用於傳輸和顯示壓縮的數位化圖象的方法和設備的製作方法

2023-06-05 08:58:31

專利名稱：用於傳輸和顯示壓縮的數位化圖象的方法和設備的製作方法
技術領域：
本發明總的涉及圖象數據壓縮領域。更具體地，本發明涉及用於處理快速傳輸的、和適合於想要的觀看埠的圖象數據的技術。
背景技術：
對於圖象數據壓縮，存在有各種各樣的應用。數位化的圖象可以以各種方式產生，諸如通過相當簡單的數位化設備和數位照相機，以及通過諸如在醫學診斷應用中使用的那樣的複雜的成像系統。不管圖象數據起源的環境，描述圖象的數據被存儲，供以後重建和顯示，以及可以通過網絡，諸如網際網路，被發送到各個位置。數據圖象管理中的目標包括被分配用於貯存圖象數據的存儲器的有效的使用，以及用於重建的圖象數據的有效和快速的傳輸。後一個目標在大的或複雜的圖象要在相對較有限的帶寬的網絡上進行操縱處理的情形下是特別重要的。在醫學診斷成像領域，例如，非常大的圖象數據組可以提供用於傳輸和由大量用戶觀看，包括具有對於快速傳輸全部詳細圖象所需要的非常高的帶寬的、有限的接入能力的那些用戶。
圖象歸檔和通信系統，即PACS，已成為數位化圖象數據管理中，具體地在醫學成像領域中的極其重要的部件。這樣的系統常常用作為圖象數據的中央貯藏庫，接收來自各個源(諸如醫學成像設備)的數據。圖象數據被存儲以及可通過網絡提供給放射學家，診斷和參閱的內科醫生，以及其他專家。PACS中的改進導致可供使用的圖象數據量極大的進展，以及便於在研究所內和在中央貯存位置與遠端委託客戶之間下載和傳送大量數據。
在所有的圖象處理系統中(從簡單的網際網路瀏覽器到醫學診斷應用中的PACS)的進一步改進的主要挑戰，是處理規定圖象的大的數據文件。在醫學診斷領域中，取決於成像模態，對於單次檢查的很多數目的圖象，可以獲取和處理數位化的數據，每個圖象代表規定重建圖象的離散的圖象單元或象素的大的數據組。例如，計算的X線斷層術(CT)圖象系統可以在非常短的檢查時間框架內產生多個分開的圖象連同感興趣的解剖剖面。理想地，所有這樣的圖象被集中存儲在PACS，以及可提供給放射學家查閱和診斷。
已經提出各種技術，以及這些技術當前正在被使用來分析和壓縮大的數據文件，諸如醫學圖象數據文件。圖象數據文件典型地包括說明圖象特性的數據流，典型地是說明在重建圖象中各個象素的強度或其他特性的數據流。在醫學診斷領域中，這些圖象文件典型地是在諸如X射線系統、磁諧振成像系統、計算X線斷層術成像系統等等中圖象獲取或編碼序列期間創建的。圖象數據然後被處理，諸如調節動態範圍，增強在圖象上顯示的某些特性，用於貯存，傳輸和顯示。
雖然圖象文件可以以原始的和處理的格式被存儲，但許多圖象文件是相當大的，會佔用相當大的磁碟或貯存空間。圖象系統的增加的複雜性也導致創建非常大的圖象文件，典型地包括由於圖象系統的有用的動態範圍，圖象象素的矩陣的大小，以及每次檢查所得到的圖象的數目造成的更多的數據。
除了佔用存儲器中可用的大段以外，把大的圖象文件從一個位置傳送到另一個位置是困難的或費時的。在典型的醫學成像應用中，例如，掃描器或其他成像設備典型的創建原始數據，它們可能至少部分在掃描器中被處理。然後，數據被發送到其他圖象處理電路，典型地包括編程的計算機，在其中圖象數據被進一步處理和被增強。不幸地，圖象數據或者被本地存儲在系統中，或者被存儲在PACS中，用於以後檢索和分析。在所有這些數據傳輸步驟中，大的圖象數據文件必須被接入，以及被從一個設備發送到另一個設備。
當前的圖象處理技術包括在PACS的環境內的圖象數據的壓縮，減小貯存需求和傳輸時間。然而，這樣的壓縮技術可壓縮整個文件，包括說明性標題信息，它在查閱時接入圖象或使得圖象發生聯繫方面是有用的。而且，當前的技術不提供足夠快速的壓縮和解壓縮圖象文件，從而不能滿足對系統通過量速率和接入時間的增長的要求。最後，替換的壓縮和解壓縮技術在與委託伺服器環境下的快速壓縮和解壓縮相組合時，不提供想要的壓縮比。
現有的壓縮技術的另一個缺點是，即使在用戶不能或不想要以所有可提供的細節觀看重建的圖象時，仍舊有大的數據文件的貯存、接入和傳輸。例如，在醫學成像中，極其詳細的圖象可被獲取和被存儲，而希望觀看圖象的放射學家或內科醫生可能沒有能夠以圖象被存儲時的解析度來顯示圖象的觀看埠。因此，整個圖象以相當費時的運行傳輸到遠端觀看站，不一定提供實際的好處，以及可能減慢圖象的讀出或其他使用。
所以，需要一種改進的圖象數據處理技術，它提供圖象數據的快速傳輸和基於想要的觀看埠的解析度特性的選擇性處理。
發明概要本技術選擇地處理被分解成多個解析度級別的圖象數據。圖象數據可以按逐漸更高的解析度級別被檢索，以便在觀看埠上被顯示。它可以具有高於或低於想要的解析度級別的觀看埠解析度。初始地，圖象數據可以以多個解析度級別中的相對較低的解析度級別被顯示在觀看埠。當用戶想要對圖象的全部或一部分以更高的解析度顯示時，就可以一個或多個逐漸更高的解析度級別來檢索和縮放，以便適合於觀看埠。因此，本技術通過以相應於多個解析度級別的塊接入圖象數據，而不是接入圖象數據整體，而更有效地處理數據。縮放的門限也可被使用來通知對多個解析度級別的下一個更高的級別的需要。
附圖簡述在參照附圖和閱讀以下的詳細說明後，將明白本發明的以上的和其他的優點和特性，其中

圖1是示例性圖象管理系統的示意圖，在說明的例子中，是按照本技術的某些方面的、用於接收和存儲圖象數據的圖象歸檔和通信系統(即PACS)；圖2是用於參考在包含多個圖象數據組、壓縮的數據、和說明性信息的文件中存儲的圖象數據的資料庫的內容的示意圖；圖3是在圖1的系統上被接收、壓縮和存儲的那種典型的圖象的示意圖；
圖4是圖象上象素化的數據的強度的圖形表示，這些數據被再劃分成子區域，以便根據子區域的特性最佳地壓縮子區域；圖5是在用於壓縮目的的圖象數據分析時所使用的象素鄰居的示意圖；圖6是說明用於按照本技術的方面的壓縮和解壓縮圖象數據的示例性控制邏輯的流程圖；圖7，8，9，10，11和12是具有壓縮代碼表形式的示例性查找表，被使用來在圖6所示的處理過程期間按照本技術最佳地壓縮圖象數據的子區域；圖13是示例性圖象數據組的示意圖，包括說明性標題、壓縮標題、和由子區域壓縮的數據的塊；圖14是說明按照本技術的另一個方面的圖象數據的逐漸的小波分解的處理映射，允許產生多解析度壓縮的圖象數據組；圖15是說明圖14的逐漸的小波分解結合得出的數據的壓縮的處理映射，用於多解析度壓縮的圖象數據組的產生的壓縮；圖16是說明在執行按照本實施例的前向小波變換的示例性邏輯的流程圖；圖17是說明在執行用於多解析度圖象數據壓縮的前向小波分解的示例性邏輯的流程圖；圖18是在多解析度壓縮時包括標題和壓縮的數據塊的示例性圖象數據的示意圖；圖19是說明圖象數據解壓縮和逆小波變換的處理映射，以便得到想要的解析度的圖象；圖20是表示通過本技術得到的示例性壓縮級別的表；圖21是說明在伺服器和委託客戶之間的、具有用於顯示圖象數據的觀看埠的示例性圖象傳輸系統的圖；圖22是說明用於調節圖象解析度適合於觀看埠的示例性向上放大方案的圖；圖23是說明用於調節圖象解析度適合於觀看埠的示例性向下縮小方案的圖；圖24是說明圖21所示的圖象傳輸系統的初始圖象檢索和顯示處理過程的流程圖；
圖25是說明用於選擇適當的圖象解析度級別以便在觀看埠上顯示的示例性選擇處理過程的流程圖；圖26是說明用於調節圖象解析度適合於觀看埠(諸如圖22和23所示)的示例性縮放處理過程的流程圖；以及圖27是說明圖21所示的圖象傳輸系統的示例性連續的數據檢索和顯示處理過程的流程圖。
特定實施例的詳細說明圖1顯示用於接收、壓縮和解壓縮圖象數據的，具有圖象歸檔和通信系統(即PACS)10的形式的示例性圖象數據管理系統。在說明的實施例中，PACS 10接收來自用標號12，14和16表示的幾個單獨的成像系統的圖象數據。正如本領域技術人員將會看到的，成像系統可以是各種類型和模態的，諸如磁諧振成像(MRI)系統、計算的X線斷層術(CT)系統、正電子發射斷層術(PET)系統、X線螢光屏檢查(RF)，計算的X線照相術(CR)，超聲系統等等。而且，系統可包括處理站或數位化站，諸如被設計來根據現有的影片或硬拷貝圖象提供數位化的圖象數據的設備。應當指出，提供圖象數據給PACS的系統可以相對於PACS本地地放置，諸如在同一個研究所或設施中，或可以是整個地離PACS很遠，諸如在外圍診所和分支研究所中。在後者的情形下，圖象數據可以經過任何適當的網絡鏈路(包括公開的網絡，專有的網絡，虛擬專用網等等)被傳輸。
PACS 10包括一個或多個文件伺服器18，被設計來接收和處理圖象數據，硬體使得圖象數據可提供用於解壓縮和查閱。伺服器18通過輸入/輸出接口19接收圖象數據。圖象數據可以在通過壓縮/解壓縮接口20接入的子程序中被壓縮。正如下面更詳細地描述的，接口20用來快速和最佳地壓縮接入的圖象數據，而同時保持由伺服器18和PACS的其他部件可提供的用於參考的說明性圖象數據。在想要的情形下，接口20也可用來解壓縮通過伺服器接入的圖象數據。伺服器也被耦合到內部委託客戶，正如標號22表示的，每個委託客戶典型地包括工作站，放射學家、內科醫生、或門診醫生可以在該工作站上接入來自伺服器的圖象數據，解壓縮圖象數據，和按需要觀看或輸出圖象數據。委託客戶22也可以輸入信息，諸如放射學家在查閱檢查序列後口授的。同樣地，伺服器18可被耦合到一個或多個接口，諸如印表機接口24，被設計來接入和解壓縮圖象數據，以及通過印表機26或其他外設輸出硬拷貝圖象。
伺服器28可以通過參考一個或多個文件伺服器18而把圖象數據與PACS內的其他工作流程信息相聯繫。在當前的正在使用中的實施例中，資料庫伺服器28可包括關於圖象序列的交叉參考的信息，查閱或診斷的內科醫生信息，病人信息，背景信息，工作表交叉參考等等。在資料庫伺服器28內的信息用來有助於圖象數據文件的貯存和使得它們互相聯繫，以及允許請求委託客戶快速和精確地接入被存儲在系統內的圖象數據文件。同樣地，伺服器18被耦合到一個或多個檔案30，諸如光貯存系統，它用作為大量圖象數據的貯藏庫，用於備份和歸檔目的。用於在伺服器18，和形成短條目貯存系統的、與伺服器18有關的任何存儲器，和檔案30之間傳送數據的技術，可以遵循任何適當的數據管理方案，諸如在由放射學家查閱和口授後，或自從接收或查閱圖象文件以來經過一段足夠的時間後，歸檔圖象數據。
