專利名稱：：用于醫(yī)學(xué)圖像的基于快速jpeg-ls的壓縮方法用于醫(yī)學(xué)圖像的基于快速JPEG-LS的壓縮方法優(yōu)先權(quán)和對(duì)相關(guān)申請(qǐng)的交叉引用本申請(qǐng)要求在35U.S.C.§119(e)下對(duì)于2006年8月21日提交的題為"FastJPEG-LSBasedCompressionMethodforMedicalImages(用于醫(yī)學(xué)圖像的基于快速JPEG-LS的壓縮方法)"的臨時(shí)申請(qǐng)序列號(hào)No.60/839，068的優(yōu)先權(quán)，其全文在此通過引用被納入。
技術(shù)領(lǐng)域：
本實(shí)施例通常涉及圖像壓縮技術(shù).尤其，本實(shí)施例涉及圖像壓縮技術(shù)優(yōu)化。技術(shù)背景常規(guī)JPEG-LS算法是由聯(lián)合圖像專家組(JointPhotographicExpertsGroup)開發(fā)的一種壓縮標(biāo)準(zhǔn)。JPEG-LS已被開發(fā)以提供"接近無損"圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，其可以提供與現(xiàn)有的無損JEPG方法學(xué)相比更好的壓縮效率。JPEG-LS的基礎(chǔ)基于LOCO-I算法，LOCO-I算法自身依賴于殘差建模(residualmodeling)和對(duì)殘差基于上下文的編碼。常規(guī)JPEG-LS技術(shù)可以依賴于假設(shè)預(yù)測(cè)殘差遵循兩側(cè)幾何或拉普拉斯分布.JPEG-LS技術(shù)也可以使用Golomb式編碼，其可能有利于幾何分布.然而，由于與一些類型圖像數(shù)據(jù)結(jié)合使用的典型基于JPEG-LS的算法的計(jì)算復(fù)雜性，壓縮速度可能受到限制。因此，標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS壓縮速度和產(chǎn)生的平均幀率可能太慢而在某些情況下不能實(shí)際使用。例如，當(dāng)用于臨床環(huán)境時(shí)，公知JPEG-LS技術(shù)可能具有局限性。
發(fā)明內(nèi)容作為介紹，下面所述的實(shí)施例包括用于增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)壓縮和重建技術(shù)的方法、過程、裝置、指令或系統(tǒng)。在時(shí)間和/或處理要求方面，與基于JPEG-LS的壓縮方法相關(guān)的花費(fèi)最多的操作可以得到識(shí)別并且隨后被優(yōu)化。本壓縮和重建技術(shù)可以提供增強(qiáng)的(l)局部梯度量化(quantization)、(2)經(jīng)量化的梯度合并、和/或(3)預(yù)測(cè)和/或預(yù)測(cè)誤差計(jì)算。在此識(shí)別的優(yōu)化可以在基于JPEG-LS的或其它壓縮技術(shù)上執(zhí)行.在一個(gè)實(shí)施例中，優(yōu)化被應(yīng)用于臨床環(huán)境，所述臨床環(huán)境要求壓縮、傳遞和重建醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)。在第一方面，一種方法提供了圖像數(shù)據(jù)壓縮。該方法包括在開始?jí)嚎s圖像數(shù)據(jù)之前，創(chuàng)建與用于待壓縮的圖像數(shù)據(jù)的量化值相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)量化值基于相應(yīng)的局部梯度.該方法還包括隨后經(jīng)由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)取回量化值以促進(jìn)圖像數(shù)據(jù)壓縮、通過執(zhí)行量化矢量到整數(shù)的一對(duì)一映射來合并經(jīng)量化的(quantized)梯度以及利用當(dāng)作與當(dāng)前像素的多于一個(gè)的相鄰像素有關(guān)的輸入信息的等式來計(jì)算預(yù)測(cè)值。在第二方面，一種方法提供了圖像數(shù)據(jù)壓縮.該方法包括在開始圖像數(shù)據(jù)壓縮之前或之時(shí)創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)屬于與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)的量化值，每個(gè)量化值基于相應(yīng)的局部梯度.該方法還包括隨后在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間經(jīng)由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)取回量化值。在第三方面，該方法包括在壓縮圖像數(shù)據(jù)之前確定與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)的預(yù)計(jì)算的量化值.該方法還包括隨后使用預(yù)計(jì)算的量化值以促進(jìn)圖像數(shù)據(jù)壓縮。在第四方面，一種方法提供了圖像數(shù)據(jù)壓縮.該方法包括，在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間，執(zhí)行量化矢量到整數(shù)量化值的一對(duì)一映射，以及隨后執(zhí)行量化合并。在第五方面，一種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)提供了圖像數(shù)據(jù)壓縮.該系統(tǒng)包括可操作以壓縮圖像數(shù)據(jù)的處理器，其中該處理器采用預(yù)測(cè)方法，所述預(yù)測(cè)方法說明當(dāng)前像素的鄰居像素的噪聲，該預(yù)測(cè)方法使用在與當(dāng)前像素的多于一個(gè)的相鄰像素相關(guān)的信息上操作的單一等式來計(jì)算最終預(yù)測(cè)值。在第六方面，描述了一種具有在計(jì)算機(jī)上可執(zhí)行的指令的計(jì)算機(jī)可讀媒介。所述指令包括創(chuàng)建與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可操作以在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間隨后取回預(yù)計(jì)算的量化值。本發(fā)明的實(shí)施例由在此陳述的權(quán)利要求來定義.該部分中沒有什么應(yīng)該被認(rèn)為是對(duì)那些權(quán)利要求的限制。本發(fā)明的其他方面和優(yōu)點(diǎn)在下文中結(jié)合示例性實(shí)施例予以討論，并且可能稍后獨(dú)立或組合地被要求，下面根據(jù)在此所給出的詳細(xì)說明書和附圖將更完全地理解本示例性實(shí)施例，所述本示例性實(shí)施例僅作為說明給出，而不是對(duì)本發(fā)明的限制，并且其中圖1示出了圖像壓縮和重建的示例性方法；圖2示出了示例性快速JPEG-LS方法；圖3示出了示例性上下文窗口(contextwindow);圖4示出了量化值的示例性查找表；以及圖5示出了可操作以實(shí)施快速JPEG-LS方法的示例性數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。