醫(yī)學(xué)圖像序列的運動估計研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像序列壓縮是遠程醫(yī)療系統(tǒng)中的重要技術(shù)。運動估計是視頻序列壓縮中的一項關(guān)鍵技術(shù),其目的是去除視頻序列相鄰幀間的時間相關(guān)性。塊匹配是運動估計算法之一,首先將待預(yù)測圖像分成許多互不交疊的塊,然后在一定的搜索范圍內(nèi)對參考圖像進行搜索,根據(jù)給定的匹配標(biāo)準(zhǔn)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(fù)雜度相當(dāng)高。如何達到較高的精度和較低的運算復(fù)雜度是運動估計技術(shù)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(fù)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(guān)性,僅對某部分子帶進行匹配運算,進而預(yù)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(fù)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(xué)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(yīng)用于小波域的醫(yī)學(xué)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(jié)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(shè):匹配函數(shù)單調(diào)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(yīng)用中并不使用,所以這些算法往往會陷入局部最優(yōu)解?；谧匀贿x擇機制的遺傳算法則被廣泛用于求解全局最優(yōu)。但標(biāo)準(zhǔn)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(shù)。量子遺傳算法是遺傳算法與量子計算的結(jié)合。算法使用量子比特編碼染色體,用量子門變異來