在說明的實施例中，PACS系統或研究所的其他部件可以與上述的部件集成在一起，以便進一步增強系統功能。例如，如圖1所示，壓縮/解壓縮庫32被耦合到接口20，以及用來存儲壓縮子程序、算法、查找表等等，用於在執行壓縮和解壓縮子程序後由接口20(或其他系統部件)接入(即，存儲各種子程序，軟體版本，代碼表等等)。實際上，接口20可以是庫32的一部分。庫32也可被耦合到系統的其他部件，諸如客戶站22或印表機接口24，類似地用作為庫，或用來存儲壓縮和解壓縮子程序和算法。雖然在圖1上作為分開的部件被描述，但應當看到，庫32可被包括在任何適當的伺服器或存儲器裝置，包括在伺服器18內。而且，規定下面描述的壓縮和解壓縮處理過程的代碼可被直接裝載到接口20和或庫32，或可通過網絡鏈路(包括廣域網，公開的網絡等等)被下載或被更新。
附加的系統可被連結到PACS，諸如直接連結到伺服器28，或通過接口，諸如接口19。在圖1所示的實施例中，X線部門信息系統或RIS34被連結到伺服器18，以便於交換數據，典型地交叉參考在資料庫伺服器28和中央或部門信息系統或資料庫內的數據。同樣地，醫院信息系統或HIS36可被耦合到伺服器28，同樣地交換資料庫信息工作流程信息等等。在想要的情形下，這樣的系統可以通過數據交換軟體被接口，或可以部分地或全部地與PACS系統集成在一起，提供接入到PACS資料庫和放射學部門或醫院資料庫之間的數據，或提供單個交叉參考的資料庫。同樣地，外部委託客戶，用參考數字38表示，可以與PACS接口，使得圖象能夠在遠端位置被觀看。這樣的外部委託客戶可以利用解壓縮軟體，或可以接收已被接口20解壓縮的圖象文件。另外，連接到這樣的外部委託客戶的鏈路可以通過任何適當的連接(諸如廣域網，虛擬專用網等等)被製成。
圖2多少更詳細地顯示通過資料庫伺服器28被做成可供委託客戶20，22，24和30使用的這種交叉參考的數據。資料庫項目。在圖2上總的用參考數字40表示，將包括交叉參考的信息，它包括病人數據42、對特定的研究或檢驗的參考43、對執行的特定的程序過程的參考44、對成像剖面的參考45、以及對在研究或檢驗內的特定的圖象系列的進一步的參考46。正如本領域技術人員將會看到的，這樣的交叉參考的信息可包括有關檢驗的時間和日期以及系列，診斷的、參閱的和其他內科醫生的名字、產生圖象的醫院或部門等等的信息。資料庫還將包括標識特定的圖象、文件名稱、和圖象的位置的地址信息，正如用標號48表示的。在PACS包括各種相關的存儲器裝置或短項目貯存系統的情形下，這些位置可以在資料庫內被交叉參考，以及可以基本上對最終用戶隱藏的，圖象文件只由用於觀看的系統根據資料庫中的交叉參考的信息從特定的貯存位置被接入。
正如下面更全面地描述的，按照本技術的某些方面，說明性信息被使用來表示優選的或最佳的壓縮子程序，被使用來壓縮圖象數據。這樣的說明性信息典型地是從圖象數據串的標題部分提供的，也正如在下面詳細地描述的。然而，從資料庫伺服器28可提供的信息也可用作為對於在壓縮技術中採用的算法的某些選擇的基礎。具體地，可以依賴資料庫參考用來識別這樣的說明性信息作為在成像序列中執行的程序過程、特定的剖面或在基於數據重建的圖象中可看見的其他特性。這樣的信息也可以是從RIS34和從HIS36中可提供的。
圖2也顯示由資料庫整體交叉參考的示例性圖象文件。如圖2所示，圖象文件50包括多個圖象數據組52，54和56。在典型的圖象文件中，大量這樣的圖象組可以由連續的數據流規定。每個數據組可以按照特定的壓縮算法(包括下面描述的壓縮算法)被壓縮。
在每個圖象數據組內，提供了說明性標題58，連同壓縮標題60。標題58和60後面是壓縮的圖象數據62。每個數據組的說明性標題58優選地包括工業標準或可識別的說明性信息，諸如遵循DICOM的說明性數據。諸如本領域技術人員將會看到的，這樣的說明性信息典型地包括病人識別號、圖象、研究的日期或創建圖象數據的系統的模態，以及有關特定的解剖剖面或在重建的圖象中可看見的特性的附加信息。正如下面更全面地描述的，這樣的說明性標題數據在本技術中優選地被採用，用於標識被使用來壓縮在壓縮圖象數據部分62內的數據的最佳壓縮算法或子程序。涉及到被使用來壓縮圖象數據特定的算法或子程序的數據，然後被存儲在壓縮標題60內，用於以後在解壓縮圖象數據時參考。正如下面描述的，附加數據被存儲在壓縮的圖象數據內交叉參考在壓縮標題60中標識的算法，以便在解壓縮圖象數據時使用。具體地，在當前的優選實施例中，壓縮標題60包括壓縮的圖象數據的子區域的程度的標識，以及對於特定的最佳算法的參考，具有被使用來最佳地壓縮子區域的壓縮代碼表的形式。
圖3顯示由在連續的數據流中被組合的數位化的數據的分組被編碼的、典型的圖象，它可以以本技術被壓縮和解壓縮。總的用標號100表示的圖象典型地包括感興趣的特性102，諸如特定的解剖剖面特性。在醫學診斷應用中，這樣的特性可包括藉助於圖象獲取模態物理學而可看見的病人的特定的解剖剖面或區域，諸如在MRI系統圖象中的軟組織，在X線圖象中的骨骼等。每個圖象由各個象素108的數目和分布規定的、具有寬度104和高度106的矩陣組成。圖象矩陣的象素被排列成行110和列112，以及具有變化的特性，它在創建的圖象中被觀看時規定感興趣的特性。在典型地醫學診斷應用中，這些特性包括灰度級別強度或顏色。在數位化的數據流中，每個象素由二進位代碼代表，二進位代碼被附著到說明性標題，有助於圖象的標識以及它與研究的其他圖象相聯繫。正如上面指出的，這樣的說明性信息可包括工業標準信息，正如遵循DICOM的數據。
圖4以圖形方式表示規定在圖象矩陣的兩行間的圖象的象素數據的強度。圖象矩陣的每個行將包括一系列象素，每個象素由說明象素特性(典型地是強度)的二進位數據被編碼，因此，重建的圖象的較明亮的區域相應於具有較高的強度電平的象素，較暗的區域具有較低的強度電平。當圖形顯示時，圖象上的象素的強度電平可形成曲線或軌跡，如圖4所示。具體地，圖4顯示第一行114，與第二行116相鄰，每行包括具有各種強度的一系列象素，分別用軌跡118和120表示。正如本領域技術人員將會看到的，實際上，象素強度的曲線圖將形成沿著位置軸122的階梯式函數，以及具有沿著強度軸124變化的幅度。
從圖4可以看到，在實際的圖象中，沿著行和沿著列的強度的改變，正如通過相應的位置的強度在相鄰的行中向下或向上移動來代表的，按照在重建的圖象中表示的特性變化。如圖4所示，行114包括上升的和下降的強度的區域，包括低強度和高強度的區域。行116包括相同的強度的區域，但根據圖象中表示的特性變化。按照本技術，圖象數據流被減小到子區域，在圖4上總的用標號126表示。雖然子區域可以具有不同的長度(即，象素數目)，但在本優選實施例中，每個子區域包括編碼相等的數目的象素的數據。然而，本領域技術人員將容易地看到，在壓縮後，子區域的實際的代碼長度將取決於子區域內的象素強度和編碼象素強度的數字數據的動態範圍而變化。還應當指出，在圖象矩陣的行長度是子區域寬度的整數倍數的情形下，各個子區域在向圖象矩陣下面移動時將互相對準，如圖4所示。然而，一般地，本技術並不限於這樣的整數倍數的行寬度。
圖象數據流的每個子區域可被分析來標識用於壓縮目的的、圖象數據的熵的水平。一般地，圖象數據的熵是指在每個子區域內象素強度的相對變化。因此，雖然特定的區域可包括高強度或低強度的象素，在子區域中強度電平是相對較穩定或恆定的情形下，熵被認為是低的。這樣的區域在圖4上，例如在分別用標號128和132表示的曲線部分114和116中，被顯示。相反，在象素強度的很大變化被子區域數據編碼的情形下，熵水平被認為是高的。這樣的區域在圖4上用標號130和134表示。已經發現，通過把圖象數據流再劃分成子區域，它們取決於圖象特性可以具有各種長度，以及通過分析每個子區域的相對熵水平，子區域可以按照幾個候選的壓縮算法之一被最佳地壓縮。具體地，本技術採用一系列預先規定的壓縮代碼表，它們用來把象素預測誤差轉換成壓縮的代碼用於每個子區域。對於每個子區域選擇的特定的壓縮代碼表是在壓縮子程序中對於子區域識別的熵的函數。
正如下面更全面地描述的，本技術優選地採用象素值預測，以及識別在各個象素的預測值(即，對於象素強度或其他特性的二進位代碼)與各個象素的實際值之間的差值。實際上，可以採用幾個預測算法，特定的預測是根據圖象特性(諸如在圖象數據流的說明性標題中被編碼的特性)被標識的。預測是基於目標象素或感興趣的象素與相鄰的象素的比較。圖5表示用作為在預測算法中進行參考的基礎的象素鄰居。象素鄰居，在圖5上用標號138表示，包括感興趣的象素136，被稱為p(i，j)。相鄰的象素包括「西北」象素140，被表示為p(i-1，j-1)，「北」象素142，被表示為p(i，j-1)，「東北」象素144，被表示為p(i+1，j-1)，「西」象素146，被表示為p(i-1，j)。在預測算法中可採用某些或全部這些象素，或其他附加的象素可被提供在更大的鄰域中。
在圖6中概述了在上述的系統中用於壓縮圖象數據流以便創建混合的壓縮圖象數據文件的優選的技術。控制邏輯可被再劃分成一系列邏輯塊或分段，包括配置分段250，在其中確定最佳壓縮算法、表、預測優選項、塊或子區域長度優選項等等。在數據接入和檢索分段252中，要被壓縮的圖象數據被接收，就像是來自資料庫伺服器28的說明性信息，如果使用的話。在評估分段254中，根據在配置分段250中確定的算法和優選項來評估圖象。在壓縮分段256中，某些數值被計算和被選擇用於壓縮子程序，以及圖象數據被壓縮，創建最後的壓縮文件。在最後的分段258中，文件代碼被加到壓縮數據上。然後，文件在步驟260被計算和在步驟262被存儲。壓縮和解壓縮邏輯然後通過在步驟264的壓縮圖象文件的最後接入、在步驟266的解壓縮算法的檢索和在步驟268的用於觀看和輸出的解壓縮，而被完成。下面將更詳細地描述以上的邏輯分段和處理過程。
控制邏輯的配置分段250包括配置在子程序中採用的特定的壓縮、預測和塊或子區域算法的步驟。因此，在步驟270，根據由預測誤差表示的相對熵水平產生一系列壓縮代碼表，用於最佳地壓縮圖象數據的子區域。正如本領域技術人員將會看到的，這樣的壓縮代碼表用來通常按照原先的數值的預期的分布或出現頻率，交叉參考原先的數值和壓縮的數值。在本優選實施例中，根據要被子程序壓縮的典型的圖象的分析，建立一系列壓縮代碼表。雖然在壓縮代碼表中實施的特定的編碼和範圍改變以及通常將在特定的應用中按經驗被確定，但幾個這樣的壓縮代碼表的例子被顯示於圖7-12。
參照圖7-12，每個壓縮代碼表，諸如圖7的表170，包括對於原先的圖象參量174被交叉參考的一系列壓縮的數據值172。在這些圖上顯示的例子中，分析可包括最後的代碼鏈路的表示，以比特計，用標號176表示，以及由每個表條目轉換的代碼的範圍，用標號178表示。在說明的實施例中，列172的壓縮的數據代碼轉換成列174的不同的數值，正如在壓縮子程序中預測的應用所標識的，後面接著確定在預測值與實際值之間的差值。因此，作為例子，在根據下面描述的預測算法識別1的差值的情形下，表170提供100的壓縮數據代碼。另外，應當指出，差值通常不代表編碼的象素本身的數值，而是在預測值與實際值之間的差值。因此，在表170的列176中概述的、3比特的代碼長度中，與預測值差1的、感興趣的象素將得到100的壓縮數據值，雖然象素值本身可以長得多。也正如圖7上看到的，在列172中提供的壓縮數據代碼可被概述為包括第一部分180，表示在表內的級別，後面接著是第二部分182，它表示在級別或範圍內的位置。因此，例如，在圖7的表的情形下，X-2到-3的差值範圍可被編碼為1101，後面跟隨有關附加比特，被設置為0或1，取決於差值是-2還是-3。在範圍的上限時，壓縮的數據代碼被取為各個象素的實際值，正如下面參照圖13描述的。