具體實(shí)施方式在此所述的實(shí)施例包括用于增強(qiáng)的圖像數(shù)據(jù)壓縮和重建的方法、過程、裝置、指令或系統(tǒng).對(duì)公知的或其他圖像壓縮技術(shù)可以進(jìn)行優(yōu)化。所述優(yōu)化可以增強(qiáng)(1)局部梯度量化、(2)經(jīng)量化的梯度合并、和/或(3)預(yù)測(cè)和/或預(yù)測(cè)誤差計(jì)算，在一個(gè)實(shí)施例中，在此識(shí)別的優(yōu)化可以被應(yīng)用于基于JPEG-LS的壓縮技術(shù).公知的JPEG-LS算法主要被設(shè)計(jì)用于無損或接近無損壓縮應(yīng)用，JPEG-LS可能適用于可以由用戶控制壓縮所引入的最大誤差的應(yīng)用。另外，JPEG-LS可以提供優(yōu)于其他通常所使用的壓縮方法的平均無損壓縮比。然而，在客戶端服務(wù)器環(huán)境內(nèi)使用JPEG-LS的障礙之一是其相對(duì)高的計(jì)算復(fù)雜性，例如，與通常所使用的JPEG算法相比，JPEG-LS壓縮可能慢兩倍以上.一般，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種稱作"快速JPEG-LS(FastJPEG-LS)"或"FJPLS"的新的輕量壓縮方法，其可能基于JPEG-LS算法。涉及快速JPEG-LS技術(shù)的本實(shí)施例可能具有如與誤差可控性和壓縮比相關(guān)的原始JPEG-LS方法相同的優(yōu)點(diǎn).同時(shí)，快速JPEG-LS實(shí)施例可以使基于JPEG-LS方法的壓縮和解壓縮加速約50%.在一個(gè)實(shí)施例中，快速JPEG-LS優(yōu)化被應(yīng)用于要求壓縮、傳遞、和重建醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的臨床環(huán)境.JPEG-LS是一種用于連續(xù)色調(diào)圖像(continuoustonedimage)的所建立的壓縮方法。如上所述，與其他壓縮標(biāo)準(zhǔn)相比，使用JPEG-LS的主要優(yōu)點(diǎn)之一是最大壓縮誤差的可控性。該特征對(duì)醫(yī)學(xué)應(yīng)用可能是本質(zhì)的，其中任何類型的不受控制的誤差都可能潛在地導(dǎo)致錯(cuò)誤或不完整的診斷.與其他壓縮方法相比，JPEG-LS也可以提供更好的無損壓縮比，這些優(yōu)點(diǎn)使JPEG-LS成為某些醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用的可能選擇。盡管如此，由于常規(guī)JPEG-LS算法的計(jì)算復(fù)雜性，壓縮速度可能受限。例如，512x512的12位計(jì)算機(jī)斷層攝影(CT)圖像的壓縮速度在3.2GHz奔騰IV工作站上約為30ms。在規(guī)則的臨床使用情況下，512x512尺寸的4個(gè)窗口分段可能需要以遠(yuǎn)程方式被更新。因此，利用常規(guī)JPEG-LS算法，平均幀率可能小于8幀每秒.該量級(jí)的幀率可能不滿足典型臨床使用情形，所述典型臨床使用情形可能需要在客戶端服務(wù)器環(huán)境中遠(yuǎn)程再現(xiàn)和觀察醫(yī)學(xué)圖像.JPEG-LS是一種傳送算法(passalgorithm),其主要以兩種操作模式工作(1)運(yùn)行或運(yùn)行長(zhǎng)度模式和(2)規(guī)則模式.運(yùn)行長(zhǎng)度編碼模式對(duì)均勻或"平坦"的圖像區(qū)域編碼，其中像素值相同或近似相同(小于所定義的最大誤差)。然而，在連續(xù)色調(diào)圖像(諸如醫(yī)學(xué)圖像)中，可能相對(duì)而言幾乎沒有發(fā)現(xiàn)均勻或平坦區(qū)域，除了也許在圖像的背景部分內(nèi)之外。因此，一般在壓縮期間，壓縮器可能在操作的規(guī)則模式下花費(fèi)大部分時(shí)間。下面的表格l示出了JPEG-LS算法的示例性性能概況，其中規(guī)則模式(RegularMode)占據(jù)總計(jì)算負(fù)荷的57%，而運(yùn)行模式(RunMode)僅占據(jù)一小部分，約總計(jì)算負(fù)荷的7%。剩余的計(jì)算負(fù)荷示為處于表格1中的"其他模式"類別中。其他模式可以包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)編碼和其他處理操作.表格l.操作的JPEG-LS模式<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>因此，為了最佳增加JPEG-LS壓縮算法的速度，在處理器以規(guī)則模式運(yùn)行時(shí)改善操作性能可能是有利的.如上所述，利用本實(shí)施例，提供了基于JPEG-LS算法的新的輕量壓縮算法。算法的修改版本、FJPLS可能具有和與誤差可控性和壓縮比相關(guān)的原始JPEG-LS方法相同的優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，新的FJPLS方法可以使壓縮和解壓縮加速近50%。在上述臨床使用范例中，使用在此識(shí)別的FJPLS優(yōu)化，每個(gè)窗口分段的平均幀率從8幀每秒增加到16幀每秒.FJPLS方法可以采用一個(gè)或者多個(gè)以下所討論的優(yōu)化。例如，F(xiàn)JPLS方法可以采用單一優(yōu)化、優(yōu)化的組合或者并行地采用所有的優(yōu)化.表格2突出了規(guī)則模式操作的性能概述，根據(jù)以下比較，所識(shí)別的JPEG-LS的最耗費(fèi)操作涉及(1)局部梯度量化、(2)經(jīng)量化的梯度合并、和/或(3)預(yù)測(cè)和/或預(yù)測(cè)誤差計(jì)算，F(xiàn)JPLS實(shí)施例可能集中于改善JPEG-LS算法的這些計(jì)算耗費(fèi)部分的性能，雖然其他部分也可能得到增強(qiáng)，諸如更新規(guī)則變量。FJPLS優(yōu)化可能修改JPEG-LS算法以便產(chǎn)生速度和處理需求方面的最佳性能，而不犧牲最大誤差的可控性或基本壓縮比。表格2.JPEG-LS規(guī)則模式函數(shù)<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>I.示例性壓縮和重建圖1示出了圖像數(shù)據(jù)壓縮、傳遞和重建的示例性方法。該方法100可以包括采集圖像102、壓縮圖像數(shù)據(jù)104、傳輸經(jīng)壓縮的數(shù)據(jù)106、解碼經(jīng)壓縮的數(shù)據(jù)108、以及顯示重建的圖像110.該方法可以包括另外的、較少的或者替代行為.該方法100可以包括采集圖像102。所采集的圖像可以具有相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)。圖像數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在存儲(chǔ)媒介中，如下所討論的.圖像和相關(guān)的圖像數(shù)據(jù)可以經(jīng)由醫(yī)學(xué)成像設(shè)備、照相機(jī)、視頻記錄器、傳感器、檢測(cè)器、紅外設(shè)備或其他成像設(shè)備來采集，圖像數(shù)據(jù)可能與醫(yī)學(xué)圖像或非醫(yī)學(xué)圖像有關(guān)，諸如人或物體的普通圖片。