DWT을 이용한 의료영상 압축

Compression of Medical Images Using DWT

PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.

The most difficult of implementation PACS is large amount of data. Therefore, PACS needs mass storage, as well as rapid transmission time. Consequently, medical images needs compression when stored in PACS. WT(wavelet transform) was announced by Ingrid Daubechies and Stephane Mallat, WT was methods of signal analysis by a base functions set same as Fourie transform. This paper estimated an efficiency, that experimental medical images compressed by DWT. The result of estimated, we are knows effectiveness that display to remained signal in low frequency region after 4-level DWT form $512{\times}512{\times}2^8$ input images. Compression ratio of images by 4-level DWT was 1:16. It is a high compression ratio, the other side has a problem appears on staircase phenomenon.