正如從這些圖看到的，用於把預測誤差或差值轉換成壓縮代碼的壓縮代碼表被確定來提供適合於對於數據流的每個子區域的差值的水平或變化的編碼的範圍。具體地，圖7的表170適配於最低的熵水平，正如在表中最短的代碼包容的低的差值變化(零)表示的，以及在不同的水平之間的相對較細的步長。圖8表示第二壓縮代碼表184，提供用於相對較高的熵，正如由表包容的相對較寬的最大水平表示的，以及與圖7的表170相比較的相對較高的差值範圍。圖9，10，11和12分別提供壓縮代碼表186，188，190和192的附加的例子，用於接連地編碼由預測誤差表示的、較高的熵水平，或在各個子區域內的差值。在說明的本實施例中，通過使用Huffman基於代碼的前綴和多比特擴展，而構建代碼表。
應當指出，由表的族系中的每個壓縮代碼表提供的壓縮比，取決於要被包容的相對的熵水平而變化。因此，圖7的表170提供16∶1的相對較高的最大值壓縮比，而圖12的表192提供2.29∶1的較低的最大值壓縮比。然而，已經發現，由於被最佳地選擇來包容子區域的預測差值的變化的壓縮數據代碼長度的使用，包容數據流子區域的不同的熵的多個不同的壓縮代碼表的使用導致優越的壓縮。
已經發現，對於特定的類型的圖象，或對於具有特定的典型的特性的圖象，可以預期各種熵水平。例如，在醫學診斷成像中，對於特定的模態，諸如CT和MRI數據，可以預期相對較高的熵水平。其他成像模態可提供在圖象強度水平上具有由較低的熵數值和相應的較低的預測差值反映的、相對較低的變化的圖象。而且，已經發現，特定的圖象類型可提供較高的或較低的特性熵值。在醫學診斷領域中，這樣的圖象類型可提供特定的剖面，諸如胸部，頭部，四肢等等，提供或多或少的變化，以及較強的或較弱的邊緣線和對比度。壓縮代碼表1特定的族系然後優選地根據要被系統壓縮的典型的圖象被建立。
回到圖6，通過在步驟270被產生和存儲的壓縮代碼表族系，配置分段250繼續產生預測優選項，如在步驟272表示的。如上所述，在本壓縮技術中不是採用實際象素強度值用於編碼，而是可以基於預測算法採用不同的數值。預測算法通常在圖象的低的熵區域中產生相對較低的數值，以及在較高的熵區域中產生相對較高的數值。然而，對於數據壓縮，預測誤差的使用，由於圖象上相對逐漸進行的強度變化，通常將導致低於(或在長度上短於)原先的數據流代碼值的數值的壓縮。
在本優選實施例中，可以採用幾個預測算法中的一個或多個預測算法。再次參照圖5，在簡單和直接的算法中，每個象素p(i，j)的數值被預測為緊接在前面的象素P(i-1，j)的數值。這個預測算法提供計算上極其有效的工具用於預測每個象素數值，圖象中的第一象素被估值為零的數值。然後通過找出感興趣的象素的預測值與實際值之間的差值的絕對值，而產生不同的值。最後得到的差值形成與原先的圖象矩陣相等尺寸的矩陣。
現在規劃了幾個替換的預測算法，也可以採用其他算法。在本優選實施例中，這些預測算法可被概述為如下Ip(i，j)＝Ip(i-1，j)(P1)；Ip(j)＝Ip(i-1，j)+Ip(i，j-1)-Ip(i-1，j-1)(P2)；Ip(i，j)＝((3*(Ip(i-1，j))+Ip(i-1，j-1)+Ip(i，j-1)+Ip(i+1，j-1))/6(P3)；Ip(i，j)＝((-2*I(i-1，j-1))+(3*Ip(i，j-1))+(3*Ip(i-1，j)))/4(P4)；Ip(i，j)＝((-5*I(i-1，j-1))+(7*Ip(i，j-1))+Ip(i+1，j-1)+(9*Ip(i-1，j)))/12(P5)；Ip(i，j)＝Ip(i，j-1)+Ip(i-1，j))/2(P6)；其中符號「I」代表象素強度，以及各個象素符號按照圖5被映射。
再次地，已經發現各個預測值對於各種類型的圖象、從各種形態得出的圖象、和在重建圖象上的各種特性或可看見的解剖剖面，是特別有用的。例如，預測算法P1提供每個當前的象素值的極簡單的和快速的「最後值」的估值。預測值P2提供某種程度的邊緣檢測能力，但可消除噪聲在圖象上的影響。第三預測值P3是線性預測，表明對於某些圖象類型是有用的，以及採用多個周圍的象素的數值，更重地加權最後數值。實際上，圖6的在步驟272產生的預測優選項將遵循對於各種圖象類型的和形態的經驗結果。
圖6的控制邏輯的分段250中顯示的最後的步驟是產生子區域優選項，用於把圖象數據流劃分成子區域。如上所述，雖然圖象數據流的子區域的長度可以是不同的，或可以取決於諸如熵水平那樣的因素而變化，在本優選配置中，子區域長度被設置為互相相等，但可以取決於諸如產生圖象數據的模態、圖象類型、在重建的圖象上顯示的剖面等等那樣的因素而變化。例如，32象素的子區域長度現在被設置為預設的，但8，16，24或大於32象素的替換的子區域長度被規劃的。通常，在本實施例中在步驟274設置的優選項取決於圖象矩陣中列的數目，8的子區域長度被使用於具有64或更少的列的矩陣，16的子區域長度被使用於具有128或更少的列的矩陣，等等。為了減小計算複雜性和改進速度，在本優選實施例中，沿著主要方向或圖象矩陣的軸(即，行或列)取子區域，取決於數據被存儲的方向。另外，子區域優選地只是一維的。
通過壓縮算法、表、預測優選項、和設置的子區域尺寸優選項，圖6顯示的控制邏輯進到分段252。在該邏輯分段，圖象數據被接收，如步驟276表示的。正如上面指出的，圖象數據可以直接從外部源接收，或可以從PACS本身中的存儲器被接入。在步驟278，被使用來選擇壓縮子程序的算法或參量的任何說明性信息從資料庫伺服器被檢索。正如上面指出的，這樣的說明性信息可被存儲在資料庫，以及可以補充被包含在圖象數據流的說明性標題內的信息。
在分段252後，控制進到評估分段254。在這個分段內，查閱圖象數據找出說明性信息，如步驟280表示的。如上所述，在說明性信息可提供的情形下，諸如在圖象數據流的說明性標題部分中的依從DICOM的數據或來自資料庫的說明性數據，某些或全部這些數據在步驟280被查閱。根據在配置分段272設置的優選項，在步驟282選擇預測值，取決於在步驟280識別的圖象特性。再次地，這些可包括發起成像系統的形態，圖象上表徵的研究類型或解剖剖面，圖象上列的數目，行的數目等等。而且，在步驟282選擇預測算法時可以考慮其他因素，諸如想要的計算效率，系統的處理能力等等，在這樣的處理器能力是有限的情形下或在希望附加速度的情形下，選擇計算上有效的預測算法。在步驟284，按照在步驟274確定的優選項選擇在把圖象數據流劃分成子區域時的子區域尺寸。再次地，步驟284可以變換預設選擇，它可被改變，取決於對於選擇預測算法所考慮的某些或全部特性或因素。
評估分段254繼續選擇壓縮表的子組，在適當的情形下，如步驟286表示的。具體地，根據某些圖象特性，預選某些壓縮表作為預設可能是有用的。例如，在特定的形態中發起的特定的圖象類型，諸如CT或MR圖象，可以通過在步驟286選擇的特定的候選表被最好地壓縮。正如下面描述的，這個壓縮標題將包含標識壓縮子程序的版本、在步驟282選擇的預測算法、在步驟284選擇地子區域尺寸等等的代碼。
在控制邏輯的壓縮分段256中，在步驟290計算一組預測誤差或差值。如上所述，這些數值是基於在步驟282選擇的一個或多個預測算法的應用，以及隨後把每個象素的預測值和實際值進行比較，確定預測誤差或差值。最後得到的預測誤差然後形成數據流，第一象素被分配以它的實際值，後面跟隨子區域的每個象素的差值。
本技術根據對來自在步驟270建立的壓縮代碼表族系的表的適當的選擇提供每個子區域的最佳壓縮。為了確定哪些表提供最好的壓縮，在圖6的控制邏輯的步驟290，通過把每個候選的壓縮代碼表應用到從預測算法的應用得出的數據上，而計算壓縮數據的候選長度。對於每種情形(即每個壓縮代碼表的應用)，把每個子區域的總的數據流相加。完成每個子區域後得到的和值被比較，以便識別哪個壓縮代碼表對於子區域導致最短的數據流。相應的壓縮代碼表然後被選擇，如步驟292表示的。在步驟294，標識對於每個子區域被選擇的表的代碼然後被插入到壓縮數據和它的標題中，正如下面更詳細地描述的。
正如上面指出的，評估分段254或壓縮分段256可包括預設和對於最佳代碼表的選擇的限制。例如，取決於諸如要被編碼的圖象數據的比特深度那樣的因素，可以作出在壓縮代碼表之間的某些預設選擇，諸如對於8或更小的比特深度的頭四個表的選擇。另外，在這個選擇處理過程中可以作出對於指定的壓縮代碼表的某些優選項，取決於諸如發起圖象數據的形態那樣的因素。作為例子，CT和MRI數據可有助於編碼象素強度的更高的過渡段，相應於更高的熵區域。因此，優選項可被包括在壓縮代碼表的選擇中，取決於在步驟280查閱的說明性數據，諸如寧願要一個或多個更高的熵表，用於在這樣的形態中發起的圖象。最後，在本優選實施例中，代碼被直接插入到壓縮的數據流中，提供關於哪個選擇的表被採用來用於壓縮各個子區域的指示。為了使得壓縮最佳化，可能希望把在控制邏輯的預處理分段中可被選擇的表的數目限制為可以方便地以有限數目的比特被編碼的數目(諸如2比特的數據)。因此，在表標識代碼要以2比特被提供的情形下，在預處理過程分段上施加一個約束條件，這樣，只有四個候選表可被選擇用於壓縮。在一個附加比特可提供使用於表的標識的情形下，8個候選表可被選擇和被編碼。
在步驟294，用於子區域壓縮的密鑰代碼被插入到壓縮的數據流，緊接著的是壓縮的子區域數據。正如上面指出的，在採用四個候選表用於壓縮的情形下在步驟294插入到代碼可包括一對指定的比特。在步驟288被創建的壓縮標題交叉參考這個密鑰代碼到選擇的壓縮表。在步驟296，子區域的圖象數據通過應用選擇的壓縮代碼表被壓縮。分段256的一系列步驟對於圖象的每個子區域被重複進行，直至整個圖象被壓縮為止。
在最後的分段258，對於每個圖象的壓縮的數據被完成。具體地，在步驟298，壓縮結束塊被加到壓縮的數據上。在步驟300，在壓縮結束塊後面，插入墊整的比特。最後，在步驟302，在壓縮處理過程中計算的檢驗和值被加到壓縮的數據，以便提供用於驗證正確的解壓縮的裝置。在分段258期間被加到壓縮數據的代碼的位置和類型，在下面參照圖13更全面的描述。
