(shù)小波變換和自適應(yīng)算術(shù)編碼相結(jié)合，通過(guò)對(duì)整數(shù)小波變換后的各級(jí)高頻子帶和低頻子帶的能量分布進(jìn)行分析，按照能量從大到小的順序?qū)Ω骷?jí)子帶進(jìn)行算術(shù)編碼。該算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，相對(duì)于單純的熵編碼無(wú)損壓縮算法，其壓縮效率與無(wú)損壓縮比都提高了不少?；趦?nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)也是本文的研究重點(diǎn)之一。本文在醫(yī)學(xué)圖像無(wú)損壓縮算法的基礎(chǔ)上，

2、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于壓縮的醫(yī)學(xué)圖像內(nèi)容檢索算法，通過(guò)對(duì)DICOM醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行多尺度的整數(shù)小波變換，利用變換后的低頻系數(shù)矩陣作為圖像特征，按照相似性度量從大到小的原則在醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行檢索。由于該算法大大降低了圖像特征量的維數(shù), 因此節(jié)省了存儲(chǔ)空間, 提高了檢索效率，而且由于其計(jì)算簡(jiǎn)單，因此檢索速度也比較快，實(shí)驗(yàn)結(jié)果取得了滿意的效果。另外，本文也對(duì)高精度DICOM圖像的顯示，醫(yī)學(xué)圖像特征參數(shù)的測(cè)量，醫(yī)學(xué)圖像的分割和醫(yī)學(xué)圖像的三維重建進(jìn)