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Treffer: Compression sans perte et presque sans perte d'images médicales à l'aide d'un prédicteur hiérarchique orienté et adaptatif

Title:
Compression sans perte et presque sans perte d'images médicales à l'aide d'un prédicteur hiérarchique orienté et adaptatif
Authors:
Taquet, Jonathan, Labit, Claude
Contributors:
Digital image processing, modeling and communication (TEMICS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre Inria de l'Université de Rennes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Source:
COmpression et REprésentation des Signaux Audiovisuels (CORESA 2010), Oct 2010, LYON, France
Publisher Information:
CCSD, 2010.
Publication Year:
2010
Collection:
collection:EC-PARIS
collection:UNIV-RENNES1
collection:CNRS
collection:INRIA
collection:INSA-RENNES
collection:INRIA-RENNES
collection:IRISA
collection:IRISA_SET
collection:INRIA_TEST
collection:TESTALAIN1
collection:IRISA-D5
collection:INRIA2
collection:UR1-HAL
collection:UR1-MATH-STIC
collection:UR1-UFR-ISTIC
collection:TEST-UNIV-RENNES
collection:TEST-UR-CSS
collection:UNIV-RENNES
collection:INRIA-RENGRE
collection:INRIA-300009
collection:INSA-GROUPE
collection:UR1-MATH-NUM
Subject Terms:
ACM: E.: Data, E.4: CODING AND INFORMATION THEORY, E.4.0: Data compaction and compression, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs], Medical Imaging, [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs], Information Theory [cs.IT], [MATH.MATH-IT]Mathematics [math], Information Theory [math.IT]
Subject Geographic:
LYON, France
Original Identifier:
HAL:
Document Type:
Konferenz conferenceObject<br />Conference papers
Language:
French
Availability:
https://inria.hal.science/inria-00538798
Accession Number:
edshal.inria.00538798v1
Database:
HAL

Weitere Informationen

Ce travail a été réalisé grâce a un co-financement de la Région Bretagne pour une subvention de recherche doctorale INRIA (n°4591).
National audience
Cet article présente une nouvelle approche pour la compression sans perte et presque sans perte d'images médicales. Elle combine l'adaptativité des schémas DPCM avec un prédicteur hiérarchique orienté (HOP) afin de proposer une compression efficace tout en permettant une transmission progressive en résolution. Nous obtenons des taux de compression sans perte qui sont de l'ordre de 4% supérieurs à ceux du standard JPEG2000 (également progressif en résolution) et proches de ceux de \hbox{CALIC} (non progressif) sur une base d'images conséquente. L'algorithme HOP est également bien adapté pour la compression presque sans perte, proposant un compromis débit/distorsions intéressant en comparaison au standard JPEG-LS, et un PSNR similaire voir meilleur que JPEG2000 sur des images médicales natives (bruitées).