Dr V. Radha et Pushpalakshmi
La compression d'image aborde le problème de la réduction de la quantité de données nécessaires pour présenter une image numérique avec une qualité d'image acceptable. La base sous-jacente du processus de réduction est la suppression des données redondantes. La compression d'images médicales joue un rôle clé alors que l'industrie de la santé évolue vers l'imagerie sans film et devient entièrement numérique. Le problème de la compression d'images médicales est un domaine de recherche continu et la plupart des recherches proposées se concentrent soit sur le développement d'une nouvelle technique, soit sur l'amélioration des techniques existantes. La communauté médicale a été réticente à adopter des méthodes sans perte pour la compression d'images. L'objectif principal a été de produire une réplique exacte de l'image originale, souffrant d'une taille de fichier élevée. Ce n'est que récemment que l'attention a été portée sur l'utilisation d'une compression d'image avec perte, qui maximise la compression tout en conservant les données de pertinence clinique. Quatre solutions pour répondre à l'énoncé du problème ci-dessus ont été sélectionnées, à savoir le codage par troncature de blocs (BTC), la transformation en cosinus discret (DCT), la transformation en ondelettes discrètes (DWT) et la décomposition en valeurs singulières (SVD) ont été sélectionnées en raison de leur place prédominante dans le domaine général du traitement d'images. Diverses expériences ont été menées pour analyser les performances des quatre modèles de compression d’images sur la compression d’images médicales.
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