背景现有医学影像压缩技术基于均方误差优化,并不能完全反映人类对医学影像的主观质量感受,与临床诊断所需的结构特征保留度存在一定差距。目的提出一种面向医学影像细微特征的低损耗压缩编码算法,旨在不降低医学影像主观质量的同时降...背景现有医学影像压缩技术基于均方误差优化,并不能完全反映人类对医学影像的主观质量感受,与临床诊断所需的结构特征保留度存在一定差距。目的提出一种面向医学影像细微特征的低损耗压缩编码算法,旨在不降低医学影像主观质量的同时降低其传输带宽。方法本研究收集了解放军总医院14例骨科手术的CT图像序列,首先基于医学影像的亮度、对比度及细节纹理等关键视觉特征,重构结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM),其中亮度因子α=1.15,对比度/结构因子β=γ=0.95;进而基于线性失真模型和大数定律,建立结构相似性指数和均方误差的关系式;其次,将1/SSIM作为图像失真的度量指标,构建适用于率失真优化的SSIM失真测度;在此基础上,在目标速率约束条件下使失真指标最小化,建立基于SSIM的率失真优化框架;最后,依托x264平台,将所提方法与标准编码器进行比较,验证其在率失真性能上的优势。结果本团队的方法相较x264标准编码器取得了恒定量化参数下平均-5.2%和恒定质量因子下平均-4.8%的率失真收益;在主观质量上,编码前后图像的SSIM均>0.95,码率平均降低372 kbps,在计算效率上未增加编码时间复杂度。结论本研究提出的方法在保证医学影像高感官质量的同时兼顾了计算复杂度的控制,为医疗影像传输提供了更优秀的压缩编码方案。展开更多
为了降低有机发光器件(OLED)的功耗,同时又保证显示图像的质量,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV,hue,saturation and value)色彩空间的OLED低功耗方法。通过整合亮度调节(VS)和饱和度调节(SS)降低显示图像的功耗,应用感兴趣区域(ROI...为了降低有机发光器件(OLED)的功耗,同时又保证显示图像的质量,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV,hue,saturation and value)色彩空间的OLED低功耗方法。通过整合亮度调节(VS)和饱和度调节(SS)降低显示图像的功耗,应用感兴趣区域(ROI,region of interest)到图像边界逐级调节技术提升图像质量,采用平均结构相似度指数(MSSIM,mean structural similarity index)对原始输入图像和输出图像在亮度、对比度和结构相似性上进行比较以评价图像相似程度,达到保持较高图像质量的同时降低功耗的目的。实验结果表明,图像渐变级数level为15时,本文提出的亮度与饱和度整合调节(VSI)方法在保持图像的ROI具有80.31%的相似度的同时节省了57.93%的OLED功耗。展开更多
文摘背景现有医学影像压缩技术基于均方误差优化,并不能完全反映人类对医学影像的主观质量感受,与临床诊断所需的结构特征保留度存在一定差距。目的提出一种面向医学影像细微特征的低损耗压缩编码算法,旨在不降低医学影像主观质量的同时降低其传输带宽。方法本研究收集了解放军总医院14例骨科手术的CT图像序列,首先基于医学影像的亮度、对比度及细节纹理等关键视觉特征,重构结构相似性指数(structural similarity index measure,SSIM),其中亮度因子α=1.15,对比度/结构因子β=γ=0.95;进而基于线性失真模型和大数定律,建立结构相似性指数和均方误差的关系式;其次,将1/SSIM作为图像失真的度量指标,构建适用于率失真优化的SSIM失真测度;在此基础上,在目标速率约束条件下使失真指标最小化,建立基于SSIM的率失真优化框架;最后,依托x264平台,将所提方法与标准编码器进行比较,验证其在率失真性能上的优势。结果本团队的方法相较x264标准编码器取得了恒定量化参数下平均-5.2%和恒定质量因子下平均-4.8%的率失真收益;在主观质量上,编码前后图像的SSIM均>0.95,码率平均降低372 kbps,在计算效率上未增加编码时间复杂度。结论本研究提出的方法在保证医学影像高感官质量的同时兼顾了计算复杂度的控制,为医疗影像传输提供了更优秀的压缩编码方案。
文摘为了降低有机发光器件(OLED)的功耗,同时又保证显示图像的质量,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV,hue,saturation and value)色彩空间的OLED低功耗方法。通过整合亮度调节(VS)和饱和度调节(SS)降低显示图像的功耗,应用感兴趣区域(ROI,region of interest)到图像边界逐级调节技术提升图像质量,采用平均结构相似度指数(MSSIM,mean structural similarity index)对原始输入图像和输出图像在亮度、对比度和结构相似性上进行比较以评价图像相似程度,达到保持较高图像质量的同时降低功耗的目的。实验结果表明,图像渐变级数level为15时,本文提出的亮度与饱和度整合调节(VSI)方法在保持图像的ROI具有80.31%的相似度的同时节省了57.93%的OLED功耗。