如所述，在一個(gè)實(shí)施例中，圖像數(shù)據(jù)可以與經(jīng)由一個(gè)或多個(gè)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備所采集的醫(yī)學(xué)圖像相關(guān).各種類型的醫(yī)學(xué)成像過程可以用于產(chǎn)生患者圖像、感興趣內(nèi)部區(qū)域的掃描或其他圖像數(shù)據(jù)，包括放射線照相、血管成形、計(jì)算機(jī)化斷層攝影、超聲和磁共振成像(MRI)過程，可以使用的成像過程的附加類型包括灌注和擴(kuò)散加權(quán)MRI、心臟計(jì)算機(jī)斷層攝影、計(jì)算機(jī)化軸向斷層攝影掃描、電子束計(jì)算機(jī)斷層攝影、放射性核素成像、放射性核素血管造影、單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層攝影(SPECT)、心臟正電子發(fā)射斷層攝影(PET)、數(shù)字心臟血管造影和數(shù)字減影血管造影(DSA)?？梢允褂每商娲某上襁^程。方法100可以包括壓縮圖像數(shù)據(jù)104.圖像數(shù)據(jù)可以被壓縮以增強(qiáng)傳輸速度和/或符合有線網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)絡(luò)、電纜或要傳輸經(jīng)壓縮的圖像數(shù)據(jù)所通過的其他傳輸?shù)膸捪拗?。正在被壓縮的圖像數(shù)據(jù)可以直接從成像設(shè)備接收，例如以促進(jìn)遠(yuǎn)程捕獲和實(shí)時(shí)地本地觀察圖像。可替代地，正在被壓縮的圖像數(shù)據(jù)可以首先存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元中并且然后從其取回，諸如用于實(shí)時(shí)觀察是不必要的應(yīng)用。例如，可能期望幾乎即時(shí)地觀察在遠(yuǎn)離輻射發(fā)射成像設(shè)備的區(qū)經(jīng)由醫(yī)學(xué)成像設(shè)備所采集的患者圖像數(shù)據(jù)?；蛘?，在本地醫(yī)療機(jī)構(gòu)處，可能期望觀察在遠(yuǎn)程醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)處已經(jīng)獲得的在先采集的患者醫(yī)學(xué)圖像。圖像數(shù)據(jù)可以通過快速JPEG-LS技術(shù)壓縮，所述快速JPEG-LS技術(shù)采用下面關(guān)于圖2所討論的優(yōu)化，圖像壓縮技術(shù)可以采用基于上下文的閾值.所述閾值可以被看作是正被編碼的圖像像素的"上下文"的函數(shù)。圖像數(shù)據(jù)可以逐像素地被量化。每個(gè)像素可以與經(jīng)量化的梯度相關(guān)，并且然后被跟蹤(slot)以落入特定的量化區(qū)域中。量化區(qū)域可以由閾定義，所述閾自身可以與像素的灰度級(jí)相關(guān)，并且具有諸如50、100、150等整數(shù)值。一方面，根據(jù)像素灰色等級(jí)，閾級(jí)可能在-255至255之間(或者標(biāo)準(zhǔn)化地從0至510)。可以使用其他閾值。例如，美國專利號(hào)No.6，021，227示出了可以使用的示例性閾值，所述文獻(xiàn)在此全文通過引用被納入.該方法可以包括傳輸經(jīng)壓縮的圖像數(shù)據(jù)106。經(jīng)壓縮的圖像數(shù)據(jù)流可以通過有線或直接互連的部件傳輸，諸如與和醫(yī)療工作站互連的醫(yī)學(xué)成像設(shè)備相關(guān)的本地處理器，工作站可以指導(dǎo)顯示經(jīng)壓縮的圖像數(shù)據(jù)的一個(gè)或多個(gè)顯示屏?？商娲?，經(jīng)壓縮的圖像數(shù)據(jù)流可以通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸。經(jīng)壓縮的數(shù)據(jù)流可以包括像素?cái)?shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)。例如，正被傳輸?shù)膲嚎s數(shù)據(jù)可以包括縮放比例因子和/或用于在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)接收了圖像數(shù)據(jù)之后重建和/或解碼已編碼的圖像的各種數(shù)學(xué)矩陣。美國專利號(hào)No.6，754，383描述了在經(jīng)壓縮的數(shù)據(jù)流中傳輸非像素?cái)?shù)據(jù)的范例，其全文在此通過引用被納入。對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮/編碼可以減少表現(xiàn)經(jīng)量化的圖像數(shù)據(jù)所需的數(shù)據(jù)量。例如，待壓縮的原始圖像可以劃分成像素的幀、頁或塊，諸如8x8像素塊，經(jīng)編碼的圖像數(shù)據(jù)的減少的量可以促進(jìn)較快的傳遞速率。用于表示經(jīng)量化的近似值的位數(shù)可以經(jīng)由霍夫曼(Huffman)編碼、數(shù)字余弦變換(DCT)、算法或其他技術(shù)被減少，該方法100可以包括解碼或解壓縮經(jīng)壓縮的圖像數(shù)據(jù)108.圖像數(shù)據(jù)的解壓縮可以通過顛倒壓縮過程以再生經(jīng)編碼的圖像來實(shí)施.通過顛倒壓縮過程實(shí)施解壓縮的示例性方法由美國專利號(hào)5,495,538、6,259,820和7，177，479來描述，所述文獻(xiàn)在此全文通過引用,皮納入。方法100可以包括在一個(gè)或多個(gè)顯示器上顯示重建的圖像110。顯示器可以與本地或遠(yuǎn)程處理器相關(guān)。圖像可以經(jīng)由交互式用戶界面來顯示，所述交互式用戶界面允許用戶對(duì)正被顯示的圖像執(zhí)行各種操作，例如識(shí)別感興趣區(qū)域?？梢詫?duì)圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行其他操作，包括在此情況下在別處詳述的操作。H.示例性快速JPEG-LS技術(shù)圖2示出了基于示例性快速JPEG-LS的壓縮方法.該快速JPEG-LS壓縮方法200可以優(yōu)化和/或改善基于典型JPEG-LS的技術(shù)的處理速度.該快速JPEG-LS方法200可以包括與局部梯度量化202、經(jīng)量化的梯度合并204和/或預(yù)測(cè)和/或預(yù)測(cè)誤差計(jì)算206相關(guān)的優(yōu)化。該快速JPEG-LS方法可以包括附加的、較少的或者替代的優(yōu)化。A.局部梯度量化優(yōu)化基于快速JPEG-LS的壓縮方法200可以包括與局部梯度量化202相關(guān)的優(yōu)化。然而，首先，JPEG-LS的解釋是適用的(inorder),在JPEG-LS的情況下，實(shí)現(xiàn)壓縮每個(gè)像素的第一步驟可以是確定其上下文。在上下文確定模型中，每個(gè)當(dāng)前像素(Ix)可以根據(jù)其。如由圖3所示，可以為當(dāng)前像素Ix計(jì)算三個(gè)局部梯度值(Dl、D2和D3),如所示，局部梯度可以被標(biāo)識(shí)為Dl、D2和D3。Dl可以被定義為Rd-Rb。D2可以被定義為Rb-Rc,D3可以被定義為Rc-Ra。為了減小模型尺寸，圖3的這些示例性局部梯度(Di)的每一個(gè)都可以根據(jù)下面表3中所示的非負(fù)閾Tl、T2和T3之間的其關(guān)系被量化成相應(yīng)量化值Qi.