Search

ÖZET Tıp alanında sayısal formdaki görüntülerin kullanımı giderek artmaktadır. Bu tür görüntülerden yararlanarak teşhisin doğru konması için görüntü kalitesinin iyi olması gerekir. Bir hastaya ait bir dizi CT ve MRI görüntülerinin hastanın dosyasında yüksek detaylı ve kayıpsız olarak saklanması fazla miktarda bellek gereksinimine neden olur. Tıbbi görüntülerin sıkıştırılmasında kayıpsız sıkıştırma teknikleri kullanılmalıdır. Çünkü, sıkıştırılmış olan tıbbi görüntüler tekrar normal veri haline dönüştürüldüğü zaman hiç bir kaybın olmaması hastalığın teşhisi ve tümör tanısı için çok önemli olmaktadır. Bu çalışmada kayıpsız sıkıştırma için uzamsal ve zamansal artıklığı gidermeye yönelik bir kodlama yöntemi önerilmiştir. Görüntüler sırasıyla numaralandırıldılar. İlk görüntüde ve her sekiz görüntüde bir çerçeve içi farklar, diğer görüntülerde ise çerçeveler arası hareket yoketmeli farklar alındı. Hareket yoketmeli farkların alınmasında üç adımlı yönlü arama tekniği kullanıldı. Bu fark görüntüleri Huffman kodlaması ile kodlandı. Kod çözme işleminde kodlamadaki işlem sırası sondan başa doğru takip edilmektedir. Önce Huffman kodçözme algoritması sıkıştırılan görüntüye uygulanmakta daha sonra fark görüntülerinden yararlanarak orjinal görüntü elde edilmektedir. Kod çözme programında numarası ve adı belirtilen görüntünün ekranda görüntülenmesi için en fazla iki görüntünün kodunun çözülmesi gerekmektedir. Önerilen yöntemin performansı dört ayrı görüntü tipine uygulanıp farklı sıkıştırma teknikleri ile karşılaştırılarak incelendi. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin üstünlüğünü ve geçerliliğini açıkça göstermektedir. Anahtar kelimeler : Huffman Kodlama, Hareket Yoketmeli Fark, Çerçeve İçi Fark, Kod Çözme. SUMMARY In medical area the usage of digital images are getting increased. To have reliable medical diagnosis via using this type of images, image quality must be quite well. Larger memory is needed to in detail and losslessly keep the files that include the patient's CT and MRI images. In the compression of medical images lossless compression techniques must be used. Since when the compressed medical images decomposed to their normal form, they must have no loss. This is very important for the diagnosis of the illness and tumour. In this study, a coding technique is proposed for lossless compression to eliminate the spatial and temporal redundancy. Images are numbered in order. Beginning from the first image, for one for each 8 image frame-inside differences are taken. For the remaining images motion compensated differences between the images are taken. To find motion compensated differences, a three step directed search technique is used. These difference images are coded by Huffman coding technique. In decoding process, reverse of the coding processing order is followed. Initially, Huffman decoding algorithm is applied to the compressed image, and then via using difference images original image is obtained. In decoding program, for monitoring an image whose name and the number is specified, at most two images must be decoded at the same time. Performance of the proposed technique, is investigated by comparing different compression techniques which are applied to four different images. The observed results are clearly shown the superiority and validity of the proposed technique. Key Words: Huffman Coding, Motion Compensated Differences, Frame-Inside Differences, Decoding. VI 60