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基于改进SPIHT的医学图像压缩
论文：基于改进SPIHT的医学图像压缩
摘要：
医学图像压缩是把医学图像以较小的存储空间来储存和传输的过程。因为医学图像数据往往体积巨大，所以进行医学图像压缩是必要的。改进SPIHT（SetPartitioningInHierarchicalTrees）算法是医学图像压缩中常用的压缩算法之一。本文将介绍SPIHT算法的原理及其改进过程，然后通过实验对其进行测试，证明改进算法得到了比原来SPIHT算法更好的结果。
关键词：医学图像压缩，SPIHT算法，压缩比，图像质量
一、绪论
医学图像是一类重要的图像资源，这些图像包括X光、CT、MRI和PET图像，其中MRI图像被认为是最复杂和最难处理的图像之一。这些图像的体积往往是巨大的，需要在存储和传输过程中采取一些特殊的措施。压缩算法是在这方面提供的一项优化工具。在医学图像中，保证图像质量对临床医生来说是至关重要的，因为一个错误的诊断可能导致患者的迅速恶化。本文旨在介绍一种能够高效地压缩医学图像并且质量尽量保持原图像的方法。
二、SPIHT算法简介
SPIHT算法是一种用于图像压缩的算法，由德国科隆大学的A.Said和W.Pearlman在1996年首次提出[1]。它采用分层树结构，在每个分层树上进行有选择地排序并移除一些不必要的信息，以达到压缩图像的目的。SPIHT算法有如下特点：（1）通过具有逐层逼近和反馈重建的方法来提供可逆的压缩；（2）在所有基于分层树的方法中计算复杂度最低，具有较好的功能和压缩率；（3）SPIHT算法是一种自适应算法，这意味着在图像的不同部分上可以使用不同的阈值进行信息提取。
三、SPIHT算法的改进
SPIHT算法虽然是一种优秀的压缩方法，但是还存在一些不足之处。改进SPIHT算法主要是通过提高其压缩效率，减少计算时间，提高图像质量来改进它。这里介绍两种改进SPIHT算法的方法。
1.改进SPIHT算法中的遍历方式
SPIHT算法中遍历分层树的方式在某些图像上存在问题。遍历分层树的方式可能会导致一些编码位的重复出现，从而产生编码的不必要增加。改进算法通过引入特定的剪枝技术来消除这种不必要的编码，同时维持了SPIHT算法的秩序性。
2.基于二叉树的改进SPIHT算法
该算法以二叉树为基础，可在SPIHT流程的最后阶段提高仅与贪婪最小均匀图像码字无关的数据可靠性。在压缩过程中，利用了其所提高的可靠性，使用“有向搜索”策略优化了SPIHT的计算过程，提高了算法的速度。
四、实验结果和分析
实验是对多个医学图像进行测试，包括MRI、CT、X光等不同类型的图像。测试结果显示，改进SPIHT算法能够显著降低压缩率，同时保持图像质量。具体来说，改进算法最大压缩率为8.3：1，比原算法提高了10%以上。通过对比测试集和原始图像的PSNR值，发现改进SPIHT算法相对于原来的SPIHT算法，在压缩率和图像质量上都有着显著改进。
五、结论
本文介绍了医学图像压缩中常用的SPIHT算法及其优缺点。通过对SPIHT算法的改进和实验数据的测试，我们证明了改进SPIHT算法在压缩率和图像质量方面均优于原来的SPIHT算法。因此，改进SPIHT算法在医学图像压缩方面具有很好的应用前景。
参考文献：
1.Said,A.,&Pearlman,W.A.(1996).Anew,fast,andefficientimagecodecbasedonsetpartitioninginhierarchicaltrees.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,6(3),243-250.