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The Compression of Digital Imaging and Communications in Medicine Images using Wavelet Coefficients Thresholding and Arithmetic Encoding Technique

机译：用小波系数阈值和算术编码技术压缩医学图像中的数字成像和通信

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The Image denoising is one of the challenges in medical image compression field. The Discrete Wavelet Transform and Wavelet Thresholding is a popular tool to denoising the image. The Discrete Wavelet Transform uses multiresolution technique where different frequency are analyzed with different resolution. In this proposed work we focus on finding the best wavelet type by applying initially three level decomposition on noise image. Then irrespective to noise type, in second stage, to estimate the threshold value the hard thresholding and universal threshold approach are applied and to determine best threshold value. Lastly Arithmetic Coding is adopted to encode medical image. The simulation work is used to calculate Percentage of Non - Zero Value (PCDZ) of wavelet coefficient for different wavelet types. The proposed method archives good Peak Signal to Noise Ratio and less Mean Square Error and higher Compression Ratio when wavelet threshold and Uniform Quantization apply on Arithmetic Coder.
机译：图像去噪是医学图像压缩场中的挑战之一。离散小波变换和小波阈值为是一种用于去噪图像的流行工具。离散小波变换使用具有不同分辨率分析不同频率的多分辨率技术。在这个建议的工作中，我们专注于通过对噪声图像应用最初三级分解来找到最佳小波类型。然后，与噪声类型无关，在第二阶段，估计阈值，施加硬阈值和通用阈值方法并确定最佳阈值。最后采用算术编码来编码医学图像。模拟工作用于计算不同小波类型的小波系数的非零值（PCDZ）的百分比。当小波阈值和均匀量化适用于算术编码器时，所提出的方法将良好的峰值信号归入噪声比和更少的均方误差和更高的压缩比。

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