计算机工程

作者：黄胜, 向思皓, 胡峰, 马婷, 卢冰

单位：1. 重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065;2. 江苏势通生物科技有限公司, 江苏 南通 226399;3. 重庆邮电大学 光通信与网络重点实验室, 重庆 400065

关键词：胶囊内镜图像,无损压缩,预测编码,扩展角度模式,不规则纹理

基金：重庆市教育委员会科学技术研究计划项目（KJQN201900635）；江苏势通生物科技有限公司项目“基于医疗影像大数据中心的异常图像标注及机器学习系统”（E2019-78）。

为缓解无线胶囊内镜图像在电子设备以及服务器中的存储压力，提出一种自适应不规则纹理的无损压缩算法。在图像块内，利用扩展角度预测模式寻找与待预测像素最邻近的5个参考像素，并给其中3个参考像素分配不同权重，同时根据邻近像素值梯度变化规律，扩大待预测像素在不规则纹理方向上的预测值选择范围，基于图像块的最小信息熵选择最优的预测值，将真实值与预测值作差获得预测残差，以适应不规则纹理图像。利用跨分量预测模式选择最优的预测系数，构建符合图像块内预测残差分布规律的线性关系，从而消除当前编码像素中3个分量的冗余数据。结合Deflate算法对经多角度预测模式与跨分量预测模式预测后的剩余残差进行熵编码。实验结果表明，该算法在Kvasir-Capsule数据集上的无损压缩比平均为5.81，相比WebP、SAP、MDIP等算法，具有较优的压缩性能，能够有效提高图像的冗余消除率，其中相较WebP算法的冗余消除率提高约1.9%。

来源：2022年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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