醫(yī)學圖像序列的運動估計研究.pdf

1、醫(yī)學圖像序列壓縮是遠程醫(yī)療系統(tǒng)中的重要技術。運動估計是視頻序列壓縮中的一項關鍵技術,其目的是去除視頻序列相鄰幀間的時間相關性。塊匹配是運動估計算法之一,首先將待預測圖像分成許多互不交疊的塊,然后在一定的搜索范圍內對參考圖像進行搜索,根據(jù)給定的匹配標準找到每一塊的最佳匹配塊,得到每一塊的運動矢量?，F(xiàn)有的塊匹配算法中,全搜索算法雖然具有最高的精度,但其計算復雜度相當高。如何達到較高的精度和較低的運算復雜度是運動估計技術中亟待解決的問題。迄今

2、為止出現(xiàn)了很多快速的塊匹配算法,這些算法在精度和計算復雜度上達到了較好的平衡。其中,基于小波變換的塊匹配算法是利用小波子帶系數(shù)之間的相關性,僅對某部分子帶進行匹配運算,進而預測其他子帶的運動矢量的一種塊匹配方法,它相對其他的快速搜索算法進一步降低了運算復雜度。本文提出了一種改進的正方形-菱形搜索算法來實現(xiàn)醫(yī)學圖像序列的運動估計。這種改進的正方形-菱形算法減少了搜索點數(shù)。我們將其應用于小波域的醫(yī)學圖像序列的運動估計,并對數(shù)字減影血管造影圖

3、像序列(DSA)進行實驗。結果表明,改進后的小波域正方形-菱形算法較其他算法精度高。這些快速塊匹配算法都是基于一種假設:匹配函數(shù)單調變化,即匹配函數(shù)值隨著搜索點與最優(yōu)點之間距離的增加而增加。這在實際應用中并不使用,所以這些算法往往會陷入局部最優(yōu)解。基于自然選擇機制的遺傳算法則被廣泛用于求解全局最優(yōu)。但標準遺傳算法的進化速度決定了它不能直接用于運動估計技術。量子遺傳算法是遺傳算法與量子計算的結合。算法使用量子比特編碼染色體,用量子門變異來