MATLAB医学图像双编码自适应压缩系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过智能识别医学图像ROI区域，针对性地采用JPEG2000无损压缩（ROI区域）和高压缩比JPEG有损压缩（非ROI区域），在保持诊断精度的同时显著提升压缩效率。系统自动生成压缩质量评估报告，为医学影像存储传输提供优化解决方案。

详 情 说 明

基于双编码策略的医学图像ROI自适应压缩系统

项目介绍

本项目是一个专门针对医学图像设计的自适应压缩系统，采用双编码策略实现感兴趣区域（ROI）的智能压缩。系统能够自动识别医学图像中的关键区域（如病变部位、器官组织等），并对ROI区域和非ROI区域分别采用不同的压缩编码方式，在保证诊断质量的同时显著提高压缩效率。

系统结合了先进的图像处理技术和压缩算法，旨在解决医学图像存储和传输中的带宽与存储空间瓶颈问题，特别适用于PACS系统、远程医疗等医学影像应用场景。

功能特性

• ROI智能识别与分割：采用先进的图像分割算法自动检测医学图像中的关键区域
• 双编码策略压缩：

- ROI区域：JPEG2000无损压缩，保留所有诊断信息 - 非ROI区域：高压缩比JPEG有损压缩，节省存储空间

• 压缩质量评估：自动生成PSNR、SSIM等客观质量指标评估报告
• 可视化分析：提供压缩前后对比显示和ROI区域标记可视化
• 多格式支持：兼容DICOM、PNG、TIFF等标准医学图像格式
• 灵活输入选项：支持自动ROI检测和手动ROI坐标输入两种模式
• 全面输出报告：包含压缩参数、质量指标和效率分析图表

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像：将待压缩的医学图像放置在指定输入目录
2. 配置压缩参数：根据需要调整ROI识别灵敏度和压缩比参数
3. 运行压缩程序：执行主程序开始压缩处理
4. 查看输出结果：在输出目录查看压缩后的图像和各类分析报告

参数配置说明

系统支持通过配置文件或命令行参数进行定制：

• ROI检测灵敏度调节
• JPEG压缩质量系数设置
• 输出格式选择（JPEG2000参数配置）
• 可视化选项开关

输出结果说明

处理完成后，系统将生成：

• 压缩后的混合编码图像文件
• 详细的压缩质量评估报告
• ROI区域对比可视化图像
• 压缩效率分析图表和数据表格

系统要求

硬件环境

• 内存：最低8GB，推荐16GB及以上
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 处理器：Intel i5或同等性能以上

软件环境

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+
• MATLAB：版本R2018b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、小波分析工具箱

依赖项

• DICOM图像读取支持库
• JPEG2000编码解码库
• 图像质量评估工具包

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括医学图像的读取与格式验证、感兴趣区域的自动识别或手动标注处理、基于区域特性的双编码策略执行、压缩质量的全面评估与分析，以及最终结果的可视化展示与报告生成功能。该文件整合了各项算法模块，负责协调整个压缩流程的顺序执行和参数传递。