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Investigation of multiwavelets and set partitioning algorithm on mammogram images

机译：乳房X线照片上的多小波研究和集合划分算法

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Breast cancer has the highest death incidence rates among women, ranking next to lung cancer. Mammographic screening is the best tool to detect cancerous lesions. Mammographic image of high resolution occupies large size, hence compressing it by preserving the information is necessary for easy storage and transmission. Advances in wavelet transforms and quantisation are capable of surpassing the existing image compression standards like Joint Photographic Experts Group (JPEG) algorithm. Wavelet-based Set Partitioning In Hierarchical Trees (SPIHT) algorithm gives better compression. Wavelet transforms require filters that combine desirable properties like orthogonality and symmetry, but they cannot possess these properties simultaneously. Multiwavelet offers these desirable transform features. But there are some limitations with SPIHT algorithm for multiwavelets coefficients. This paper used a method called coefficient shuffling for encoding the multiwavelet decomposed images by shuffling the coefficients as suitable for SPIHT algorithm, and is investigated on mammographic database which gives better compression performance.
机译：在女性中，乳腺癌的死亡率最高，仅次于肺癌。乳腺钼靶筛查是检测癌变病变的最佳工具。高分辨率的乳腺摄影图像占据较大尺寸，因此通过保存信息对其进行压缩对于易于存储和传输是必需的。小波变换和量化方面的进步能够超越现有的图像压缩标准，例如联合图像专家组（JPEG）算法。基于小波的树状集划分（SPIHT）算法可提供更好的压缩效果。小波变换需要结合了诸如正交性和对称性之类的理想属性的滤波器，但是它们不能同时拥有这些属性。 Multiwavelet提供了这些理想的变换功能。但是对于多小波系数，SPIHT算法存在一些局限性。本文采用一种称为系数改组的方法，通过对系数进行改组来对多小波分解图像进行编码，以适合SPIHT算法，并在乳腺X线摄影数据库上进行了研究，以提供更好的压缩性能。

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