视频图像压缩技术在远程医疗会诊系统中的研究
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关键词 小波变换 图像压缩 运动补偿doi：10.3969/j.issn.1007-614x.2012.30.316
随着计算机技术的发展和图像压缩技术的应用，医学图像除了可以大量存储同时用于远程图像传输，在传输过程中为保证诊断的正确性，必须得到高质量的图像和完整、全面的相关医学信息[1]；针对这个问题的解决采用基于小波变换的视频图像压缩技术，利用小波变换对视频图像序列进行压缩编码，较好地改善了当图像场景中的物体进行快速运动时，使得时间域的小波系数突然变大而使得压缩率变低的不足，在远程医疗系统中可以快速、高效地压缩图像。
远程医疗利用现代通信网络，结合计算机多媒体技术，传输多媒体医疗信息来实现远距离的医疗活动；主要着重于多媒体交互式服务。利用远程医疗可以减少边远地区患者求医的费用和求医诊治花费时间，节省医生往返各地的费用和时间，也可以提供分散医院之间的远程交流和协作。小波变换的视频编码的实现能够在压缩性能、诊断性能、传输性能上适应于远程医疗系统的压缩；本文利用小波变换结合运动补偿量化编码算法，能较好地对医学图像进行压缩及处理。
小波变换用于图像压缩的基本思想
所谓图像压缩就是去掉各种冗余，保留重要的信息。图像压缩的过程常称为编码，而图像的恢复则成为解码。虽然图像的数据是非常巨大，但是可以采用适当的坐标变换祛除相关，从而达到压缩数据的目的。小波变换通过多分辨分析过程将一幅图像分成近似和细节两部分，细节对应的是小尺度的瞬变，它在本尺度内很稳定。因此将细节存储起来，对近似部分在下一个尺度上进行分解，重复该过程即可，近似与细节在正交镜像滤波器算法中分别对应于高通和低通滤波，这种变换通过尺度去掉相关性，在视频压缩中被证明是有效的[2]。
运动补偿
运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。远程医疗系统不仅仅是信息资源共享，提供实时可见的视频图像资料以供医学专家参考。所以，大量、高质量的视频图像数据的处理、传输就成为远程会诊系统的关键环节，另外医生在查看图像时只对图像中很小一部分感兴趣，这部分区域有可能是病灶区域分，除病灶区外对于其他图像如背景部分等一些局部图像成为医生乎略的内容，所以，可以充分利用医学图像的这一重要特征在进行设计图像压缩编码算法时对乎略的内容进行高比例压缩。
视频图像的压缩编码实际上是在静态图像编码的基础上，增加帧间图像的内插和运动补偿技术，由此来消除图像之间的时间相关性，从而实现高倍率的压缩目的。再对已消除时间相关性之后的每帧图像进行静态图像的压缩编码。
首先将要编码的图像分成16×16的宏块，对于每一个宏块，依照某指定的准则，在其参考图像中搜索与其最匹配（最相近）的块。如果搜索到的块满足条件，则作为当前编码宏块的运动补偿块。将它们相减，得到的结果称为帧间编码块，并将其放在残差图像的相应位置。如最终没有找到相近的块，则认为当前块属于帧内编码块，将其直接放置在残差图像的相应位置。然后对残差图像进行小波变换及压缩编码。显然，解码时，将解码的残差图像加上其对应的运动补偿图像，即可得到复原的图像。
对于小尺寸图像块宜用DCT方法进行编码，先对残差图像中的帧内编码宏块用DCT方法进行变换、量化、编码，其结果作为总数据的一部分输出到比特流中。对编码后的图像块进行恢复得到其重构块，再用原快减去重构块得到残差块，即帧间编码块。由残差块代替残差图像中相应的帧内编码块。如此一来，残差图像就全部由帧间编码块组成了，从而在整体上趋近于零。以上分块的不足之处存在于，运动补偿的块越小，得到的残差图像的能量越小。然而，分块越小，块越多，算法复杂度越高，矢量数目越多。传输矢量所需要的数量可能大于图像残差能量减小所节省的数据量，这样一来就会造成得不偿失的情况。比较好的解决方法就是使用自适应的分块大小，对细节较少的部分采用大的分块，对细节较多的地方采用较小的分块。另外，也可以采用像素插值的方法，利用插值后的像素位置进行预测将提高运动补偿的精度，但事实上，随着插值变得精细，其对于运动补偿的改善作用也在逐渐下降。
小波和运动补偿相结合能更好地进行图像压缩，基于小波变换的静止图像压缩算法EZW、SPIHT和一种改进的EZW算法，这些算法是视频压缩编码算法中的关键部分。这有待于在软件平台上进行算法验证、分析和对比，实践证明应用改进的EZW算法对图象进行压缩，重构图像的PSNR值较高。
视频图像不仅在其每一帧内存在空间相关性，而且在帧间即时间方向也存在着很强的相关性，通过有效的方法消除这些冗余信息可以大大地提高视频的压缩比。
本文分析了对图像的背景及非病灶区域进行传输编码技术，并把它有褪用到远程医疗系统会诊子系统的视频流处理模块，取得了较好的效果。此方案可以减少传输时间，解决其数据量大、耗时长的瓶颈问题，并增加了通信双方的交互性。远程医疗在我国还是一个方兴未艾的新鲜事物，一个新的课题。现有远程医疗对我国医学来讲不是一个完美的系统，其中要解决的技术问题还有很多有待于我们不断的更新和完善。
参考文献
1 李咏沙.远程医疗系统中的图像压缩算法研究[D].山东大学，2005.
2 .cn骆驼论文图像压缩傅里叶变换小波变换MATLAB.