表格3.局部梯度量化<formula>formulaseeoriginaldocumentpage12</formula>4否則然而，為了量化每個(gè)局部梯度Dl、D2和D3，對(duì)于每個(gè)規(guī)則模式像素，上述JPEG-LS方法學(xué)可以使用多個(gè)邏輯步驟，所述邏輯步驟在計(jì)算上是非常耗費(fèi)的?？焖貸PEG-LS實(shí)施例可以以與典型JPEG-LS技術(shù)不同的方式說明局部梯度和相鄰像素。在圖像數(shù)據(jù)壓縮的初始階段之前或之時(shí)，快速JPEG-LS可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間對(duì)預(yù)計(jì)算的量化值的隨后存取。在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間經(jīng)由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存取預(yù)計(jì)算的量化值，與在閨像數(shù)據(jù)壓縮期間實(shí)時(shí)地為每個(gè)局部梯度和/或像素計(jì)算量化值相比，可能在計(jì)算上較簡(jiǎn)單/較有效。利用快速JPEG-LS，可以為待壓縮的圖像或其子集創(chuàng)建一次單一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建可能包括分析單獨(dú)的像素的、和單獨(dú)的像素之間的灰度級(jí)，諸如用以確定局部梯度。根據(jù)像素的灰度級(jí)或者相應(yīng)的局部梯度，像素可以被表征為屬于多個(gè)量化區(qū)域之一.所述量化區(qū)域可以通過閾(諸如上面討論的閾值)來定義。作為創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的結(jié)果，在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間，快速JPEG-LS邏輯僅需要看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來確定相應(yīng)像素的量化值。因此，可以除去與典型JPEG-LS技術(shù)相關(guān)的多個(gè)邏輯步驟。另外，與量化值相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的使用可以允許使用更大數(shù)量的量化區(qū)域，而不增加快速JPEG-LS邏輯的復(fù)雜性.例如，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以是靜態(tài)結(jié)構(gòu)，所述靜態(tài)結(jié)構(gòu)提供對(duì)基于相應(yīng)量化區(qū)域和/或像素的量化值的存取.隨著量化區(qū)域的數(shù)量增加，預(yù)計(jì)算量化值自身可能變得更復(fù)雜。然而，通過預(yù)計(jì)算量化值，在隨后圖像數(shù)據(jù)壓縮期間，確定量化值可能需要的所有是存取數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和取回預(yù)計(jì)算的量化值.存取數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性將不會(huì)根據(jù)如何實(shí)際計(jì)算了預(yù)計(jì)算的量化值而改變。一方面，快速JPEG-LS方法可以采用多于9個(gè)的量化區(qū)域，而不增加圖像數(shù)據(jù)壓縮的復(fù)雜性。增加所采用的量化區(qū)域的數(shù)量可以增強(qiáng)在數(shù)據(jù)解壓縮之后所顯示的圖像的質(zhì)量.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以是動(dòng)態(tài)或靜態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以是列表、樹、二叉樹、隊(duì)列、棧、表格、m路樹、鏈接列表、堆、剖析樹、哈希表(hashtable)或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以具有一個(gè)或多個(gè)維度。在一個(gè)實(shí)施例中，快速JPEG-LS方法可以采用查找表作為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).快速JPEG-LS方法可以使用查找表以在該像素正在被壓縮時(shí)找到每個(gè)像素的相應(yīng)量化值Q。不同于常規(guī)JPEG-LS技術(shù)，快速JPEG-LS查找表可以提供所期望的許多量化區(qū)域或組.另外，查找表可以減緩在所述像素正在被壓縮時(shí)為每個(gè)像素計(jì)算量化值的需求.例如，為了優(yōu)化量化過程，快速JPEG-LS算法可以在開始?jí)嚎s時(shí)創(chuàng)建查找表(量化表或"Q表")。每次圖像壓縮，該查找表可以僅被創(chuàng)建一次.查找表可以實(shí)時(shí)地或在運(yùn)行時(shí)被產(chǎn)生，可替代地，查找表可以完全地或部分地被存儲(chǔ)在本地或遠(yuǎn)程存儲(chǔ)器中。在一個(gè)實(shí)施例中，查找表的尺寸為512字節(jié).可以使用較大或較小尺寸的查找表。圖4示出了示例性Q表或查找表400.示例性查找表400具有兩行402、404。第一行402可以指示查找表400的索引，所述索引可以對(duì)應(yīng)于當(dāng)前像素的灰度級(jí)，從-255至+255。可以使用其他索引。第二行4<>4可以表示各種量化區(qū)域或等級(jí)，每個(gè)都可能與量化值相關(guān).如圖在4中所示，示例性查找表采用由經(jīng)量化的值-4至+4所標(biāo)識(shí)的9個(gè)經(jīng)量化的區(qū)域。與索引相關(guān)的經(jīng)量化的值可以關(guān)于所使用的閾值來確定.代替在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間單獨(dú)地計(jì)算每個(gè)經(jīng)量化的值，使用查找表400獲得經(jīng)量化的值可以增強(qiáng)整個(gè)技術(shù)的效率并且節(jié)省計(jì)算資源(諸如存儲(chǔ)器和/或處理能力)并且減少處理時(shí)間，查找表400可以具有硬件或軟件編碼的值.可以使用替代的查找表。查找表可以具有附加、更少或替代的數(shù)據(jù)行.圖4中所示的示例性查找表被劃分成9個(gè)區(qū)域，所述區(qū)域可以表示由閾T1、T2和T3所形成的量化區(qū)域.這些區(qū)域的每一個(gè)都可以被填充量化值Qi(-4至+4)，所述量化值可以是正的或負(fù)的整數(shù)，在操作的規(guī)則模式期間，將恒定的"偏移量"(2n-l，其中ii是圖像內(nèi)每像素的位數(shù)，諸如每像素8位)添加到局部梯度用于轉(zhuǎn)化成無符號(hào)值。此外，利用快速JPEG-LS,可以為單獨(dú)的像素如上述確定局部梯度Di.于是，對(duì)于每個(gè)像素，局部梯度Di的值可以被用于在查找表中查找、找到或存取相應(yīng)量化值Qi.存取查找表的量化值的一種方式通過下面的等式示出，所述等式使用與加上偏移量作為索引的像素相關(guān)的局部梯度.