在說明性標題被提供給有限的圖象數據的情形下，說明性標題優選地被置於與壓縮標題相鄰，完成圖象文件，正如步驟260表示的。將會指出，最後得到的數據文件是混合壓縮數據文件，其中說明性標題數據是可讀出的，用於圖象管理、接入、傳輸、和類似的目的，而大量圖象數據如上所述地被最佳地壓縮。在步驟262，最後得到的文件典型地被保存在短的項目貯存系統中，或在檔案中。在步驟264，圖象被接入，用於查閱、分析、硬拷貝創建、等等。在接入圖象後，在混合壓縮數據文件中識別的解壓縮算法被檢索，用於解壓縮，硬體壓縮的圖象數據被解壓縮，如步驟266表示的。這個解壓縮過程遵循壓縮標題信息，與被採用來壓縮對於每個子區域的數據的相同的壓縮代碼表，被用來解壓縮數據。壓縮代碼表的這個應用導致對壓縮所基於的預測誤差或差值的識別，以及被採用來產生差值的、特定的預測算法然後被使用來以無損的方式重新產生原先的圖象數據。
圖13表示按照上述的技術被壓縮的圖象數據組。圖象數據組，總的用標號194表示，包括在步驟160被附著的說明性標題196，連同在步驟192附加的壓縮標題198一起。在壓縮標題198後面是壓縮圖象數據200，它包括壓縮圖象子區域202，204等等。每個壓縮數據子區域又包括被使用來編碼子區域的算法(例如，壓縮代碼表)的識別符，後面跟隨實際的壓縮數據。
圖13還顯示當前規劃的用於壓縮標題198的格式。如圖13所示，壓縮標題包括壓縮子程序版本的識別符206，後面跟隨在壓縮處理過程中使用的預測算法識別符和子區域長度識別符208。壓縮算法標識分段210然後被插入到壓縮標題，標識哪個壓縮算法(例如，壓縮代碼表)被選擇用於壓縮以及每個表被編碼到每個子區域的數據流中的方式。在圖13的例子中，例如，表0，3，4和5被選擇，用標號212表示，每個表用在對於每個子區域的壓縮的數據的頭2個比特內找到的2比特二進位代碼表示。
圖13還顯示用於每個圖象子區域202、204等等的壓縮的數據代碼的、在本優選實施例中的格式。在說明的實施例中，每個子區域的第一部分包括被使用來壓縮子區域數據的壓縮表的識別符，正如對於子區域202用標號214表示的，以及對於子區域204用標號218表示的。這個密鑰代碼後面跟隨壓縮代碼，正如分別用標號216和220表示的。最後，與13顯示被插入在每個壓縮圖象文件或文件的一部分的末尾的代碼。具體地，在圖象的最後的子區域BN後面，塊代碼部分222的結尾被附加。正如上面指出的，這個塊代碼的結尾表示圖象的結束，或可被使用來表示圖象的一部分的結束，其中數據壓縮子程序在多個圖象內被改變，諸如由於圖象數據熵的大的變化。墊整代碼被插入，用標號224表示。這個代碼可以具有按需要的可變尺寸，以便在一個整個的字長度上完成壓縮數據文件。最後，加上32比特的檢驗和值部分226，完成壓縮的數據。
本技術的上述的方面可以適配於各種情形，取決於要被壓縮的圖象的類型。例如，該技術可被使用於由變化的灰度水平組成的圖象和彩色圖象。正如本領域技術人員將會看到的，彩色圖象典型地包含各種彩色分量，由於它們的各個強度，它們呈現彩色變化。上述的技術可以使用在或者互相分開或者互相不分開彩色分量的情形下，但優選地，通過分開彩色分量和按組處理(即，壓縮)分量而施加上述技術。同樣地，多幀圖象可被包容在本技術中。正如本領域技術人員將會看到的，這樣的圖象典型地包括通過行和列被編碼的、多個分開的圖象，而不帶有被放置在分開的圖象之間的分開的說明性標題(例如，依從DICOM的標題)。在這樣的情形下，表示相應於不同的圖象幀的位置的、壓縮數據中的偏移的代碼，優選地被插入到混合壓縮數據文件的說明性標題中。
已經發現，上述的圖象數據壓縮和解壓縮技術可被進一步改進，提供用於多解析度(或多尺寸)圖象數據壓縮，進一步增強數據傳送和解壓縮的速率。在用戶不希望觀看具有最大解析度的全部圖象的情形下，或在用戶觀看埠是有限的情形下，這樣的多解析度圖象壓縮便於傳送減小的尺寸的圖象給用戶觀看，具有優越的圖象質量。而且，正如下面描述的，本技術的多解析度圖象壓縮方面通過只傳送相應於還沒有傳送的較大的尺寸圖象的分量的一部分壓縮數據，而允許用戶相對較快地觀看減小的尺寸或減小的解析度圖象，以及此後「變焦推拉(zoom)」圖象。然後附加數據被處理，以及與減小尺寸的圖象數據相組合，得到較大的尺寸的圖象。
本多解析度實施方案是基於與正如上述的、最佳化的H代碼壓縮相組合的無損整數小波分解，以及基於對來自小波分解的高頻數據組的性質的識別的Huffman代碼壓縮的修改方案。具體地，正如本領域技術人員將會看到的，小波分解涉及二重濾波和子採樣處理過程。這產生分級結構的子頻帶組，如圖14所示。如圖14所示，圖象數據組300包括低頻分量302，連同高頻分量304，它可被看作為來自低頻分量的噪聲或變化。單電平小波分解導致分解的數據組306，它包括一個低頻子頻帶LL，在圖14上用標號308表示，連同三個高頻子頻帶LH，HL，和HH，用標號310，312和314表示。以後的分解可被看作為產生另一個數據組316，其中低頻子頻帶被進一步分解成子頻帶組318，包括一個低頻子頻帶320，連同三個附加高頻子頻帶322，324和326。
典型地，小波變換是實數(浮點)濾波器，其結果也是實數值。在最近之前，只有S變換(修正的Haar小波)提供基於整數的變換和重建。正如從變換的性質看到的，對於浮點運算很難保留精度。然而，通過被稱為「提升」的技術，任何小波變換可被實施為具有完全可逆性的、基於整數的變換。
通過使用這種「提升」技術，各種小波變換被分析，以及被比較，包括S變換(具有提升的Haar小波)，(2+2，2)變換，和(4，2)變換。而且，分析是根據最後得到的子頻帶的信息理論的熵值完成的。以2為基底的熵值通過Kraft不等式提供可變長度代碼(VLC)的平均長度的較低的邊界。除了熵值以外，對於表示在四個子頻帶的每個子頻帶中一個單項的數值所需要的運算被確定。分析的結果假設使用於變換的最佳小波是S變換。雖然可以採用其他變換，在本實施例中，最好是採用S變換，重點更多地被放置在變換的速度或複雜性上，而不是最後得到的壓縮比。
對於圖象數據組的分解，一維的向前一步小波變換是基於以下的公式 對於n∈
和H(n)＝C(2n)-C(2n+1)；其中C(i)對於n∈
代表輸入數據，L和H是分解的低頻和高頻分量，以及C是輸入數據。由符號 代表的運算產生小於操作數的、最大的整數，「N」是輸入數據的尺寸。
這個變換的反向變換，一步長逆小波變換由下式描述 和C(2n+1)＝C(2n)-H(n)在以上的公式中隱含的假設是，數據尺寸「N」是偶數。雖然這個假設對於理論分析和說明是正確的，但它對於本技術中要被壓縮的某些數據組可能是不正確的。然而，本技術被調整成包容輸入數據的奇數和偶數尺寸，以及把一維變換擴展到二維，正如下面概述的。
用於上述的前向和反向小波變換的公式提供一維單步變換。二維的遞歸單步小波分解提供圖象的圖案，如圖14所示。在本技術中，單步小波變換的遞歸是對於低頻或「LL」分量在每個級別上執行的。對於變換的電平的數目是通過固定最小的解析度的行和或列尺寸而被確定的。這個級別數值是通過對於分解原先的圖象的行或列尺寸的最大值分解成想要的最小的解析度尺寸所必須的步驟而被確定的。如果「n」是這個電平變量，則使用以下的公式n＝log2(max(rows，cols))-log2(dsize)其中n是分解的級別數，「rows」和「cols」是原先的圖象尺寸，log2是以2為底的對數，以及dsize是最小解析度圖象的可配置的尺寸。
在每個級別上對奇行或列執行特別的處理。在本技術中，奇行或奇列被重複，目的是迫使它成為偶數，這樣，用於小波變換的算法是無接縫的單元。雖然這個加法或多或少加到對於圖象貯存所需要的存儲器空間，當執行壓縮時加法是可忽略的，因為高頻子頻帶在這些行或列上將具有全零。
參照以上採用的專用名詞，用來把方形o輸入圖象數據(a，b，c，d)分解成11，h1，1h，hh的二維一步前向變換遵循以下的公式 hh＝(a-b)-(c-d)除了以處理在每個級別的變換時的奇數行和奇數列外，本技術被調整成當使用16比特數組時包容溢出的可能性。雖然所有的數值可被處理為32比特數值，但可能造成在執行想要的變換上的速度的丟失，以及對於處理圖象所需要的存儲器的很大的增加。在被設計來用於PACS的本實施方案中，因為極大多數數據值位於用於未加標記的和加標記的數據的14比特內，為了保持算法的速度和創建最小可能的存儲器映射表，在檢驗溢出條件時，採用16比特的加標記和未加標記的子程序作為預設項，正如下面描述的。當遇到溢出條件時，基於16比特的變換子程序外出到適當的溢出子程序。
圖15示意地顯示通過小波分解和H代碼壓縮的圖象數據的逐步處理，產生數據流，用於貯存、接入和傳輸。通常的處理流程，在圖15上總的用標號328表示，從圖象數據組330開始，該圖象數據組可以以任何適當的方式被獲取以及可以被預處理，諸如進行動態範圍調節、圖象增強等等。這個圖象，在本例中被表示為級別0，然後通過如上所述的前向小波變換被分解，提供數據組332，它本身包括LL、LH、HL和HH數據組。低頻數據組然後通過同樣的前向小波變換被進一步分解，產生下一個級別數據組334。對每個接連的級別的低頻數據組的進一步小波變換提供類似的數據組，直至達到最後的數據組為止，它被認為是想要的最小的或最低的解析度的數據組，在本例中用」n」表示。
通過接連的小波分解得到的數據組然後被如下地壓縮。在每個級別上，高頻數據組按照修正的壓縮子程序被壓縮，正如用標號338表示的。在本修正的子程序中，所有的處理是與上述的處理幾乎相同的，不同處在於使用數據組的實際值，而不是預測誤差值。也就是，不執行圖6所示的步驟280-290，而其他步驟，諸如子區域分析、最佳代碼表選擇等等，以基本上相同的方式被執行。對高頻小波變換的數據組執行的修正壓縮子程序是基於這樣的認識小波變換的數據已經被去相關，以使得本壓縮技術能夠被直接應用，而不需要預測或計算誤差值。
因為對於每個較高的級別的低頻數據組被進一步分解，說明這些數據組的信息被保持在較低的級別上，例外的是最低級別的、低頻數據組(即，第n級別的低頻數據組)。在本實施方案中，這個數據組按照上述的預測誤差壓縮技術被壓縮，正如圖15上標號340表示的。
關於圖15上概述的分解和壓縮，應當指出幾點。首先，正如本領域技術人員將會看到的，取決於被分析的數據的尺寸和類型，上述的H代碼表中的數值、子區域長度、和其他特定的參量可被調整來提供想要的壓縮比和壓縮速度。而且，因為低頻數據的接連的分解導致逐漸較小的數據組(在兩個尺度上減半)，這些數據組對於本技術的多解析度壓縮和解壓縮方面，提供在任何可提供的級別上接入、傳輸和重建的可能性。
