Efficient Hybrid Approach for Compression of Multi Modal Medical Images

机译：用于压缩多模态医学图像的高效混合方法

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A Fractal based Neural Network Radial Basis Function (FNNRBF) for image compression is proposed through this work. Generally, a large amount of data are required to represent digital images where the transmission and storage of such images are time consuming and unrealizable. Hence, image compression technique can be used to reduce the storage and transmission costs. In order to overcome the difficulties a Hybrid Fractal with NNRBF image compression techniques FNNRBF is proposed. The implementation of this technique shows the effectiveness in terms of compression of medical images. Also, a comparative synthesis is performed to prove that the proposed system is capable of compressing the images effectively in terms of Compression Ratio (CR), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and memory space.

机译：通过这项工作提出了一种基于分形的神经网络径向基函数（FNNRBF），用于图像压缩。通常，需要大量数据来表示这种图像的传输和存储的数字图像是耗时和不可挽回的。因此，图像压缩技术可用于降低存储和传输成本。为了克服困难，提出了具有NNRBF图像压缩技术FNNRBF的杂种分形。该技术的实现显示了医学图像的压缩方面的有效性。此外，进行比较合成以证明所提出的系统能够在压缩比（CR），峰值信号到噪声比（PSNR）和存储空间方面有效地压缩图像。

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来源
《International Conference on Theoretical Computer Science and Discrete Mathematics》|2017年|458p|共11页
会议地点
作者
B. Perumal; M. Pallikonda Rajasekaran; T. Arun Prasath;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Image compression; Hybrid; Fractal NNRBF and NNRBF;

机译：图像压缩;杂交;分形NNRBF和NNRBF;

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