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Sistema de alto desempenho para compressão sem perdas de imagens mamográficas

Marques, José Raphael Teixeira 30 April 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1384872 bytes, checksum: 17a26f8a3828692a7cd893ffaf2ff3f9 (MD5) Previous issue date: 2010-04-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The usage of mammographic image databases in digital form and the practice of telemedicine require to store and to transmit large amounts of data. The image digitization from a single mammographic exam with appropriate resolution can take up to 120MB of space in disk, which becomes even more critical when considering the large number of exams per day on a clinic. Thus, efficient data compression techniques are needed to reduce storage and transmission costs. This document describes the development of a high-performance lossless compressor based on Prediction by Partial Matching (PPM) algorithm with modules for segmentation, mapping, gray code, bit planes decomposition and move-to-front transform, for mammographic image compression. The compressor developed was efficient in both compression ratio and processing time, and compresses 27MB images in about 13 seconds with an average compression ratio of 5,39. / A utilização de bancos de dados de imagens mamográficas em formato digital e as práticas de telemedicina exigem que se armazene e transmita grandes quantidades de dados. A digitalização das quatro imagens de um único exame mamográfico com resolução adequada pode ocupar até 120MB de espaço em disco. Esta quantidade de dados leva a uma situação ainda mais crítica ao considerar-se o grande número de exames diários efetuados rotineiramente em uma clínica. Assim, técnicas eficientes de compressão de dados são necessárias para reduzir os custos relativos ao armazenamento e à transmissão destas imagens. O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de alto desempenho para compressão sem perdas de imagens mamográficas baseado no algoritmo Prediction by Partial Matching (PPM), em conjunto com módulos para segmentação, mapeamento, codificação com Código Gray, decomposição em planos de bits e transformada move-to-front (MTF). O sistema desenvolvido mostrou-se eficiente tanto no que tange à razão de compressão quanto ao tempo de processamento, comprimindo imagens de 27MB em aproximadamente 13 segundos com razão de compressão média de 5,39.

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