在如圖15概述的、壓縮高頻和低頻數據組後，最後得到的數據被彙編成數據流或文件，正如用標號15表示的。在本實施例中，數據流包括說明性標題344，後面是一系列數據組，包括第一數據組346，用於最低級別解析度的數據(包括低頻和高頻壓縮數據)，以及接連的數據組348，每個包括對於各個級別的高頻壓縮數據。在本實施方案中，數據流或文件包括描述多解析度方案的版本、前向變換的類型(具有/不具有溢出的加標記/未加標記的，見下面的討論)、小波分解的級別的數目、每個子頻帶級別(解析度)的行和列數值、以及從最小到最大的所有的子頻帶的壓縮的尺寸的標題。另外，最低級別低頻數據組通過使用上述的預測壓縮而被壓縮，而對於每個級別的高頻數據組通過使用適當的非預測的或修正的壓縮方案被壓縮。除了把數據貯存標題存儲在壓縮數據流的頂部以外，在醫學診斷方面，其他單元可被存儲在DICOM標題中。在本實施方案中，這些包括級別數「n」，行(rr)數值(rr(n)，rr(n-1)...rr(0))，列(cc)數值(cc(n)，cc(n-1)...cc(0))，以及對於每個級別的壓縮的數據尺寸(cxebyte)(cxebyte(n)，cxebyte(n-1)，...，cxebyte(0))。
正如上面指出的，為了提供從處理和貯存的觀點看來有效的實施方案，本實施例提供16比特處理，只在輸入數據需要的情形下提供32比特處理。參照圖16，概述了用於按照本方法的小波變換的邏輯過程，正如用標號350表示的。在本實施方案中，四個前向變換子程序被編碼，對於加標記的未加標記的16比特數據每個一個，以及對於處理加標記和未加標記的溢出條件每個一個(溢出子程序是它們的16比特對應物的32比特版本)。因此，在步驟352，對於加標記和未加標記的數據執行前向變換。在步驟354，數據被分析來確定是否需要溢出處理。如果不需要的話，變換係數被返回，正如步驟356表示的，以及處理如上所述地繼續進行。然而，如果需要32比特處理，則邏輯過程轉到步驟358，在其中變換從溢出重新啟動，以及來自這樣的處理的變換係數被返回，正如步驟360表示的。類似的技術可應用於處理8比特和彩色數據類型。
當與在小波分解的數據組的最低的或第n級別時使用的壓縮相組合時，上述的方案可被概述為如圖17所示。邏輯過程，總的用標號362表示，在步驟364開始，其中圖象數據被輸入用於前向變換。在本實施方案中，四個子程序被編碼，相應於四個前向子程序。在下面描述的重建階段，編碼類型標誌表示要被使用的適當的逆變換子程序、這簡化了重建階段。圖17上概述的處理流程反映實施方案，在其中，連同非預測的或修正的壓縮方案，處理過程被調整來操作通過各個溢出前向變換子程序產生的32比特加標記和未加標記的數據。因此，在步驟366，確定是否發生溢出需要32比特處理。如果不是的話，則在步驟368產生對於接連的級別的子頻帶或數據組，以及對於子頻帶的所有的高頻數據組實行修正的壓縮技術，正如步驟370表示的。正如上面指出的，最低的或第n級別低頻數據組按照預測壓縮技術被壓縮。如果在步驟366確定需要溢出處理，則在步驟374產生子頻帶或數據組，以及高頻數據組通過32比特處理被壓縮，正如步驟376表示的。另外，第n級別的低頻數據組在步驟372按照預測壓縮方案被壓縮。正如上面指出的，對於壓縮使用的壓縮Huffman代碼表可以按照數據的迫切性被調整，諸如處理最後得到的18比特加標記和未加標記的數據。在本實施方案中，附加代碼表被採用來在輸入超過16比特的貯存時進行編碼和解碼。溢出條件具有加標記的18比特的最大比特深度。
上述技術的本實施方案提供函數調用，接入到以上列舉的所有的數值。這些單元對於解壓縮和逆變換子程序是不需要的，因為它們存在於壓縮數據流的比特中。然而，它們在用戶希望以不同的解析度級別顯示圖象的情形下是想要的。解壓縮和重建子程序可被組合，這樣，對於所有的用戶不需要改變接口，不用緩存重建的數據。對於具有以各種解析度級別進行顯示的特別的需要的用戶，可以開發用戶特定的子程序。
在圖18上多少更詳細地顯示通過上述的技術創建的數據流或文件映射。如上所述，數據流或文件342包括標題344，後面是對於壓縮的子頻帶或數據組的代碼值，從第n數據組開始。在這些數據段內，部分378編碼低頻和高頻子頻帶或數據組。在以下的數據分段348中，部分380編碼用於較高的級別的高頻子頻帶或數據組。也應當指出，如上所述，附加代碼數值被包括在數據流內，用於以上參照Huffman代碼表討論的信息，以便使用於壓縮、子區域長度等等。
圖19示意地概述了用於從壓縮的數據文件解壓縮和重建圖象的處理過程。該處理過程，總的用標號382表示，包括接入對於最低級別數據組的數據和要被提供給用戶尺寸或解析度的任何另外的數據組的數據。因此，如圖19上概述的，來自文件的數據按照被存儲在標題中的信息被接入，以及被解壓縮，對於最低級別的低頻數據組按照以上討論的預測誤差技術被解壓縮，正如參考數字384表示的。高頻子頻帶或數據組按照修正的壓縮技術被解壓縮，正如標號386表示的。也就是，不是把解壓縮的數據作為預測誤差對待，而是最後得出的數據直接作為小波變換係數對待。
在直到想要的級別的數據解壓縮後，對解壓縮的數據執行逆小波變換，較低的級別的圖象數據組用作為對於下一個更高的圖象級別的低頻子頻帶。因此，通過處理最小解析度的「LL」頻帶以及把它與相關的「HL」、「LH」、和「HH」頻帶相組合，產生下一個更高的解析度的「LL」頻帶，而運行逆變換子程序。這個處理過程重複進行，直至達到圖象的全部解析度或得到特定的級別的解析度為止。一步逆變換取11，h1，1h，和hh數值，也就是對於最低級別的數值，以及產生對於下一個級別11頻帶的方形象素(在最後的逆變換時產生圖象的全部解析度象素數據)。
另外，參照以上採用的專用名詞，一步的二維逆變換服從以下方程組 在本實施方案中，用於逆變換的設計被做成對於可能的單級別重建的模塊。這允許用戶規定用於重建的想要的級別，從最小的解析度到全部解析度。而且，在壓縮數據流中的前向變換類型的編碼允許使用正確的逆變換子程序進行重建。
應當指出，上述的技術允許以存儲的尺寸和解析度中的任一種尺寸和解析度來接入、傳輸和重建圖象。而且，在希望從已由用戶接入的圖象進行變焦推拉或增強解析度的情形下，只需要用於較高的解析度級別的附加的高頻頻帶被接入和被處理，以便與已被提供用於重建新的圖象的數據相組合。
本技術的多解析度方面因此提供對於在0與「n」之間的特定的級別的目標的解壓縮和重建。用戶從標題(諸如在醫學診斷應用中的DI COM標題)中存在的信息提供壓縮數據流的適當的子組，把想要的重建級別表示給級別選擇子程序。象素緩存器允許用戶存儲擴展的和重建的圖象。
上述的精確的功能允許用戶有效地使用可提供的傳輸帶寬。圖20的表388概述了對於在醫學診斷方面產生的圖象的示例性壓縮結果。在該例子中，典型的胸部CR圖象(2048的行尺寸和2500的列尺寸)被變換成五個級別。顯示了每個級別的行和列尺寸的相關信息以及相關的壓縮的字節。10MB圖象是被多解析度地壓縮到3909848位元組的尺寸(表上對於每個圖象級別列出的字節數目的總和)。因此，為重建全部解析度2048×2500的圖象，需要傳輸約3.9MB數據。
然而，用戶可如下地接入小得多的數據量。作為例子，假設在典型的網絡-委託客戶應用中，用戶監視器的解析度尺寸約為1k×1k。通過查閱在表388上闡述的數據，這個尺寸信息近似許可重建到級別1。因此，對於從伺服器傳輸所需要的數據等於979988位元組(包括級別1的圖象的字節的總和)。然而，在許多情形下，完全監視解析度的子組被分配給圖象顯示分量。因此，在本例中，第一圖象可以以非常快速的處理過程被重建到級別2，特別是與最高的解析度圖象的傳輸與重建相比較的話，它只需要傳輸255428位元組。由於多解析度方案允許以後 到較高的級別，剩餘的724560位元組用來從級別2圖象重建級別1，以及剩餘的2929860位元組隨後用來從級別1的重建圖象重建全部解析度圖象。
以上的技術也可被使用來通過只選擇地傳送對於在委託客戶處想要的顯示解析度所必須的、多個分解的級別中的那些級別，而更有效地傳送圖象數據。初始地，委託客戶檢索一個或多個較低的解析度級別，諸如最低的分解級別N，用於在委託客戶處顯示圖象。剩餘的較高的解析度級別，諸如在分解級別N-1和1之間的那些解析度級別，保持在伺服器處，用於由網絡客戶以後按需要檢索。因此，如果用戶在委託客戶處想要更高解析度的圖象顯示，則委託客戶從伺服器檢索一個或多個較高的解析度級別，以便支持該較高的解析度。剩餘的解析度級別只存在於伺服器，直至用戶命令需要那些其餘級別的本地解析度顯示為止。
圖21顯示示例性圖象傳輸系統400，它包括伺服器402和遠離伺服器402的委託客戶404。多個圖象數據405被部署在伺服器402，這些圖象數據當需要在委託客戶404的觀看埠406上以想要的解析度顯示圖象時，是可由委託客戶404接入的，用於檢索想要的圖象解析度級別。圖象數據405可包括標題408和多個圖象數據塊，諸如相應於圖象解析度級別的數據塊，它們已經通過小波分解被產生以及已經通過任何上述的壓縮技術被壓縮。例如，圖象數據405可包括圖象數據塊，諸如圖象解析度級別410，412，414，和416，它們相應於從級別N到級別1的逐漸更高的解析度級別(例如，見圖15和18)。一個或多個這些圖象解析度級別410，412，414和416可以根據由委託客戶404為了顯示在觀看埠406上而請求的特定的圖象解析度被發送，正如箭頭418表示的。例如，委託客戶404可能想要顯示相對較低的圖象解析度，它請求圖象級別410和412。如果這些圖象級別410和412在委託客戶404處是本地不可提供的，則委託客戶404可以通過自動或人工請求程序過程進行從伺服器402請求需要的圖象級別410和412，正如下面詳細地描述的。當委託客戶404從伺服器402檢索圖象數據時，圖象數據(即，對於圖象級別410和412的圖象數據)可被委託客戶404存儲/超高速緩存到貯存裝置420。如果委託客戶404隨後想要相對較高的圖象解析度(即，高於圖象級別410和412)，則委託客戶404可從伺服器402請求必需的圖象級別以及把這些圖象級別存儲在貯存裝置420中。正如下面詳細地描述的，圖象傳輸系統400通過把圖象級別410到416的圖象解析度與觀看埠406的想要的解析度進行比較，而確定在觀看埠406處對於想要的解析度的必需的圖象解析度級別數目。系統400在從伺服器402起始或隨後檢索圖象數據時通過閱讀標題408，可以得到圖象級別410到416的解析度特性。
