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A wavelet-based compression method with fast quality controlling capability for long sequence of capsule endoscopy images

机译：一种基于小波的快速质量控制能力的胶囊内窥镜图像长序列压缩方法

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Summary form only given. Wireless capsule endoscopy is a state-of-the-art tool for detecting intestinal problems. The amount of image data generated by this tool is so large that data compression issues must be considered. We propose a fast and accurate quality-controlling algorithm that does not require recursive rate estimation for the compression of capsule endoscopy images. A corresponding distortion can be computed from a user-defined PSNR, and the distortion is used as the threshold for the codebook replenishment mechanism in a wavelet-based adaptive vector quantizer (VQ). This mechanism incorporates a pyramid-based vector structure and progressive SPIHT coding to meet accurately the quality demands from a user; the resulting coding performance is excellent. Furthermore, in our VQ implementation, we adopt a modeling, rather than a training, technique for the generation of the initial codebook (CB), where a pseudo-noise sequence is generated to create such a CB at both the encoder and the decoder. Experimental results show that the proposed method does give a fast and reliable quality control of all reconstructed capsule endoscopy images under test, and the CB modeling produces comparable performance to the one using CB training.
机译：仅提供摘要表格。无线胶囊内窥镜检查是用于检测肠道问题的先进工具。该工具生成的图像数据量很大，因此必须考虑数据压缩问题。我们提出了一种快速而准确的质量控制算法，该算法不需要对胶囊内窥镜图像的压缩进行递归​​速率估计。可以从用户定义的PSNR中计算出相应的失真，该失真在基于小波的自适应矢量量化器（VQ）中用作代码本补充机制的阈值。这种机制结合了基于金字塔的矢量结构和渐进式SPIHT编码，可以准确满足用户的质量要求；产生的编码性能非常好。此外，在我们的VQ实施中，我们采用建模而非训练技术来生成初始码本（CB），其中会生成伪噪声序列以在编码器和解码器处均创建此类CB。实验结果表明，该方法的确能对测试中的所有胶囊内窥镜图像进行快速可靠的质量控制，并且CB建模的效果与使用CB训练的效果相当。

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