基于视觉注意机制的医学图像压缩的研究与实现的中期报告.docx

基于视觉注意机制的医学图像压缩的研究与实现的中期报告
1.研究背景与意义
随着医学图像的广泛应用，对医学图像存储与传输的需求日益增加。然而，医学图像通常具有高分辨率与巨大的数据量，给存储与传输带来了巨大挑战。因此，如何有效地压缩医学图像成为了当前医学图像处理领域的研究热点之一。
目前，现有的医学图像压缩算法普遍采用基于离散余弦变换（DCT）或小波变换的传统压缩方法，虽然压缩率较高，但在保持图像质量上存在局限性。为进一步提升医学图像的压缩效率和质量，近年来，研究人员逐渐将视觉认知原理引入医学图像压缩领域。
视觉认知原理表明，人类的视觉系统具有一定的主观选择性，即能够根据视觉重点和兴趣区域来优先处理视觉信息。因此，基于视觉注意机制的医学图像压缩方法可以更好地模拟人类视觉系统的处理过程，实现更高效、更精准的医学图像压缩。
2.研究内容与进展
本研究旨在设计基于视觉注意机制的医学图像压缩算法，实现医学图像的高效压缩和重建。具体研究内容如下：
（1）基于生物视觉系统的视觉感知模型，提取医学图像中的视觉兴趣区域以及调整其对应的权值。
（2）采用基于傅里叶变换的压缩方法对医学图像进行预压缩。
（3）将第一步中得到的视觉兴趣区域与基于傅里叶变换的压缩结果进行融合，实现对医学图像的最终压缩。
（4）设计一个基于神经网络的自适应重建算法，将压缩后的医学图像进行重建，并通过实验验证算法的有效性和可行性。
目前，已完成第一步中的视觉感知模型的建立和视觉兴趣区域的提取。在下一步中，将对预压缩和融合算法进行详细的设计和实现。
3.计划与展望
接下来的研究计划如下：
（1）优化预压缩算法，提高压缩率和重建质量。
（2）完善融合算法并进行实验验证。
（3）通过大量实验和数据验证算法的有效性和可行性。
展望：本研究的成果可以为医学图像压缩领域提供一种全新的思路和方法，同时也可以为医学图像的存储和传输提供更高效可靠的解决方案。