Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Bộ mã hóa vector cho hình ảnh y tế sử dụng biến đổi wavelet và thuật toán SOM nâng cao
Tóm tắt
Bộ mã hóa vector đảm nhận những đặc điểm đặc biệt của hình ảnh như cạnh, và nó thuộc lớp các bộ mã hóa được biết đến như là các bộ mã hóa thế hệ thứ hai. Bài báo này đề xuất một phương pháp mã hóa vector mới sử dụng biến đổi wavelet và thuật toán SOM nâng cao cho việc nén hình ảnh y tế. Chúng tôi đề xuất thuật toán tự tổ chức nâng cao để giải quyết các hạn chế của thuật toán SOM truyền thống. Thuật toán SOM nâng cao, trước tiên, phản ánh sai số giữa nút thắng và vector đầu vào vào việc điều chỉnh trọng số bằng cách sử dụng tần suất chọn nút thắng. Thứ hai, nó điều chỉnh trọng số tương ứng với sự thay đổi trọng số hiện tại và trọng số trước đó. Để giảm thiểu hiệu ứng chặn và yêu cầu tính toán, chúng tôi xây dựng các vector hình ảnh đào tạo với các đặc điểm hình ảnh bằng cách sử dụng biến đổi wavelet và áp dụng thuật toán SOM nâng cao cho chúng để tạo ra một bảng mã được xác định rõ ràng. Các kết quả thử nghiệm đã chỉ ra rằng phương pháp được đề xuất thúc đẩy tỷ lệ nén và chất lượng giải nén.
Từ khóa
#nén hình ảnh y tế #mã hóa vector #biến đổi wavelet #thuật toán SOM nâng cao #hiệu ứng chặnTài liệu tham khảo
Rabbani M, Jones PW (1991) Digital image compression technique. SPIE Optical Engineering Press, pp 144–169
Linde Y, Buzo A, Gray RM (1980) An algorithm for vector quantizer design. IEEE Trans Commun 1(1):84–95
Gray RM (1984) Vector quantization. IEEE ASSP Magazine, pp 4–29
Kohonen T (1990) Improved versions of learning vector quantization. Proc IJCNN 1:545–550
Godfrey KRL, Attikiouzel Y (1993) Self-organized color image quantization for color image data compression. Proc ICNN 3:1622–1626
Kim KB, Cha EY (1996) A fuzzy self-organizing vector quantization for image. Proc IIZUKA 2:757–760
Madeiro F, Vilar RM, Fechine JM, Aguiar Neto BG (1999) A self-organizing algorithm for vector quantizer design applied to signal processing. Int J Neural Syst 9(3):219–226
Oehler KL, Gray RM (1997) Combining image compression and classification using vector quantization. IEEE Multimedia, pp 36–45
Seo S, Bode M, Obermayer K (2003) Soft nearest prototype classification. IEEE Trans Neural Netw 14(2):390–398
Strang G, Nguyen T (1996) Wavelets and filter banks. Wellesley-Cambridge Press