北京生物医学工程
北京生物醫學工程
북경생물의학공정
BEIJING BIOMEDICAL ENGINEERING
2012年
4期
356-360
,共5页
遗传算法%匹配追踪%稀疏分解%脑部CT图像
遺傳算法%匹配追蹤%稀疏分解%腦部CT圖像
유전산법%필배추종%희소분해%뇌부CT도상
目的 提出一种新型的稀疏分解算法,对脑部CT图像进行压缩.方法 本文采用改进的遗传算法(genetic algrithm,GA)与匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相结合以实现稀疏分解,对脑部CT图像进行压缩以节约存储空间.针对原有遗传算法计算时间长、匹配率低的不足,本方法优化了迭代次数的选择、竞争、变异等操作.结果 利用该算法对脑部CT图像分块压缩,使运算速度、压缩比和信噪比均得到提高.结论 通过分析与实验验证,改进的方法压缩比例更大,失真更小,运行时间更短,为脑部CT图像的压缩提供了一种新方法.
目的 提齣一種新型的稀疏分解算法,對腦部CT圖像進行壓縮.方法 本文採用改進的遺傳算法(genetic algrithm,GA)與匹配追蹤(matching pursuit,MP)算法相結閤以實現稀疏分解,對腦部CT圖像進行壓縮以節約存儲空間.針對原有遺傳算法計算時間長、匹配率低的不足,本方法優化瞭迭代次數的選擇、競爭、變異等操作.結果 利用該算法對腦部CT圖像分塊壓縮,使運算速度、壓縮比和信譟比均得到提高.結論 通過分析與實驗驗證,改進的方法壓縮比例更大,失真更小,運行時間更短,為腦部CT圖像的壓縮提供瞭一種新方法.
목적 제출일충신형적희소분해산법,대뇌부CT도상진행압축.방법 본문채용개진적유전산법(genetic algrithm,GA)여필배추종(matching pursuit,MP)산법상결합이실현희소분해,대뇌부CT도상진행압축이절약존저공간.침대원유유전산법계산시간장、필배솔저적불족,본방법우화료질대차수적선택、경쟁、변이등조작.결과 이용해산법대뇌부CT도상분괴압축,사운산속도、압축비화신조비균득도제고.결론 통과분석여실험험증,개진적방법압축비례경대,실진경소,운행시간경단,위뇌부CT도상적압축제공료일충신방법.
