基于匹配追踪算法的乳腺X影像的压缩感知重构

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基于匹配追踪算法的乳腺X影像的压缩感知重构

作者：王小冬

来源：《电子技术与软件工程》2016年第20期

摘要大规模乳腺普查产生海量的乳腺X影像数据，为了数据存储和传输需要对乳腺X影像进行高质量高效率的压缩。在保证重构图像绝不影响诊断结果的前提下，本文提出基于多级感兴趣区域（Region of InterestROI）和压缩感知技术采集数据对乳腺X影像进行高效的压缩，并利用全变差算法精确重构原始影像。

【关键词】感兴趣区域压缩感知全变差重构算法

乳腺X影像技术是目前诊断乳腺病变的最有效的检测工具，为乳腺癌患者早期医治提供

精准的诊断，从而有效的降低患者的死亡率。为了能提供精确的信息，乳腺X影的分辨率和

像素深度都很高，如国际标准数据库DDSM上的C_0018_1.LEFT_CC影像分辨率为

2656×4664像素，单点像素深度为16比特，在没有压缩的时大小为17.7M，大量的影像组成海量的数据在存储、传输上对计算机和网络要求太高，对乳腺X影像进行高效、高质量的压缩

是解决海量数据的最经济有效的方法。

压缩传感技术是当前热门的信号采集技术，在信号稀疏的前提下能够以很低的采样率采样到能够精确重构的采集信号。本文采用压缩感知技术对乳腺X影像进行压缩采样，并用全变

差范数进行重构，取得显著效果。

1 压缩感知技术介绍

压缩感知概念最早由Emmanuel Candès和Donoho提出，它是一个全新的信号采集技术，在信号稀疏和可压缩的前提下，压缩感知技术能以远小于香农采样定理要求的采样频率对信号进行采样且证明能够精确的重构出原始信号。

设一维信号向量x∈RN，如果||x0||=K?? N，则称x是K稀疏的，设测量矩阵Φ∈RM×N （M??N），测量值y∈RM是信号x在Φ上的投影：

（5）判断循环迭代次数是否达到预先设定数值和当前的重构误差是否小于预先设定的值，如果满足条件之一则停止迭代，否则返回步骤（2）继续上述循环。

3 乳腺X光片的感知压缩和重构

3.1 多级感兴趣区域的压缩思想