Name
Abstract | ||
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Un nouvel encodeur est proposé pour la compression d'images noir-blanc médicales, basé sur une pyramide laplacienne améliorée : les détails les plus importants sont hiérarchisés selon une règle de décision adaptative incluse dans un quantifieur uniforme à seuil avec feedback de bruit. Le bénéfice principal de ce quantifieur avec rétroaction piloté par le contenu est que les caractéristiques significatives se propagent de manière simple à travers la pyramide, améliorant donc la compression et la qualité visuelle des versions de résolution réduite des images, associées progressivement au flux de code. Néanmoins, l'erreur de reconstruction ne dépend que de la taille du pas de quantification au niveau de base de la pyramide, d'où la possibilité de limiter facilement et fortement la valeur maximale de l'erreur de reconstruction absolue ( compression presque sans pertes ), comme on le demande souvent dans l'archivage des images médicales pour des raisons légales aussi bien que de diagnostic. Les codages sans et avec pertes se comparent tous deux favorablement à JPEG en termes objectifs, à savoir taux de compression et graphes de distorsion. Le codage avec pertes se révèle également meilleur que JPEG en termes de comparison subjective, à cause de l'absence de détériorations visuelles et d'artefacts de diagnostic, même à des taux très faibles. Cette charactéristique est également mise en évidence dans une analyse préliminaire du rayon de convergence sur un ensemble d'images de poumons prises aux rayons X. L'encodeur pyramidal produit des images comprimées dont la qualité de diagnostic semble comparable, pour des taux moyens, à celle des versions non comprimées, et supérieures à celles des versions codées avec JPEG. |
Year | DOI | Venue |
|---|---|---|
1997 | 10.1016/S0165-1684(97)00045-5 | Signal Processing |
Keywords | Field | DocType |
pyramid-based error-bounded encoder,quantization noise feedback,near-lossless image compression,multi-resolution coding,x-ray chest image,x-ray images,laplacian pyramid,roc analysis,lossless compression,quantization noise,compression ratio,lossless image compression,decision rule | Computer vision,Compression ratio,JPEG,Pyramid,Encoder,Artificial intelligence,Quantization (signal processing),Distortion,Mathematics,Uncompressed video,Lossless compression | Journal |
Volume | Issue | ISSN |
59 | 2 | Signal Processing |
Citations | PageRank | References |
6 | 0.77 | 19 |
Authors | ||
6 | ||
Name | Order | Citations | PageRank |
|---|---|---|---|
| Bruno Aiazzi | 1 | 275 | 27.84 |
| Luciano Alparone | 2 | 901 | 80.27 |
| Stefano Baronti | 3 | 559 | 50.87 |
| Giuseppe Chirò | 4 | 6 | 0.77 |
| Franco Lotti | 5 | 74 | 7.20 |
| Mario Moroni | 6 | 6 | 0.77 |