如圖22和23所示，被部署在伺服器402的圖象級別410到416不一定具有與觀看埠406匹配的解析度。例如，觀看埠406可以具有觀看埠解析度422，它具有尺度424和426(例如，256×256象素)。正如上面詳細地描述的，本技術逐漸重新組合圖象級別410到416，提供圖象428的接連地更高的解析度顯示。在這個重建處理過程的每個點，一個或多個圖象級別410到416被組合，提供圖象解析度430，它具有尺度432和434。正如下面更詳細地討論的，在觀看埠406上對於想要的顯示解析度的必需的圖象級別很大地取決於為使圖象適配於委託客戶觀看埠406所需要的解析度縮放量。例如，圖象級別410和412可分別提供140×140象素和280×280象素的圖象解析度。
系統400通過比較圖象428的解析度與觀看埠406，確定對於把圖象428適配於觀看埠406所必須的縮放，以及通過比較必須的縮放與縮放門限因子(ST)而識別必須的圖象級別。任何適當的門限因子(ST)可被使用於以上的比較，雖然ST因子對於想要的應用可被有利地使用於保持可接受的圖象質量。因此，大約50％到70％的經驗的縮放門限因子(ST)(例如，1.6或60％的縮放)可以特別好地適合於保持圖象質量。在運行時，系統400可使用因子ST來確定相對較低的圖象解析度(即，圖象級別410)適合於在觀看埠406處顯示。因此，委託客戶404進行從伺服器402獲取圖象級別410。委託客戶404然後重建圖象428，以及向上縮放重建的圖象428，以便適合觀看埠406。如果系統400使用因子ST確定，相對較高的圖象解析度(即，圖象級別412)是對於在觀看埠406處可接受的圖象必須的，則委託客戶404進行獲取圖象級別412。委託客戶404然後通過使用檢索的圖象級別412和先前在委託客戶404處存儲和顯示的圖象級別410，而重建圖象428。重建的圖象428然後被向下縮放，以便適合觀看埠406。下面參照圖24，25和27更詳細地討論上述的縮放門限因子(ST)。
如圖22所示，圖象428通過把圖象解析度430向上縮放一個小於縮放門限因子(ST)的因子到觀看埠解析度，而適配於觀看埠406，這保留圖象428的清晰度。因此，圖象傳輸系統400引導委託客戶404隻獲取具有相對較低於觀看埠解析度422的解析度的圖象級別。例如，如果圖象解析度430相應於圖象級別412，則委託客戶404隻獲取高到和包括圖象級別412的圖象級別。
相反，如圖23所示，圖象428通過把圖象解析度439向下縮放一個分數的縮放因子到觀看埠解析度422而適配於觀看埠406。在這種情形下，系統400選擇圖象級別410到416中相對較高的一個圖象級別，因為相對較低的圖象級別需要過分大的基於縮放門限因子(ST)的縮放。例如，圖象級別410可能需要1.7的縮放因子，使得圖象428適配於觀看埠406，而圖象級別412可能需要0.9的縮放因子，使得圖象428適配於觀看埠406。如果縮放門限因子(ST)被經驗地設置為1.6，則系統400識別圖象級別412作為用於在觀看埠406處以觀看埠解析度422重建圖象428的可接受的圖象解析度級別。因此，圖象傳輸系統400獲取相對較高的圖象解析度級別，確保在觀看埠406內可接受的圖象清晰度。
圖24是顯示低於圖象傳輸系統400的初始圖象檢索和顯示處理過程438的流程圖。如圖所示，處理過程438通過從伺服器請求圖象(方塊440)，然後把圖象數據流從伺服器發送到委託客戶(方塊442)而進行。被發送到委託客戶的圖象數據流在圖18和21上最好地顯示。委託客戶404然後讀出圖象數據流的標題408(方塊444)，以及從標題408提取圖象特性，諸如圖象級別的圖象解析度特性(方塊446)。
正如上面提到的和下面詳細地討論的，處理過程438然後進行選擇圖象解析度級別(IRL)，用於在委託客戶觀看埠406上顯示(方塊448)。處理過程438可以同時地或飛行中(on-the-fly)地選擇圖象解析度級別IRL，因為委託客戶404從伺服器402檢索圖象數據流407。因此，委託客戶404初始地請求整個圖象數據組405，這個圖象數據組是以增加的更高的圖象解析度的次序被檢索，用於重建圖象。委託客戶404繼續檢索圖象數據流407，直到選擇的圖象解析度級別IRL，這適合於在委託客戶觀看埠406處觀看圖象(方塊450)。如果處理過程438確定對於選擇的解析度級別IRL已經檢索到圖象數據405的足夠的部分(方塊452)，則處理過程438停止檢索圖象數據流407(方塊454)。然而，如果對於選擇的解析度級別IRL還沒有檢索到圖象數據405的足夠的部分(方塊452)，則處理過程438繼續進行檢索圖象數據流407，直至獲取足夠的圖象解析度級別用於以選擇的解析度級別IRL顯示為止(方塊456)。
檢索到圖象數據流然後被存儲/超高速緩存在委託客戶404的貯存裝置420，用於圖象428的本地顯示(方塊458)。通過從圖象數據流407分解圖象數據(方塊460)、通過從高到檢索的解析度級別IRL的圖象級別重建圖象428、以及縮放圖象428適合於委託客戶觀看埠406(方塊462)，而準備好在觀看埠406顯示的圖象428。圖19顯示示例性圖象分解技術，而圖22，23和26顯示示例性圖象縮放技術。圖象428然後在委託客戶觀看埠406上以選擇的解析度級別IRL被顯示(方塊464)。正如上面討論的，對於初始顯示選擇的圖象解析度級別(IRL)是最低的圖象解析度級別，它不需要大於縮放門限因子(ST)的要被縮放的圖象數據，用於在觀看埠406顯示。
正如上面討論的，本技術通過只按對於在委託客戶觀看埠406顯示圖象428的需要傳送圖象數據的選擇的部分，而改進數據傳送效率。因此，從伺服器402傳送到委託客戶404的圖象數據流407在足夠的圖象數據被檢索用於在委託客戶觀看埠406以想要的觀看埠解析度422進行顯示時被打斷。圖25是顯示示例的、圖象解析度級別(IRL)的選擇處理過程466的流程圖。如圖所示，處理過程466是通過確定以每個可提供的解析度級別被存儲在伺服器402的圖象解析度(方塊468)以及確定委託客戶觀看埠406的觀看埠解析度422(方塊470)。正如上面討論的，處理過程466可以從圖象數據流407的標題408提取圖象解析度。處理過程466然後通過比較觀看埠解析度422與逐漸更高的圖象解析度而進行選擇解析度級別(方塊472)。
這個解析度選擇塊472可以通過使用預設縮放門限因子(方塊474)或通過設置想要的縮放門限因子(方塊476)來進行。正如上面描述的，任何適當的縮放門限因子(ST)可被處理過程466用來保持可接受的圖象清晰度和其他圖象特性。通過使用縮放門限因子(ST)，解析度選擇塊472進行評估圖象解析度(IR)對觀看埠解析度(VR)。處理過程466分析被存儲在伺服器402內的每個圖象解析度級別(IRL)，直至識別到可接受的解析度級別為止(方塊478)。
因此，解析度評估從在步驟I＝0分析最低的圖象解析度(級別N的IRL)開始(方塊480)。通過確定觀看埠解析度(VR)是否大於被縮放門限(ST)縮放到IR(N-i)×ST的數值的圖象解析度(即，級別N的IRL)，而分析圖象解析度(方塊482)。如果觀看埠解析度(VR)不大於縮放的圖象解析度IR(N-i)×ST，則圖象解析度級別N適合於在觀看埠406顯示。因此，解析度選擇塊472進行選擇相應於IR(N-i)的圖象解析度的圖象解析度級別IRL(方塊484)。然而，如果觀看埠解析度(VR)超過縮放的圖象解析度IR(N-i)×ST，則解析度選擇塊472進行確定，附加的更高的圖象解析度級別是否仍舊在伺服器可提供的(方塊486)。如果更高的圖象解析度級別是不可提供的(方塊486)，則選擇當前的解析度級別用於在觀看埠406顯示(方塊484)。如果更高的圖象解析度級別是可提供的(方塊486)，則解析度選擇塊472在步驟I＝I+1進行評估跟隨在先前的評估的解析度級別(即，級別N)後面的下一個最低的解析度級別(即，級別N-1)(方塊488)。
解析度選擇塊472繼續進行通過方央480、482、486和488的環路，直至處理過程466識別到足夠高的、滿足縮放門限因子(ST)的圖象解析度級別(IRL)或實施最大圖象解析度(IR)級別1的圖象解析度級別(IRL)為止。一旦處理過程已識別和選擇適當高的圖象解析度級別(IRL)，處理過程466就可以使用選擇的解析度級別(IRL)，用於從伺服器402選擇地檢索圖象級別直到和包括選擇的解析度級別(IRL)。在本示例性實施例中，圖象傳輸系統400使用選擇的解析度級別用於想要的圖象的初始的和以後的檢索和在觀看埠406上的顯示。
正如以上參照圖24討論的，處理過程466檢索、存儲和分解在直到選擇的解析度級別(IRL)的圖象數據流407中的圖象數據。為了圖象428在觀看埠406上的最佳顯示，圖象428被以適當的因子縮放，把圖象428擴展或收縮到觀看埠406。圖26是示例性縮放處理過程490的流程圖，它把圖象解析度(即，選擇的圖象解析度級別)與觀看埠解析度(VR)進行比較，確定適當的向上或向下縮放因子(方塊492)。如果圖象解析度大於觀看埠解析度(方塊494)，則縮放處理過程490進行向下縮放圖象解析度430，以便適合於觀看埠解析度(方塊496)。例如，縮放處理過程490可以縮放圖象解析度430一個0.80或0.90的因子，適合於觀看埠解析度。如果圖象解析度小於觀看埠解析度(方塊494)，則縮放處理過程490進行向上縮放圖象解析度430，以便適合於觀看埠解析度(方塊498)。例如，縮放處理過程490可以縮放圖象解析度430一個在1.0與1.6之間的因子。正如上面討論的，縮放門限因子(ST)形成用於縮放的上界。然而，在圖象428是相對較小的或觀看埠406是相對較大的某些情形下，全部圖象數據組405對於圖象數據405的可接受地重建到觀看埠406是必須的。在這種情形下，縮放不限於縮放門限(ST)。上述的縮放處理過程490可以利用任何適當的縮放技術，諸如雙三次內插或雙線性內插。
如上所述，圖象傳輸系統400可被利用，按對於在委託客戶404處顯示圖象428所需要地連續和自動檢索圖象數據。圖27是顯示示例性的、委託客戶404可按照各種顯示功能和命令觸發的、連續數據檢索和顯示處理過程500的流程圖。例如，處理過程500可以響應於需要比起被本地地存儲在委託客戶404的貯存裝置中的、更高的解析度圖象數據的變焦推拉命令，自動地或互動地檢索附加圖象數據。在本示例性實施例中，處理過程500按對於在觀看埠406上顯示所需要地自動檢索附加圖象數據。
例如，處理過程500可以在用戶使用滑鼠拉進或退出圖象428(例如，通過保持左滑鼠按鈕向下和擴展或收縮觀看埠406)以後獲取附加圖象數據。在釋放滑鼠按鈕後，處理過程500可進行確定對於在新的觀看埠解析度時的顯示是否需要附加圖象數據。用戶也可阻止自動檢索附加圖象數據(即，逐漸更高的圖象解析度級別)，諸如通過在圖象428的互動變焦推拉期間按下控制按鍵(即，「Ctrl」按鍵)。這個控制按鍵功能給用戶提供選擇機會是檢索附加圖象數據來保持圖象質量，還是只採用本地存儲的圖象數據。在上述的互動變焦推拉運行期間，處理過程500可以通過相對較簡單的內插技術，諸如雙線性內插，來把圖象428縮放到觀看埠406，以便改進互動的 的性能。然而，處理過程500在互動的變焦推拉完成以後(即，用戶釋放滑鼠按鈕以後)可以使用更複雜的或更精確的內插技術，諸如雙三次內插，來縮放圖象428。
