医学图像压缩新策略：AR-EWC，聚焦ROI的无损到有损渐进编码

"AR-EWC (Embedded Wavelet Coding of Arbitrary ROI)是一种针对医学图像压缩的新算法，由秦安、冯前进和陈武凡在2008年提出。该算法着重于确保感兴趣区域（ROI）边界与背景之间的平滑过渡，并支持任意形状ROI的无失真编码。它生成的码流能够实现有损到无损图像质量的渐进优化，同时允许对ROI进行独立的随机存取。AR-EWC针对医学图像的特点，对具有重要临床诊断信息的ROI采用无损压缩，而对背景使用高压缩比的有损压缩，从而兼顾图像质量和整体压缩效率。实验结果表明，该算法在保持ROI无损压缩的同时，能够达到与传统有损压缩算法相当的压缩比率。" AR-EWC算法是基于小波理论的，利用可逆整数小波变换（IWT）对图像进行处理。小波变换在图像压缩中的应用因其多分辨率分析能力而受到青睐，能够有效地捕捉图像的细节和结构信息。对于医学图像，ROI通常包含关键的诊断信息，如肿瘤或异常区域，因此必须保持无损。AR-EWC通过在编码过程中区分ROI和背景，实现了这一目标。 在编码过程中，AR-EWC首先对整个图像进行小波分解，然后针对ROI进行无损编码，保留所有重要的临床信息。背景部分则采用有损编码，通过量化和熵编码等技术降低数据量，以实现高压缩比。这种策略允许在保持ROI高质量的同时，整体上提高压缩效率，这对于存储和传输大量医学图像非常有益。 论文还指出，AR-EWC算法的另一个优点是其码流的渐进优化特性，意味着解码时可以从低质量的有损图像逐步恢复到高质量的无损图像。此外，由于ROI可以独立随机存取，医生和研究人员可以在需要时快速访问和分析特定的图像区域，而不必解码整个图像。 该研究是在国家“973”重大基础研究计划资助下进行的，这表明了其在学术和实际应用中的重要性。通过在临床头部MRI图像数据集上的实验验证，AR-EWC算法展示出了良好的性能，证明了其在医学图像压缩领域的有效性和实用性。 关键词: 图像压缩、感兴趣区、可逆整数小波变换、多级树集合分裂，表明了该算法涉及的主要技术领域和研究重点。中图分类号和文献标志码则反映了这篇论文在信息技术和科学研究中的分类和重要性。文章编号则标识了该论文在相应期刊的具体位置，方便后续引用和查找。