索引被用于從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、在該情況下為查找表取回對(duì)應(yīng)于像素的量化值?？梢允褂闷渌饕＠?，索引可以是基于局部梯度值的值，諸如局部梯度自身或局部梯度和所計(jì)算的偏移量的總和.Qi-Q表[Di+偏移量一方面，關(guān)于包含大于8位/像素的圖像，一個(gè)選擇可以是使用較大的Q表以結(jié)合像素值的更寬范圍。然而，使用較大的Q表或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致存儲(chǔ)器消耗的增加.可替代地，更好的選擇可以是，在0至255的范圍內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化閾值Tl、T2和T3，并且然后因此構(gòu)建Q表和其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。閾值精度的這種減少可能不導(dǎo)致壓縮比方面的顯著改變。其次，對(duì)于每個(gè)局部梯度值Di，局部梯度值Di可以在-255至255的范圍內(nèi)被標(biāo)準(zhǔn)化。隨后，如前所述，在從Q表查找量化值Qi之前，可以將恒定的"偏移量"添加到標(biāo)準(zhǔn)化的局部梯度值Di上.Qi-Q表[標(biāo)準(zhǔn)化的Di+偏移量lQ表可以被實(shí)施為靜態(tài)或動(dòng)態(tài)陣列.Q表的尺寸可以在運(yùn)行時(shí)間中被計(jì)算。該Q表可替代地可以是樹、二叉樹、列表、隊(duì)列、棧、表格、m路樹、鏈接的列表、堆、剖析樹、哈希表或其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).Q表可以具有一個(gè)或多個(gè)維度。理論上，增加量化區(qū)域的數(shù)量，使當(dāng)前像素和上下文之間的共有信息最大化'JPEG-LS標(biāo)準(zhǔn)可以使用三個(gè)閾(或者被標(biāo)識(shí)為-4、-3、-2、-1、0、1、2、3和4的9個(gè)區(qū)域)以提供在低計(jì)算和設(shè)計(jì)上下文模型之間的良好平衡，利用本快速JPEG-LS方法，量化區(qū)域的數(shù)量可以從9增加到N個(gè)區(qū)域數(shù)量，而不顯著增加計(jì)算復(fù)雜性.區(qū)域數(shù)量的增加可以增強(qiáng)正被重建的圖像的精確性和質(zhì)量.如果正被傳遞的圖像數(shù)據(jù)是醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，那么重建圖像的增強(qiáng)質(zhì)量又可以促進(jìn)更精確和/或更有效的診斷.此外，快速JPEG-LS實(shí)施例可以使用可替代的局部梯度和/或上下文窗口，如上所述的'例如，替代如在圖3中所示的包括Ra、Rb、Rc和Rd的上下文窗口，可以采用較小或較大的上下文窗口。較小的上下文窗口可以包括少于所有的Ra、Rb、Rc和Rd。較大的上下文窗口可以包括所有的或一些相鄰像素Ra、Rb、Rc和Rd以及附加的相鄰像素，諸如當(dāng)前像素Ix之下和/或右側(cè)的像素?？梢允褂每商娲纳舷挛拇翱诤拖噜徬袼匾杂?jì)算可替代的局部梯度。B.經(jīng)量化的梯度合并優(yōu)化基于快速JPEG-LS的壓縮方法200可以包括與經(jīng)量化的梯度合并204相關(guān)的優(yōu)化。經(jīng)量化的梯度合并流程204可以基于如上所計(jì)算的經(jīng)量化的局部梯度202。由于局部梯度取值Px的概率可以被假設(shè)相同于該局部梯度取值Px的概率，所以快速JPEG-LS量化器可以關(guān)于零對(duì)稱。因此，經(jīng)量化的三元組(triplet)(Ql、Q2、Q3)可以與從(-Ql、-Q2、-Q3)所獲得的上下文合并。在常規(guī)的JPEG-LS合并過程的情況下，首先如果矢量(Q1、Q2、Q3)的第一非零元素是負(fù)的，那么矢量(Ql、Q2、Q3)的所有符號(hào)被顛倒以獲得(-Ql、-Q2、-Q3).在這種情況下，變量"符號(hào)"被設(shè)置為-l;否則變量"符號(hào)"被設(shè)置為+l。然后，在該可能的"合并"之后，在一對(duì)一的基礎(chǔ)上將矢量(Ql、Q2、Q3)映射到表示采樣Rx的上下文的整數(shù)Q。另外，標(biāo)準(zhǔn)合并過程可以包括每規(guī)則模式像素一些附加的邏輯步驟，所述規(guī)則模式像素導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間增加.另一方面，利用快速JPEG-LS算法，在執(zhí)行經(jīng)量化的梯度合并之前，可以初始將矢量(Q1，Q2，Q3)—對(duì)一映射到表示當(dāng)前像素的上下文的整數(shù)Q?？梢允褂脼镼l、Q2和Q3產(chǎn)生連續(xù)量化Q值的任何函數(shù)。在一個(gè)實(shí)施例中，快速JPEG-LS算法使用非常簡(jiǎn)單的映射函數(shù)Q=ChxR2+Q2xR+Q3，其中R是量化區(qū)域的總數(shù)量，例如在默認(rèn)范例中為9.可替代地，代替上述等式，可以使用其他映射函數(shù)，諸如對(duì)每個(gè)所確定的量化矢量Qi產(chǎn)生連續(xù)量化值Q的等式或計(jì)算。例如，可以使用線性、非線性、多項(xiàng)式、回歸、變換或其他等式。一旦這些量化矢量被映射到表示當(dāng)前像素上下文的量化值Q，可以如下執(zhí)行合并操作2--2,符號(hào)=-人如果<formula>formulaseeoriginaldocumentpage16</formula>;符號(hào)=+/,否則換句話說，快速JPEG-LS方法可以將量化矢量映射到單一量化值Q。然后，快速JPEG-LS可以檢查量化值Q的符號(hào)(-或+)，以促進(jìn)完成合并過程并確定隨后的操作。因此，可以除去與常規(guī)JPEG-LS技術(shù)相關(guān)的多個(gè)邏輯步驟。總而言之，以上面所標(biāo)識(shí)的方式，每像素可能僅需要一個(gè)邏輯步驟。由于對(duì)于每個(gè)量化值可能僅需要單一計(jì)算，所以可以簡(jiǎn)化梯度合并過程。因此，本實(shí)施例的梯度合并優(yōu)化可以產(chǎn)生更有效的壓縮技術(shù)，其與其他基于JPE'G-LS的技術(shù)相比，需要更少的時(shí)間和/或處理和存儲(chǔ)器資源。C.預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)誤差計(jì)算優(yōu)化基于快速JPEG-LS的壓縮方法200可以包括與預(yù)測(cè)和/或誤差預(yù)測(cè)206相關(guān)的優(yōu)化。一般，JPEG-LS可以使用邊緣檢測(cè)預(yù)測(cè)器方法以從四個(gè)相鄰像素Ra、Rb、Re和Rd估計(jì)在當(dāng)前像素Ix處的預(yù)測(cè)值Px。該預(yù)測(cè)流程可以被用于檢測(cè)垂直和水平邊緣。如果未檢測(cè)到邊緣，那么Ix處的值將等于通過Ra、Rb和Rc的平面。下面的表格164示出了標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS預(yù)測(cè)器，表格4.