各種其他的用戶命令也是在本技術的範圍內。例如，處理過程可以由1x，2x，3x，...10x或更高的解析度變焦推拉命令，完全解析度與顯示命令，適配到觀看命令，滑鼠雙擊成拉進或退出，滑鼠選擇感興趣的區域(AOI)，圖象解析度級別向上或向下命令(例如，到1-N圖象級別的任一個級別)，人工電影院操作(例如，在圖象堆棧(諸如1到N圖象級別)中漫遊)，或任何其他這樣的變焦推拉命令被觸發。在人工電影院操作中，本技術可以利用相對較簡單的內插技術和在運行期間以相對較低的圖象解析度級別顯示圖象428，提供更好的性能，而同時用戶互動地瀏覽圖象堆棧(例如，通過保持滑鼠按鈕按下)。然而，在選擇堆棧中的想要的圖象時(例如，滑鼠按鈕的釋放)，上述的電影院功能可能顛倒相對更複雜的或更精確的內插過程，以及檢索對於顯示選擇的圖象所需要的任何附加圖象數據。
如圖27所示，委託客戶404通過啟動變焦推拉到想要的觀看埠解析度，而觸發連續檢索和顯示處理過程500(方塊502)。如果用戶啟動「變焦拉出」操作(方塊504)，則處理過程500使用在委託客戶貯存裝置/超高速存儲器中的最高的存儲的解析度級別(HSRL)(方塊506)。最高的存儲的解析度級別(HSRL)可被使用於最佳圖象顯示，因為附加圖象解析度級別是不必要的，以及最高的存儲的解析度級別提供用於在觀看埠406上本地顯示的最佳圖象解析度。然而，處理過程500可以利用較低的解析度級別改進性能。處理過程500然後進行縮放最高的存儲的解析度級別(HSRL)到想要的觀看埠解析度(方塊508)。在本示例性實施例中，處理過程500通過預設繼續使用最高的檢索的和存儲的解析度級別(HSRL)，而不管向上或向下縮放圖象428。例如，如果用戶雙擊圖象428得到圖象428的全部解析度顯示，則在用戶雙擊圖象428回到它的先前的尺寸後仍舊使用對於全部解析度顯示獲取的任何附加圖象數據。
如果用戶啟動「變焦推進」操作(方塊504)，則繼續檢索和顯示處理過程500進行確定在委託客戶貯存裝置/超高速存儲器中的最高的存儲的解析度級別(HSRL)的圖象解析度(IR)(方塊510)。正如上面討論的，用戶可以具有任選項(方塊512)用預設縮放門限(ST)來進行或設置想要的縮放門限(方塊514)。在任一種情形下，處理過程500利用縮放門限因子(ST)來保持圖象428的可接受的清晰度和特性。通過使用選擇的縮放門限(ST)，處理過程500進行選擇用於觀看埠解析度(VR)的適當的圖象解析度(IR)。因此，處理過程500評估在委託客戶404處的最高的存儲的解析度級別(HSRL)和在伺服器402處的逐漸更高的圖象解析度級別(IRL)，直至縮放門限因子(ST)被滿足為止(方塊516)。
在步驟I＝0，處理過程500在方塊518進行評估最高的存儲的解析度級別(HSRL)。通過確定觀看埠解析度(VR)是否大於被縮放門限(ST)縮放到IR(HSRL)×ST的數值的圖象解析度(即，級別HSRL的IR)，而分析圖象解析度(方塊520)。如果觀看埠解析度(VR)不大於被縮放的圖象解析度IR(HSRL)×ST，則圖象解析度級別HSRL適合於在觀看埠406顯示。因此，處理過程500進行選擇相應於IR(HSRL)的圖象解析度的圖象解析度級別(IRL)(方塊522)。然而，如果觀看埠解析度(VR)超過被縮放的圖象解析度IR(HSRL)×ST，則處理過程500進行確定，附加的更高的圖象解析度級別是否仍舊在伺服器402可提供的(方塊524)。如果更高的圖象解析度級別是不可提供的(方塊524)，則選擇當前的解析度級別(即，HSRL)用於在觀看埠406顯示(方塊522)。如果更高的圖象解析度級別是可提供的(方塊524)，則處理過程500從伺服器402進行選擇下一個更高的圖象解析度級別(即，IRL＝HSRL-1)(方塊526)。檢索的更高的圖象解析度級別(IRL)然後被存儲/超高速緩存到委託客戶404(方塊528)，其中檢索的IRL與在委託客戶404中被存儲/超高速緩存的現有的圖象數據合併在一起(方塊530)。例如，從伺服器402檢索的任何更高的圖象解析度級別(IRL)被附著到壓縮的圖象數據流407，如圖18所示。
處理過程500然後進行評估下一個更高的圖象解析度級別(方塊532)，它被規定為用於這個第二評估環路I＝I+1的IRL＝HSRL-1。正如上面討論的，處理過程500比較觀看埠解析度(VR)與圖象解析度(IR)，後者現在是比圖象級別高一個解析度級別，即HSRL-1(方塊520)。如果縮放的圖象解析度IR(HSRL-1)×ST超過觀看埠解析度(VR)，則處理過程500選擇圖象解析度HSRL-1，用於在觀看埠406顯示(方塊522)。如果觀看埠解析度(VR)超過縮放的圖象解析度IR(HSRL-1)×ST，則處理過程500進行確定，附加的更高的圖象解析度級別是否仍舊在伺服器402可提供的(方塊524)。如果更高的圖象解析度級別是不可提供的(方塊524)，則處理過程500選擇當前的解析度級別(即，最高的存儲的解析度級別)用於在觀看埠406顯示(方塊522)。否則，處理過程500從伺服器402進行選擇下一個更高的圖象解析度級別(即，IRL＝HSRL-2)(方塊526)。處理過程500然後存儲/超高速緩存被檢索的IRL到委託客戶404(方塊528)，以及把檢索/存儲的IRL與在委託客戶404中被存儲/超高速緩存的現有的圖象數據合併在一起(方塊530)。
處理過程500繼續進行通過方塊518，520，524，526，528，530和532的環路，直至處理過程500識別到足夠高的、滿足縮放門限因子(ST)的圖象解析度級別(IRL)或實施最大圖象解析度(IR)級別(IRL＝0)的圖象解析度級別(IRL)為止。一旦處理過程500已識別和選擇適當高的圖象解析度級別(IRL)，選擇的解析度級別(IRL)就可以被分解(方塊534)，被縮放到適合於委託客戶觀看埠406(方塊536)，以及以選擇的和縮放的解析度級別被顯示在委託客戶觀看埠406上(方塊538)。
本技術也可以顯示圖象428的各種各樣的圖象解析度和解壓縮級別特性。例如，系統可提供文本塊，表示當前的圖象解析度，或解析度級別對最大圖象解析度或最大解析度級別。例如，文本塊可被格式化為IR/N，其中IR是當前的解析度級別以及N是圖象428的總共的解析度級別。如果系統在觀看埠406上顯示圖象428的最大解析度，則文本塊可以讀出「FULL」或「FULLRES」，表示所有可提供的圖象數據已被獲取以及被使用於圖象428在觀看埠被顯示。「FULL」解析度指示符可被使用來表示圖象428的全部解析度，其中圖象數據受到上述的圖象分解和處理技術的作用。相反，「FULLRES」解析度指示符可被使用來表示圖象428的全部解析度，其中圖象數據沒有受到任何上述的分解和解壓縮技術的作用。
另外，文本塊可以表示圖象428的縮放/變焦推拉特性。例如，文本塊可以以格式「ZFx.x，」顯示縮放/變焦推拉特性，其中x.x是用於當前顯示的圖象428的變焦推拉因子。變焦推拉因子告知用戶圖象428的當前的縮放狀態，該圖象已被向上放大或向下縮小各種程度，以適合於觀看埠406。因此，用戶可以假設顯示的圖象的相對精度，取決於圖象被擴展到它的實際的解析度以外多大程度。文本塊也可以顯示被使用於縮放圖象428的內插的類型，諸如雙向線性或雙向立體內插。
圖象信息窗口也可被提供來顯示來自標題408的信息。標題信息可包括解析度級別的總數(例如，1到N)、對於每個解析度級別的行和列，以及每個壓縮的解析度級別的存儲器尺寸(例如，字節)。標題信息也可包括各種病人信息，醫學成像系統數據，或來自圖象數據流407中的一個或多個標題408的任何其他想要的信息。
本技術也可提供用於從伺服器402獲取整個圖象數據組和用於在觀看埠406上以完全的解析度(即，1x縮放)顯示獲取的圖象428的捷徑。這確保，用戶具有在之間的一對一關係的完全數據組。如上所述，各種其他的變焦推拉/縮放捷徑可被提供來促進圖象檢索，縮放和在觀看埠406上的顯示。
雖然本發明可以進行各種修正和替換，特定的實施例作為例子以附圖被顯示以及在這裡詳細地被描述。然而，應當看到，本發明並不局限於所公開的具體的形式。而是，本發明覆蓋屬於由以下所附的權利要求書所限定的本發明的精神和範圍內的所有的修正、等同物、和替換例。
權利要求
1.一種用於選擇地傳送圖象數據的方法，方法包括選擇適合於在想要的觀看埠上顯示的圖象解析度，其中圖象解析度相應於通過無損小波分解從圖象被分解的多個數據組的一個數據組；以及選擇地檢索多個數據組的一部分，用於以圖象解析度分解圖象。
2.如權利要求1的方法，其中無損小波分解包括無損整數小波分解。
3.如權利要求1的方法，其中每個多個數據組通過無損壓縮被壓縮。
4.如權利要求1的方法，其中選擇圖象解析度和選擇地檢索部分數據組的動作被自動執行。
5.如權利要求1的方法，其中每個數據組包括分級結構的子頻帶組，一個組包括具有最低解析度級別的低頻分量，以及每個其餘的組包括具有接連的更高的解析度級別的高頻分量。
6.如權利要求5的方法，其中每個高頻分量通過使用實際的數值被無損地壓縮，以及其中具有最低解析度級別的低頻分量通過使用預測誤差被無損地壓縮。
7.如權利要求1的方法，其中選擇圖象解析度包括從多個逐漸更高的解析度級別中選擇圖象解析度，每個相應於多個數據組之一。
8.如權利要求7的方法，其中選擇圖象解析度包括識別多個逐漸更高的解析度級別的最低的適當的解析度級別，它不需要向上縮放超過想要的縮放門限，用於在想要的觀看埠上顯示。
9.如權利要求8的方法，其中識別最低的適當的解析度級別包括評估多個逐漸更高的解析度級別的最高的本地解析度級別。
10.如權利要求9的方法，其中選擇地檢索部分數據組包括調用最高的本地解析度級別，它是最低的適當的解析度級別。
11.如權利要求9的方法，其中選擇地檢索部分數據組包括從遠端貯存裝置遠程地檢索最低的適當的解析度級別，以及在最高的本地解析度級別與最低的適當的解析度級別之間的任何的解析度級別。
12.如權利要求1的方法，其中選擇圖象解析度包括縮放想要的觀看埠到想要的觀看埠解析度。
13.如權利要求12的方法，其中縮放想要的觀看埠包括向內縮放想要的觀看埠到感興趣的空間區域。
14.如權利要求13的方法，其中選擇地檢索數據組部分包括識別相應於多個數據組的最高的本地存儲的組的最高本地解析度級別；以及定出所選擇的圖象解析度。
