目的為解決傳統(tǒng)方法匹配時間長、編碼時間長的問題,提出一種改進的醫(yī)學(xué)圖像編碼算法。方法將計盒維數(shù)引入到小波分形四叉樹醫(yī)學(xué)圖像編碼算法中,首先構(gòu)造小波分形四叉樹與匹配樹,并分別計算盒維數(shù)值,按匹配樹盒維數(shù)與小波分形四叉樹盒維數(shù)的差值絕對值由小到大的順序選取匹配樹進行匹配計算。通過仿真實驗對本文方法進行有效性評價。結(jié)果相比傳統(tǒng)小波分形四叉樹方法,本文算法明顯減少了四叉樹的匹配時間和編碼時間（P<0.05）,仿真實驗證明了本文方法的有效性。結(jié)論本文算法是一種有損的圖像壓縮方法,在某些對圖像質(zhì)量不苛求的情況下,本文算法是一種比較好的方法。 

【文章來源】：中國醫(yī)療設(shè)備. 2020,35(10)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

本文算法與小波分形四叉樹算法重建圖像

【參考文獻】：
期刊論文
[1]An Optimal Bit-Rate Allocation Algorithm to Improve Transmission Efficiency of Images in Deep Space Exploration[J]. Yong Xu,Jionghui Li,Xiangyu Lin,Fan Bai.  中國通信. 2020(07)
[2]一種計盒維數(shù)估算的新方法[J]. 王曉燕,陳志杰,姜友華,唐文瀾,薄乾禎.  湖北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(03)
[3]一種互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的醫(yī)學(xué)圖像自適應(yīng)傳輸系統(tǒng)實現(xiàn)[J]. 羅哲明,楊媛媛.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2020(08)
[4]一種基于變位與反轉(zhuǎn)變換的動態(tài)規(guī)劃壓縮算法[J]. 丁愛芬,周華君,石宜金.  西南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(01)
[5]基于自適應(yīng)門限的分形維數(shù)語音端點檢測[J]. 鄭艷,高爽.  東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(01)
[6]數(shù)字多媒體圖像處理技術(shù)研究[J]. 何志鵬.  電腦知識與技術(shù). 2020(02)
[7]基于小波變換與分形結(jié)合的圖像壓縮算法[J]. 汪瑋瑋,張愛華.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(09)
[8]基于多元統(tǒng)計模型的分形小波自適應(yīng)圖像去噪[J]. 王智文,李紹滋.  計算機學(xué)報. 2014(06)
[9]基于自適應(yīng)門限的小波分形四叉樹醫(yī)學(xué)圖像編碼[J]. 杜洋,曲新亮.  中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志. 2006(03)

碩士論文
[1]基于小波與分形相結(jié)合的圖像壓縮編碼算法[D]. 張晶晶.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于稀疏表示的腦部多模態(tài)圖像融合方法研究[D]. 董俠.中北大學(xué) 2018



本文編號：3466673