提高医学图像压缩效率：基于几何流多级树Bandelet的编码方法

该篇论文研究的核心内容是针对医学图像压缩效率的问题，提出了一个创新的方法——基于几何流多级树Bandelet分割编码。首先，研究者们利用图像的几何规律，通过稀疏表示技术构建了一个灰度级有规则变化的方向几何流表示模型，这有助于捕捉图像的局部特征并形成二元方形四叉树结构，从而提高数据的组织和压缩效率。 针对小波分解在几何正则化背景下存在的显著系数较少问题，他们引入了二维向量场来表达图像的正则性，并采用样条表示法来近似方向几何流，这一步旨在增强小波分解的稳健性和有效性，减少冗余信息。 接着，他们将这种方向几何流与M-band离散小波变换相结合，构建了多级树Bandelet分割编码方式。这种方法不仅能够更精细地处理图像，还通过改进Bandelet系数的计算过程，提高了压缩算法的性能。Bandelet系数是图像编码的关键组成部分，这里的优化对于图像质量和压缩比的提升至关重要。 实验结果显示出，该方法在平均PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio，图像质量指标）和SSIM（Structural Similarity Index，结构相似性指数）方面分别提升了6.3%和7.5%以上，相较于现有对比算法具有明显优势。此外，新方法还表现出更高的计算效率，表明其在实际应用中的可行性。 总结来说，这篇论文提出了一种高效且精确的医学图像压缩策略，它结合几何流的特性与Bandelet分割编码，有效解决了医学图像在传输和存储方面的挑战，为医疗领域中的大数据管理和通信提供了新的解决方案。同时，这也展示了作者们在计算机图像处理、小波分析以及多尺度分析等领域的深入理解和专业知识。