標(biāo)準(zhǔn)JPEG-LS預(yù)測(cè)器<formula>formulaseeoriginaldocumentpage17</formula>處)如果及<formula>formulaseeoriginaldocumentpage17</formula>+—否則使用預(yù)測(cè)Px的值，可以如下計(jì)算預(yù)測(cè)誤差:五函/=陽ErrVfl/'如果符號(hào)標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法可以具有下列主要局限性。第一，預(yù)測(cè)確定在其形式上是相當(dāng)基本的，并且僅可以檢測(cè)垂直和水平線，而非斜線。而且，上述預(yù)測(cè)方法可能不是非常有利于光滑圖像，其中可能幾乎不能發(fā)現(xiàn)清楚邊緣的存在。第二，上述預(yù)測(cè)方法可能不考慮圖像數(shù)據(jù)中可能大大貢獻(xiàn)于預(yù)測(cè)值的噪聲的存在，由于噪聲所引起的錯(cuò)誤預(yù)測(cè)可以通過錯(cuò)誤地指示邊緣的存在而降低壓縮比以及增加計(jì)算負(fù)擔(dān)。而且，常規(guī)JPEG-LS預(yù)測(cè)方法可以包括每像素的附加邏輯步驟，所述附加的邏輯步驟進(jìn)一步增加了算法的復(fù)雜性。另一方面，快速JPEG-LS算法可以使用唯一的預(yù)測(cè)方法，其考慮當(dāng)前像素的鄰居<formula>formulaseeoriginaldocumentpage17</formula>如由上述等式所示，快速JPEG-LS預(yù)測(cè)方法計(jì)算最終預(yù)測(cè)值Px，其可以說明多于一個(gè)的像素對(duì)所述最終預(yù)測(cè)值的貢獻(xiàn)。因此，存在于諸如Ra、Rb、Rc和Rd的任意相鄰像素中的噪聲的影響可以被減少。而且，可以經(jīng)由單一等式計(jì)算預(yù)測(cè)值Px。因此，與常規(guī)JPEG-LS技術(shù)相比，快速JPEG-LS預(yù)測(cè)技術(shù)可以減少每像素的邏輯步驟數(shù)量。因而，快速JPEG-LS預(yù)測(cè)技術(shù)可以進(jìn)一步貢獻(xiàn)于整個(gè)壓縮和重建算法的改善的效率。除了如上所標(biāo)識(shí)的示例性預(yù)測(cè)等式，可以使用在計(jì)算預(yù)測(cè)的值Px中減少每像素的邏輯步驟數(shù)量的其他等式。例如，可以使用在單一步驟中估計(jì)Px的其他等式，預(yù)測(cè)等式可以同時(shí)在與一些或全部當(dāng)前像素的相鄰像素相關(guān)的信息上運(yùn)行.把與多個(gè)相鄰像素相關(guān)的信息當(dāng)作對(duì)單一等式的輸入可以增強(qiáng)計(jì)算效率.在一個(gè)實(shí)施例中，預(yù)測(cè)技術(shù)可以使用加權(quán)平均等式.該加權(quán)平均等式可以通過使與任何有噪聲的相鄰像素相關(guān)的噪聲效應(yīng)達(dá)到平均數(shù)來說明當(dāng)前像素的一些或所有的噪聲。D.快速JPEG-LS優(yōu)化的結(jié)果快速JPEG-LS算法已經(jīng)在一系列8位灰度醫(yī)學(xué)圖像上得以測(cè)試。下面的表格5和6中所示的結(jié)果比較了壓縮算法在速度和壓縮比方面的性能。表格5.以毫秒為單位的壓縮時(shí)間圖像JPEG國LS快速JPEG-LSCT患者數(shù)據(jù)38.0021.00CT腹部31.0019.00CT肺部43.0019.00CT脈管32.0018.00CT肝臟27.0015.00CT牙齒28.0018.00CT內(nèi)窺鏡28.0016.00CT腿26.0014.00MR腦10.005.00MR整個(gè)人體11.006.00PET數(shù)據(jù)3.001.00平均25.1813.82上面的表格5針對(duì)已壓縮的多個(gè)不同類型的醫(yī)學(xué)圖像示出了以毫秒為單位的的壓縮時(shí)間。如詳述，所采用的快速JPEG-LS方法大大快于JPEG-LS。所描述的快速JPEG-LS方法以結(jié)合方式使用了在此所討論的優(yōu)化。然而，也可以單獨(dú)地使用優(yōu)化。表格6.壓縮比圖像JPEG-LSFJPLS<table>tableseeoriginaldocumentpage19</column></row><table>上面的表格6針對(duì)已壓縮的不同類型的醫(yī)學(xué)圖像示出了壓縮比。如詳述，所采用的快速JPEG-LS保持了與常規(guī)JPEG-LS技術(shù)的壓縮比相似的壓縮比。總而言之，表格5和6—同闡述了快速JPEG-LS優(yōu)化可以使壓縮時(shí)間改善接近百分之五十，而不顯而易見地降低壓縮比。HI.示例性數(shù)據(jù)處理器用于圖像數(shù)據(jù)壓縮的方法可以通過數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)來促進(jìn)。圖5是示例性數(shù)據(jù)處理器510的框圖，所述數(shù)據(jù)處理器被配置或適于提供用于增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)的壓縮和解壓縮功能，數(shù)據(jù)處理器510可以包括中央處理單元(CPU)520、存儲(chǔ)器532、存儲(chǔ)設(shè)備536、數(shù)據(jù)輸入設(shè)備538和顯示器540。數(shù)據(jù)處理器510還可以具有外部輸出設(shè)備542，所述外部輸出設(shè)備可以是顯示器、監(jiān)視器、打印機(jī)或通信端口.數(shù)據(jù)處理器510可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)、工作站、服務(wù)器、成像系統(tǒng)的部分或其他系統(tǒng)。數(shù)據(jù)處理器510可以互連到網(wǎng)絡(luò)544，諸如內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、因特網(wǎng)或者連接到因特網(wǎng)的內(nèi)聯(lián)網(wǎng)。數(shù)據(jù)處理器510可以經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)544通過數(shù)據(jù)線或通過無線通信互連到另一位置。數(shù)據(jù)處理器510出于說明性目的而被提供，并且不意于限制本系統(tǒng)的范疇.數(shù)據(jù)處理器可以具有附加、較少或可替代的部件。程序534可以處于存儲(chǔ)器532、存儲(chǔ)設(shè)備536或另一存儲(chǔ)器(例如，硬盤可移除媒介(harddriveremovablemedia)、RAM、或網(wǎng)絡(luò)緩沖器)。程序534可以包括由CPU520執(zhí)行的可執(zhí)行代碼或編碼指令的一個(gè)或多個(gè)序列，程序534可以從存儲(chǔ)設(shè)備536或網(wǎng)絡(luò)或可移除媒介被裝栽進(jìn)入存儲(chǔ)器532中。CPU520可以執(zhí)行程序534的指令的一個(gè)或多個(gè)序列以處理數(shù)據(jù)。程序534可以提供如在此討論的與快速JPEG-LS優(yōu)化相關(guān)的功能，包括與增強(qiáng)(1)局部梯度量化、(2)經(jīng)量化的梯度合并和/或(3)預(yù)測(cè)和/或預(yù)測(cè)誤差計(jì)算有關(guān)的優(yōu)化。