MATLAB医学图像感兴趣区域自适应双标准压缩系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了医学图像(CT、MRI等)的智能压缩处理，提供交互界面让用户手动划定ROI区域。系统对ROI采用JPEG2000无损压缩以保证诊断质量，而对背景区域应用高压缩比JPEG算法，有效平衡图像质量和存储效率。

详 情 说 明

医学图像感兴趣区域自适应双标准压缩系统

项目介绍

本项目实现了一种针对医学图像（如CT、MRI等）的智能分区压缩处理系统。系统通过交互式界面允许用户手动划定感兴趣区域（ROI），对ROI区域采用JPEG2000无损压缩算法以保持诊断精度，对非ROI背景区域采用高压缩比JPEG有损压缩技术。系统自动完成区域分割、双标准编码和图像重建，在保证关键区域质量的同时实现整体高压缩率。

功能特性

• 多格式支持：支持标准医学图像格式（DICOM、NIfTI等）输入
• 交互式ROI划定：提供用户友好的图形界面用于手动划定感兴趣区域
• 智能分区压缩：基于边缘检测的ROI自动辅助分割技术
• 双标准压缩：

- ROI区域：JPEG2000无损压缩编码技术 - 背景区域：JPEG有损压缩技术（可调质量因子1-100）

• 高质量重建：采用先进的图像融合技术确保合成图像质量
• 性能评估：自动生成压缩性能报告（压缩比、PSNR值、ROI区域保真度指标）
• 可视化对比：提供原始图像与压缩图像的并排显示对比界面

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 加载图像：选择支持的医学图像格式文件（DICOM/NIfTI等）
3. 划定ROI：在图像上通过多边形工具手动划定感兴趣区域
4. 设置参数：

- 调整JPEG质量因子（1-100） - 设置JPEG2000压缩级别

1. 执行压缩：启动双标准压缩处理流程
2. 查看结果：

- 查看生成的合成图像（支持DICOM/JPG格式输出） - 分析压缩性能报告 - 使用可视化对比界面评估压缩效果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+ 或 macOS 10.14+
• 内存：最低8GB RAM，推荐16GB以上
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间
• 软件依赖：

- MATLAB R2020a或更高版本 - Image Processing Toolbox - DICOM Toolbox（用于DICOM格式处理）

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要负责用户交互界面的构建与事件响应处理，集成并调度图像加载与显示、感兴趣区域交互式划定、基于边缘检测的自动分割辅助、双标准压缩算法执行、图像重建与融合、性能指标计算以及结果可视化对比等关键模块的协同工作。