[發明專利]一種醫療圖像的處理方法及其壓縮、還原系統

有效

• 申請號: 202010462214.6
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111627077B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 向飛;王一哲;向宇;甘杰
• 申請（專利權）人: 成都知識視覺科技有限公司
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00;G06T7/90;G16H30/20;H03M7/30
• 代理公司: 四川德韜專利代理事務所(普通合伙) 51386
• 代理人: 石磊

1.一種醫療圖像的處理方法，用于將高空間占用量的圖像文件壓縮至低空間占用量文件行存儲或傳輸，并將低空間占用量文件還原至原圖像進行展示；其特征在于：

通過在線字典學習方法將原色彩圖像分解為稀疏表示的包含有用以完整表示圖像文件的多個參數的一個或多個分解文件，并將分解文件進行存儲或傳輸；

將分解文件通過生成式對抗網絡多次得到還原圖像進行展示；

所述在線字典學習方法具體步驟如下：

G1.選取同類型的參考圖像作為訓練樣本Y，并確定訓練樣本Y中用以完整代表該圖像的n個特性；

G2.將訓練樣本Y的數據以n個特性分為n個列向量進行表示形成具有稀疏特性的矩陣Y_n；

G3.確定字典矩陣大小，并根據確定大小在矩陣Y_n中隨機選取多個列向量構成初始字典D₁；

G4.通過訓練樣本Y對字典D進行訓練得到訓練字典D₂；

G5.將原色彩圖像根據n個特性確定輸入矩陣U_n，并將矩陣U_n通過訓練字典D₂分解為數量≤n的多個稀疏表示的分解文件。

2.根據權利要求1所述的一種醫療圖像的處理方法，其特征在于：所述原色彩圖像根據RGB色彩模式分解為R、G、B三個特性。

3.根據權利要求2所述的一種醫療圖像的處理方法，其特征在于：將原色彩圖像在R、G、B三種色彩通道上的分量灰度圖像作為特性確定對象，并將每個8bit的灰度圖像切割為i個小塊，其中相鄰小塊之間重疊至少兩個單位的像素，則得到以下列向量：

L_R?=?[l_R1，l_R2，l_R3，…，l_Ri]

L_G?=?[l_G1，l_G2，l_G3，…，l_Gi]

L_B?=?[l_B1，l_B2，l_B3，…，l_Bi]；

而原色彩圖像為y?=?[L_R，L_G，L_B]^T的矩陣進行在線字典學習，并獲得三個對應的分解文件。

4.根據權利要求1所述的一種醫療圖像的處理方法，其特征在于：所述原色彩圖像為RGB真彩色圖像文件，分為特征、亮度和顏色三種特性。

5.根據權利要求3所述的一種醫療圖像的處理方法，其特征在于：將原色彩圖像按照特征、亮度和顏色轉換為y?=?[F，L，C]^T的矩陣，其中F表示特征信息，L表示亮度信息，C表示顏色信息；

并將原色彩圖像分成i個小塊，則其中：

F?=?[f₁，f₂，f₃，…，f_i]

L?=?[l₁，l₂，l₃，…，l_i]

C?=?[c₁，c₂，c₃，…，c_i]。

6.根據權利要求3所述的一種醫療圖像的處理方法，其特征在于：將y?=?[F，L，C]^T的矩陣進行在線字典學習，并獲得三個對應的分解文件進行存儲；

或將得到的三個分解文件中的代表特征和亮度信息對應的矩陣合并作為灰度圖像矩陣，所述灰度圖像矩陣為u?=?[F，L]^T；

將灰度圖像矩陣與包含顏色信息的矩陣進行存儲。