Medical Image Compression in the Wavelet Transform Domain

Wavelet 변환 영역에서 의료영상압축

This paper suggest the image compression that is needed to process PACS in medical information system. The image decoding method is used Linear-predictor and Lloyd-Max quantizer(quantization) in the Wavelet transform domain. Wavelet Transform Method is processed the multi-resolution by dividing image into 10 sub-bands of 3 levels. Low frequency domain that is sensitive to human visual characteristic is encoded by DPCM which is lossless encoding methods, and Lloyed-Max quantizer, the optimal quantizer for reducing ringing and aliasing in the image of inter sub-band, is used in the remaining high frequency domain of sub-band. The examination verifies that decompressed images are superior by the result that PSNR is 28.53dB on the input image, 512$\times$152 abdominal CT image and Chest image.

본 논문에서는 의료정보시스템 중 PACS에서 필요한 영상압축 기법을 제안한다. 영상부호화 기법은 웨이브릿 변환 영역에서 선형예측기와 Lloyd-Max 양자화기를 사용하였다. 웨이브릿 변환 방법은 영상을 3레벨의 10개의 부밴드로 나누어 다해상도로 처리하며, 웨이브릿 변환 영역중 인간의 시각특성에 민감한 최저주파 영역은 무손실 부호화기인 DPCM으로 부호화하고, 나머지 고주파영역의 부밴드에 대해서는 부밴드간의 링잉현상과 영상의 엘리어싱을 감소시키기 위해서 선형예측기를 사용하였으며, 비선형양자화기로써 양자화 오차를 줄이기 위해 최적 양자화기로 Lloyd-Max 양자화기를 사용하였다. 실험결과 512$\times$512 복부 CT영상과 Chest영상에 대하여 PSNR이 28.53dB이 되었고, 복원화질이 우수함을 알 수 있었다.