In this thesis, novel compression methods for 2-D and 3-D medical images are proposed. The proposed methods provide better performance than the existing compression methods based on the wavelet transform.
The existing 3-D medical image compression techniques are less effective in case that the inter-slice distance is not narrow enough. In other words, their performance depends upon the inter-slice distance of medical images. In order to overcome this dependency problem, an adaptive intra/inter mode selection method is proposed. In this method, adaptive mode selection is performed in the wavelet domain rather than in the spatial domain to reduce unwanted blocking artifacts. Consequently, the proposed method provides good performance regardless of the inter-slice distance.
On the other hand, wavelet transform coding methods still show room for improvement. Because wavelet transform is independent of the characteristics of signals, if we find an adaptive transform according to either unknown or spatio-varying (or time-varying) characteristics of signals, it will improves the compression efficiency. The wavelet packet transform is regarded as one of such transforms. As a generalized version of the wavelet transform, the wavelet packet transform makes signals be concentrated into fewer coefficients than the wavelet transform does. However, its decomposed result is not a dyadic multiresolution structure like the wavelet transform. Therefore, zerotree coding, which provides an excellent performance, cannot be applied to the wavelet packet transform domain, since it utilizes the dyadic multiresolution structure. In this thesis, we propose a coefficient rearranging method, which enables zerotree coding to be directly applied to the wavelet packet transform domain. It provides performance improvement compared with the existing zerotree coding methods that are performed in the wavelet transform domain.
Finally, we combine the above two methods into a 3-D image compression method. The combined method does not only have the robustness against the inter-slice distance of medical images, but also provides excellent performance. The proposed method is proven to be very prospective for the 3-D medical image compression.
본 논문에서는 2차원과 3차원 의료 영상을 위한 효과적인 압축 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기존의 웨이블릿 기반 방법에서의 결점을 보완함으로써 성능을 향상시켰다.
첫째로, 기존의 3차원 의료 영상 압축 방법은 슬라이스 간의 간격이 충분히 크지 않으면, 효과적이지 않다. 다시 말해서, 기존 방법의 성능은 의료 영상의 슬라이스 간격에 따라 달라진다. 이 문제를 해결하기 위해서, 이 논문에서는 적응적 intra/inter 모드 선택 기법이 제안되었다. 이 방법에서는 공간 영역에서 모드를 선택하기 보다는 웨이블릿 변환 영역에서 모드가 선택된다. 이는 공간 영역에서 모드를 선택하게 되면, 원하지 않는 blocking artifact들이 발생하기 때문이다. 결과적으로 제안된 방법은 슬라이스 간격과 상관없이 항상 좋은 성능을 보인다.
둘째로, 웨이블릿 변환 부호화 기법은 더 향상될 여지가 남아 있다. 웨이블릿 변환은 신호의 특성과 무관한 변환 기법이기 때문에, 만약 신호의 변화하는 특성을 적응적으로 따라갈 수 있는 변환 기법을 찾는다면, 보다 부호화 성능을 향상시킬 수 있을 것이다. 그리고, 여기서 말한 적응적인 변환 기법 중에 하나가 웨이블릿 패킷 변환이 될 수 있다. 웨이블릿 변환의 보다 일반화된 형태로서의 웨이블릿 패킷 변환은 일반적인 웨이블릿 변환보다 신호의 에너지를 보다 적은 계수에 집중하여 표현할 수 있다. 그러나, 웨이블릿 패킷 변환은 신호를 dyadic multiresolution 구조로 나타내지 못한다. 그러므로, 이 구조를 효과적으로 이용하여 좋은 성능을 발휘하는 제로트리 부호화를 웨이블릿 패킷 변환에 쉽게 적용할 수 없다. 본 논문에서는 계수들을 효과적으로 재배치함으로써 제로트리 부호화를 곧바로 웨이블릿 패킷 변환에 적용할 수 있는 방법을 제안 하였다. 이 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 제로트리 부호화를 수행하는 기존의 방법들과 비교하여 성능이 개선되었다.
마지막으로, 위의 두 가지 방법을 결합하여, 효과적인 3차원 의료 영상 압축 방법을 완성하였다. 이 방법은 영상 슬라이스 간격에 강인한(robust) 특성을 가질 뿐만 아니라, 눈에 띄는 성능 향상을 가져온다. 이를 종합하여 볼 때, 본 제안된 기법은 의료 영상 압축 분야에서 매우 바람직한 압축 기법이라고 할 수 있다.
