Застосування вейвлет-перетворення до стиснення зображень в інформаційно-вимірювальних системах медичного застосування
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2025-1(95)-304-311Ключові слова:
інформаційно-вимірювальна система, медичні діагностичні зображення, відеозображення, стиснення з частковою втратою інформації, вейвлет-перетворенняАнотація
В сучасних інформаційно-вимірювальних системах (ІВС) найбільш інформативним видом даних є зображення. Це можуть бути зображення, що характеризують стан пацієнтів, а система буде мати медичне застосування. Зображення можуть бути сформовані у видимому діапазоні хвиль електромагнітного випромінювання, або можуть бути результатом фіксації інших видів випромінювання. Велика інформативність як важлива перевага зображень приводить до необхідності передавати та зберігати великий обсяг цифрових даних. Тому для ефективного використання ресурсів комп’ютеризованих ІВС необхідно зменшити цей обсяг шляхом стиснення. Необхідна кількість разів стиснення становить від декількох десятків до сотні разів. Розглянуто теоретичні основи прямого та оберненого вейвлет-перетворення та його застосування у процедурах стиснення зображень медичного застосування, що відбувається з деякою втратою частки інформації. Керуючи процедурою стиснення та обираючи її параметри, можливо забезпечити прийнятну похибку відновлення зображень.
Визначено, що стиснення на основі вибраного типу вейвлета можливе, коли він є ортогональним та відповідно існує обернене вейвлет-перетворення. Також для підвищення швидкодії процедур стиснення запропоновано розділити вейвлет-перетворення на дві одновимірні процедури, що застосовуються до рядків та стовбців зображення. Розглянуто приклад впливу вейвлет-стиснення у форматі JPEG-2000 на точність передачі інформації про геометричні параметри та координати контурних точок об’єктів у медичних застосуваннях зображень у ІВС.
Посилання
Gonzalez, R. and Woods, R. (2017), Digital Image Processing, 4th ed, Pearson, 1192 р.
Gonzalez, R.C., Woods, R.E. and Steven, L. (2020), Eddins Digital Image Processing Using MATLAB, 3rd ed., Gatesmark Publishing, 1009 p.
Burger, W. and Burge, M.J. (2022), Digital Image Processing An Algorithmic Introduction, 3rd ed., Springer Nature, Switzerland AG, 937 р.
Jeahne, B. (2004), Practical Handbook on Image Processing for Scientic and Technical Applications.,2nd ed., CRC Press LLC, 571 p.
Zhihui, X. (ed.) (2008), Computer Vision, I-Tech Education and Publishing KG, Vienna, Austria, 538 p.
Gimel’farb, G. and Delmas, P. (2018), Image Processing and Analysis: A Primer (Primers in Electronics and Computer Science), WSPC, 246 p.
Kehtarnavaz, N. and Gamadia, M. (2016), Real-Time Image and Video Processing: From Research to Reality, Morgan & Claypool, 107 р.
Gacovski, Z. (2023), Information and Coding Theory in Computer Science, Arcler Press, 416 р.
Salomon, D. (2002), A Guide to Data Compression Methods, Springer Science Business Media, New York, 295 p
McAnlis, C. and Haecky, A. (2016), Understanding Compression. Data Compression for Modern Developers, O’Reilly Media, Inc., 217 p.
Podchashynskyi, Yu.O. (2019), Stysnennia ta peretvorennia tsyfrovykh videozobrazhen z vymiriuvalnoiu informatsiieiu pro heometrychni parametry obiektiv, monohrafiia, ZhDTU, Zhytomyr, 200 р.
Podchashynskyi, Y., Stupak, A., and Chepiuk, L. (2024), «Analysis of video image compression methods with partial information loss for medical information and measurement systems», Technical Engineering, Vol. 2 (94), рр. 199–207, doi: 10.26642/ten-2024-2(94)-199-207.
Information technology (2024), ISO/IEC 15444-1: JPEG 2000 image coding system.
Wu, F. (2015), Advances in Visual Data Compression and Communication: Meeting the Requirements of New Applications, CRC Press Taylor & Francis Group, 482 p.
Maier, A., Steidl, S., Christlein, V. and Hornegger, J. (2018), Medical Imaging Systems: An Introductory Guide, Springer, 269 p.
Welstead, S. (1999), Fractal and Wavelet Image Compression, SPIE Publications, 254 р.
Umbaugh, S.E. (2023), Digital Image Enhancement, Restoration and Compression Fourth Edition, CRC Press, 470 р.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Антон Геннадійович Ступак, Юрій Олександрович Подчашинський, Ларіна Олексіївна Чепюк, Олександр Анатолійович Левківський
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.