圖像數(shù)據(jù)可以經(jīng)由數(shù)據(jù)輸入設(shè)備538或另一輸入設(shè)備輸入，或者經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)544或其他網(wǎng)絡(luò)接收.數(shù)據(jù)處理器510可以接收并將所接收到的圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器532、存儲(chǔ)設(shè)備536或其他存儲(chǔ)單元中。程序534可以指導(dǎo)將所接收的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在機(jī)器可讀媒介上或從其讀取，所述機(jī)器可讀媒介包括諸如硬盤、軟盤、CD-ROMS和DVD之類的輔助存儲(chǔ)設(shè)備；電磁信號(hào)；或者機(jī)器可讀媒介的當(dāng)前已知的或以后開發(fā)的其他形式。程序534可以指令數(shù)據(jù)處理器510在顯示器540、外部輸出設(shè)備542或其他顯示屏幕上的一個(gè)或多個(gè)窗口中描繪圖像和其他信息.圖像和患者有關(guān)的信息可以視覺地或文字地被描繪。數(shù)據(jù)處理器510可以從機(jī)器可讀媒介取回圖像和患者數(shù)據(jù)，所述機(jī)器可讀媒介包括諸如硬盤、軟盤、CD-ROMS和DVD之類的輔助存儲(chǔ)設(shè)備；電磁信號(hào)；或者機(jī)器可讀媒介的當(dāng)前已知的或以后開發(fā)的其他形式。程序534可以指導(dǎo)數(shù)據(jù)處理器510滾過(scrollthrough)圖像和患者有關(guān)的信息.數(shù)據(jù)處理器510可以將顯示器540、輸出設(shè)備542或其他顯示屏劃分成多個(gè)虛擬子區(qū)域。每個(gè)虛擬子區(qū)域都可以與特定的圖像和/或患者相關(guān)。例如，顯示器可以被分成四個(gè)象限(quadrant)?？梢蕴峁┢渌淖訁^(qū)域。數(shù)據(jù)處理器510可以指導(dǎo)將圖像和患者數(shù)據(jù)顯示在顯示器540、輸出設(shè)備542或其他顯示屏上.數(shù)據(jù)處理器510還可以指導(dǎo)在顯示器540、輸出設(shè)備542或其他顯示屏上顯示圖標(biāo)。顯示器540、輸出設(shè)備542或其他顯示屏可以是觸摸屏、觸摸板、觸感設(shè)備或者其他震動(dòng)或物理反饋設(shè)備。用戶界面可以接受在顯示器上所執(zhí)行的一個(gè)或多個(gè)操作。例如，用戶界面可以提供在圖像內(nèi)對(duì)感興趣區(qū)域的選擇，例如在用戶經(jīng)由輸入設(shè)備移動(dòng)光標(biāo)或者接觸觸摸屏的一部分之后?？梢詧?zhí)行其他操作.雖然在上面已經(jīng)通過參考各種實(shí)施例描述了本發(fā)明，但應(yīng)當(dāng)理解的是，可以進(jìn)行許多改變和修改，而不脫離本發(fā)明的范疇.說明書和圖示僅作為范例.在本發(fā)明的范疇中，許多更多的實(shí)施例和實(shí)施方式是可能的，并且對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言將是顯然的.各種實(shí)施例不局限于所述的環(huán)境，并且具有廣泛的應(yīng)用.意圖是在隨附的權(quán)利要求書中覆蓋落入本發(fā)明真正精神和范疇中的所有這種改變和修改.因此，本發(fā)明不局限于特定的細(xì)節(jié)、代表性實(shí)施例和在說明書中示出的范例.因此，本發(fā)明不受到限制，除非根據(jù)隨附的權(quán)利要求和其等效所需，權(quán)利要求1、一種圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，該方法包括在開始?jí)嚎s圖像數(shù)據(jù)之前，創(chuàng)建與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)的量化值相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個(gè)量化值基于相應(yīng)的局部梯度；隨后經(jīng)由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)取回量化值以促進(jìn)圖像數(shù)據(jù)的壓縮；通過執(zhí)行量化矢量到整數(shù)的一對(duì)一映射來合并經(jīng)量化的梯度；以及使用把與當(dāng)前像素的多于一個(gè)的相鄰像素有關(guān)的信息當(dāng)作輸入的等式來計(jì)算預(yù)測(cè)值。2、根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中使用加權(quán)平均等式計(jì)算預(yù)測(cè)值，以說明與相鄰像素相關(guān)的噪聲.3、根據(jù)權(quán)利要求l的方法，該方法包括將量化矢量映射到整數(shù)值并且隨后檢查整數(shù)值的符號(hào)以促進(jìn)合并過程.4、根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括查找表，所述查找表包括由閾所定義的多個(gè)量化區(qū)域.5、根據(jù)權(quán)利要求l的方法，其中正被壓縮的圖像數(shù)據(jù)包括醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)。6、一種圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，該方法包括在開始圖像數(shù)據(jù)壓縮之前或者之時(shí)創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)屬于與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)的量化值，每個(gè)量化值基于相應(yīng)的局部梯度；以及隨后在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間經(jīng)由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)取回量化值。7、根據(jù)權(quán)利要求6的方法，該方法包括通過執(zhí)行量化矢量到整數(shù)的一對(duì)一映射來合并經(jīng)量化的梯度。8、根據(jù)權(quán)利要求6的方法，該方法包括利用把與當(dāng)前像素的多于一個(gè)的相鄰像素有關(guān)的信息當(dāng)作輸入的等式來計(jì)算預(yù)測(cè)值，9、根據(jù)權(quán)利要求8的方法，其中利用加權(quán)平均等式計(jì)算預(yù)測(cè)值，以說明與相鄰像素相關(guān)的噪聲。10、根據(jù)權(quán)利要求6的方法，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括查找表，所述查找表包括由閾所定義的多個(gè)量化區(qū)域。11、根據(jù)權(quán)利要求10的方法，該方法包括標(biāo)準(zhǔn)化與當(dāng)前像素相關(guān)的局部梯度；以及利用索引值從查找表查找與當(dāng)前像素相關(guān)的量化值，所述索引值基于標(biāo)準(zhǔn)化的局部梯度.12、一種圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，該方法包括在壓縮圖像數(shù)據(jù)之前確定與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)的預(yù)計(jì)算的量化值；以及隨后使用預(yù)計(jì)算的量化值以促進(jìn)圖像數(shù)據(jù)的壓縮。13、根據(jù)權(quán)利要求12的方法，該方法包括在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間，利用索引經(jīng)由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存取預(yù)計(jì)算的量化值，所述索引基于與量化值相關(guān)的局部梯度.14、根據(jù)權(quán)利要求12的方法，該方法包括執(zhí)行量化矢量到整數(shù)的一對(duì)一映射；以及隨后檢查整數(shù)的值以促進(jìn)完成合并過程。15、根據(jù)權(quán)利要求12的方法，該方法包括利用把與當(dāng)前像素的多于一個(gè)的相鄰像素相關(guān)的值當(dāng)作輸入的等式來確定預(yù)測(cè)值.16、根據(jù)權(quán)利要求12的方法，其中圖像數(shù)據(jù)是經(jīng)由至少一個(gè)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備所采集的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù).17、一種圖像數(shù)據(jù)壓縮方法，該方法包括在圖像壓縮期間，執(zhí)行量化矢量到整數(shù)量化值的一對(duì)一映射，并且隨后執(zhí)行量化合并.18、根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中與量化合并相關(guān)的邏輯包括檢查整數(shù)量化值的符號(hào)以確定隨后的步驟。19、根據(jù)權(quán)利要求17的方法，其中量化合并包括使用整數(shù)量化值的符號(hào)以確定隨后在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間使用的偏移量。20、一種用于壓縮圖像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括可操作以壓縮圖像數(shù)據(jù)的處理器，其中所述處理器可操作以采用預(yù)測(cè)方法，所述預(yù)測(cè)方法說明當(dāng)前像素的鄰居像素的噪聲，所述預(yù)測(cè)方法利用在與當(dāng)前像素的多于一個(gè)的鄰居像素相關(guān)的信息上操作的單一等式來計(jì)算最終預(yù)測(cè)值。21、根據(jù)權(quán)利要求20的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中處理器可操作以通過執(zhí)行量化矢量到整數(shù)的一對(duì)一映射來合并經(jīng)量化的梯度，使得量化矢量被映射到連續(xù)量化值.22、根據(jù)權(quán)利要求20的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中處理器可操作以在圖像數(shù)據(jù)壓縮之前通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來執(zhí)行局部梯度量化，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可操作以在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間提供對(duì)預(yù)計(jì)算的量化值的存取。23、根據(jù)權(quán)利要求20的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中圖像數(shù)據(jù)是醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)。24、一種計(jì)算機(jī)可讀媒介，具有在計(jì)算機(jī)上可執(zhí)行的指令，所述指令包括創(chuàng)建與待壓縮的圖像數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可操作以在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間提供對(duì)預(yù)計(jì)算的量化值的隨后取回，25、根據(jù)權(quán)利要求24的計(jì)算機(jī)可讀媒介，其中每個(gè)預(yù)計(jì)算的量化值的隨后取回都基于相應(yīng)像素對(duì)的相關(guān)局部梯度.26、根據(jù)權(quán)利要求24的計(jì)算機(jī)可讀媒介，其中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是被劃分成由閾所定義的量化區(qū)域的查找表.27、根據(jù)權(quán)利要求26的計(jì)算機(jī)可讀媒介，所述指令包括標(biāo)準(zhǔn)化每個(gè)局部梯度并且在從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)取回相關(guān)預(yù)計(jì)算的量化值之前添加偏移量。28、根據(jù)權(quán)利要求24的計(jì)算機(jī)可讀媒介，所述指令包括基于說明與當(dāng)前像素的鄰居像素相關(guān)的噪聲的加權(quán)平均計(jì)算來計(jì)算當(dāng)前像素的預(yù)測(cè)值，29、根據(jù)權(quán)利要求24的計(jì)算機(jī)可讀媒介，所述指令包括執(zhí)行量化矢量到整數(shù)量化值的一對(duì)一映射，并且隨后檢查整數(shù)量化值的值以促進(jìn)量化合并。全文摘要一種系統(tǒng)和方法提供圖像數(shù)據(jù)壓縮和重建技術(shù)優(yōu)化，所述圖像數(shù)據(jù)壓縮和重建技術(shù)優(yōu)化可以增強(qiáng)(1)局部梯度量化、(2)經(jīng)量化的梯度合并、和/或(3)預(yù)測(cè)和/或預(yù)測(cè)誤差計(jì)算。在圖像數(shù)據(jù)壓縮之前可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其提供了在圖像數(shù)據(jù)壓縮期間對(duì)預(yù)計(jì)算的量化值的存取?？梢酝ㄟ^執(zhí)行量化矢量到相應(yīng)的量化值的一對(duì)一映射來執(zhí)行量化合并。隨后，可以檢查量化值的符號(hào)以進(jìn)一步減少所需邏輯步驟的數(shù)量。預(yù)測(cè)技術(shù)可以減輕相鄰像素的噪聲對(duì)當(dāng)前像素的影響。優(yōu)化可以被應(yīng)用于基于JPEG-LS的算法以使處理加速約50％，同時(shí)保持誤差可控性和壓縮比。優(yōu)化可以增強(qiáng)在客戶端服務(wù)器環(huán)境中對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的遠(yuǎn)程再現(xiàn)和觀察。文檔編號(hào)H04N1/41GK101132531SQ200710141738公開日2008年2月27日申請(qǐng)日期2007年8月21日優(yōu)先權(quán)日2006年8月21日發(fā)明者M(jìn)·謝,Q·程,S·克里什南申請(qǐng)人:美國西門子醫(yī)療解決公司