15.如權利要求14的方法，其中定出步驟包括如果圖象數據超過最高的本地解析度級別，則識別遠端貯存單元；以及從遠端貯存單元檢索多個數據組的一個組，包括相應於在最高的本地解析度級別與選擇的圖象解析度之間的多個數據組的該一個數據組和任何數據組。
16.如權利要求14的方法，其中定出步驟包括如果最高的本地解析度級別超過選擇的圖象解析度，則識別本地貯存單元；以及從本地貯存單元調用部分數據組。
17.如權利要求12的方法，其中縮放想要的觀看埠包括向外縮放想要的觀看埠，用於觀看相對較廣的感興趣的區域。
18.如權利要求17的方法，其中選擇地檢索部分數據組包括使用相應於多個數據組的本地存儲的組的最高的本地解析度級別，用於向外縮放想要的觀看埠。
19.如權利要求1的方法，還包括縮放圖象解析度，以適合於想要的觀看埠。
20.如權利要求1的方法，其中選擇地檢索部分數據組包括請求一個數據流，該數據流包括根據無損小波分解以想要的次序被順序地安排的、部分的多個數據組。
21.如權利要求20的方法，其中想要的次序包括增加解析度的次序。
22.如權利要求20的方法，其中請求數據流包括得到被部署在數據流的標題中的圖象特性。
23.如權利要求22的方法，其中圖象特性包括多個數據組的數量，每個數據組的解析度，和每個數據組的壓縮的尺寸。
24.如權利要求22的方法，包括在檢索數據流期間讀出被部署在標題的圖象特性，用於選擇地檢索部分數據組。
25.如權利要求24的方法，包括在完成檢索部分數據組後中斷數據流的傳輸。
26.如權利要求1的方法，包括把部分數據組存儲在本地貯存裝置中。
27.如權利要求1的方法，包括通過組合從遠端貯存裝置檢索的部分數據組與被存儲在本地貯存裝置的本地部分的多個數據組，而重新組合具有該圖象解析度的圖象。
28.如權利要求27的方法，其中重新組合具有該圖象解析度的圖象包括對範圍從最低的解析度級別到圖象解析度的一組數據組執行逆小波分解，其中該組數據組包括該部分數據組和本地部分數據組。
29.一種用於選擇地傳送圖象數據的方法，方法包括確定委託客戶觀看埠的觀看埠解析度；識別相應於通過無損小波分解從圖象產生的多個分解的圖象組的一個本地圖象組的、最高的本地解析度級別；通過比較觀看埠解析度與相應於多個分解的圖象組的逐漸更高的解析度級別，選擇可接受的圖象解析度，用於在委託客戶觀看埠上顯示；以及遠程檢索多個分解的圖象組的想要的圖象組，用於重新組合具有可接受的圖象解析度的圖象。
30.如權利要求29的方法，其中無損小波分解包括無損整數小波分解。
31.如權利要求29的方法，其中每個分解的圖象組包括分級結構的子頻帶組，一個組包括具有最低解析度級別的低頻分量，以及每個其餘的組包括具有接連的更高的解析度級別的高頻分量。
32.如權利要求29的方法，其中選擇可接受的圖象解析度包括識別逐漸更高的解析度級別的最低的適當的解析度級別，它不需要向上縮放超過想要的縮放門限，用於在想要的觀看埠上顯示。
33.如權利要求32的方法，其中遠程檢索想要的組包括如果最低的適當的解析度級別小於或等於最高的本地解析度級別，則本地地接入最高的本地解析度級別。
34.如權利要求32的方法，其中遠程檢索想要的組包括遠程檢索最低的適當的組和具有在最高的本地解析度級別與最低的適當的解析度級別之間的解析度級別的任何中間的組。
35.如權利要求29的方法，其中遠程地檢索想要的組包括通過網絡從遠端伺服器請求想要的組。
36.如權利要求29的方法，其中選擇可接受的圖象解析度包括縮放委託客戶觀看埠到觀看埠解析度。
37.如權利要求36的方法，其中縮放委託客戶的觀看埠包括向內縮放委託客戶觀看埠到感興趣的空間區域。
38.如權利要求36的方法，其中縮放委託客戶的觀看埠包括向外縮放委託客戶觀看埠，用於觀看感興趣的相對較寬的區域。
39.如權利要求38的方法，其中向外縮放委託客戶觀看埠包括避免遠程檢索想要的組的行動，以及使用最高的本地解析度，用於在委託客戶觀看埠顯示。
40.如權利要求29的方法，其中，如果最高的本地解析度級別不需要不可接受的縮放到等於觀看埠解析度的話，選擇可接受的圖象解析度包括選擇最高的本地解析度級別作為可接受的圖象解析度。
41.如權利要求40的方法，其中如果最高的本地解析度級別被選擇為可接受的圖象解析度，則不執行遠程檢索想要的組。
42.如權利要求29的方法，還包括縮放可接受的圖象解析度，適合於委託客戶觀看埠。
43.如權利要求29的方法，其中遠程檢索想要的組包括請求一個在包括按增加解析度的次序順序地安排的多個分解的圖象組的想要的組的數據流。
44.如權利要求43的方法，其中確定觀看埠解析度、識別最高的本地解析度級別、選擇可接受的圖象解析度、和遠程檢索想要的圖象組，當用戶與委託客戶觀看埠互動時，被自動地執行。
45.如權利要求43的方法，其中請求數據流包括得出被部署在數據流的標題中的圖象特性。
46.如權利要求45的方法，包括在檢索數據流期間讀出被部署在標題中的圖象特性，用於選擇地檢索想要的組。
47.如權利要求46的方法，包括在完成檢索想要的組後中斷數據流的傳輸。
48.如權利要求29的方法，包括通過組合從遠端貯存裝置檢索的想要的圖象組與被存儲在本地貯存裝置的多個分解的圖象組的本地組，而重新組合具有可接受的圖象解析度的圖象。
49.如權利要求48的方法，其中重新組合具有可接受的圖象解析度的圖象包括對範圍從最低的解析度級別到可接受的圖象解析度的一組分解的圖象組執行逆小波分解，其中該組包括想要的組和本地組。
50.一種系統，包括觀看埠分析模塊，被配置來確定委託客戶觀看埠的觀看埠解析度；數據選擇模塊，包括本地數據識別符，被配置來識別相應於通過無損小波分解從圖象產生的多個分解的圖象組的一個本地圖象組的、最高的本地解析度級別；想要的數據識別符，被配置來識別對於在委託客戶觀看埠顯示的可接受的圖象解析度；以及數據檢索模塊，被配置來遠程檢索多個分解的圖象組的想要的圖象組，用於重新組合具有可接受的圖象解析度的圖象。
51.如權利要求50的系統，其中觀看埠分析模塊、數據選擇模塊和數據檢索模塊被部署在委託客戶工作站。
52.如權利要求50的系統，包括自動模塊，被配置來自動執行觀看埠分析模塊、數據選擇模塊和數據檢索模塊。
53.如權利要求50的系統，其中無損小波分解包括無損整數小波分解。
54.如權利要求50的系統，其中每個分解的圖象組包括分級結構的子頻帶組，一個組包括具有最低解析度級別的低頻分量，以及每個其餘的組包括具有接連的更高的解析度級別的高頻分量。
55.如權利要求50的系統，其中想要的數據識別符包括解析度比較器，被配置來把觀看埠解析度與相應於多個分解的圖象組的逐漸更高的解析度級別進行比較。
56.如權利要求55的系統，其中解析度比較器包括最小的可接受的解析度識別符，被配置來識別逐漸更高的解析度級別的最低的適當的解析度級別，它不需要向上縮放超過想要的縮放門限，用於在委託客戶觀看埠上顯示。
57.如權利要求56的系統，其中數據檢索模塊包括本地數據接入模塊，被配置來如果最低的適當的解析度級別小於或等於最高的本地解析度級別，則本地地接入最高的本地解析度級別。
58.如權利要求56的系統，其中想要的數據識別符被配置來識別想要的數據組包括最低的適當的組和具有在最高的本地解析度級別與最低的適當的解析度級別之間的解析度級別的任何中間的組。
59.如權利要求50的系統，其中數據選擇模塊包括數據最佳化模塊，被配置來使用最高的本地解析度，用於在委託客戶觀看埠顯示，直至數據檢索模塊進行檢索自由地組為止。
60.如權利要求50的系統，包括圖象縮放模塊，用來縮放可接受的圖象解析度，適合於委託客戶觀看埠。
61.如權利要求50的系統，其中數據檢索模塊被配置來遠程檢索包括多個分解的圖象組的想要的組的數據流中的想要的組。
62.如權利要求61的系統，其中數據檢索模塊包括數據流分析器，用來讀出被部署在數據流的標題中的圖象特性。
63.如權利要求62的系統，其中數據流分析器包括數據選擇器，用來在傳輸期間分析數據流以及用來在完成檢索想要的組後中斷數據流的傳輸。
64.如權利要求50的系統，其中系統包括圖象歸檔和通信系統。
65.如權利要求64的系統，還包括一個或多個成像系統。
66.如權利要求65的系統，其中一個或多個成像系統包括MRI系統。
67.如權利要求65的系統，其中一個或多個成像系統包括計算的斷層術系統。
68.如權利要求65的系統，其中一個或多個成像系統包括正電子發射斷層術系統。
69.如權利要求65的系統，其中一個或多個成像系統包括X線螢光屏檢查系統。
70.如權利要求65的系統，其中一個或多個成像系統包括計算的X線照相術系統。
71.如權利要求65的系統，其中一個或多個成像系統包括超聲系統。
72.如權利要求65的系統，其中無損小波分解包括無損整數小波分解。
73.一種電腦程式，包括機器可讀的媒體；觀看埠分析器模塊，被存儲在機器可讀的媒體上，以及被配置來確定委託客戶觀看埠的觀看埠解析度；以及數據選擇模塊，被存儲在機器可讀的媒體上，包括本地數據識別符，被配置來識別相應於通過無損小波分解從圖象產生的多個分解的圖象組的一個本地圖象組的、最高的本地解析度級別；以及想要的數據識別符，被配置來識別對於在委託客戶觀看埠顯示的可接受的圖象解析度。
74.如權利要求73的系統，其中觀看埠分析模塊、數據選擇模塊和數據檢索模塊被部署在委託客戶工作站。
75.如權利要求73的系統，其中無損小波分解包括無損整數小波分解。
76.如權利要求73的系統，其中每個分解的圖象組包括分級結構的子頻帶組，一個組包括具有最低解析度級別的低頻分量，以及每個其餘的組包括具有接連的更高的解析度級別的高頻分量。
77.如權利要求73的系統，其中想要的數據識別符包括解析度比較器，被配置來把觀看埠解析度與相應於多個分解的圖象組的逐漸更高的解析度級別進行比較。
78.如權利要求77的系統，其中解析度比較器包括最小的可接受的解析度識別符，被配置來識別逐漸更高的解析度級別的最低的適當的解析度級別，它不需要向上縮放超過想要的縮放門限，用於在委託客戶觀看埠上顯示。
79.如權利要求78的系統，其中數據檢索模塊包括本地數據接入模塊，被配置來如果最低的適當的解析度級別小於或等於最高的本地解析度級別，則本地地接入最高的本地解析度級別。
80.如權利要求78的系統，其中想要的數據識別符被配置來識別想要的數據組包括最低的適當的組和具有在最高的本地解析度級別與最低的適當的解析度級別之間的解析度級別的任何中間的組。
81.如權利要求73的系統，其中數據選擇模塊包括數據最佳化模塊，被配置來使用最高的本地解析度，用於在委託客戶觀看埠顯示，直至數據檢索模塊進行檢索自由地組為止。
82.如權利要求73的系統，包括圖象縮放模塊，用來縮放可接受的圖象解析度，適合於委託客戶觀看埠。
83.如權利要求73的系統，其中數據檢索模塊被配置來遠程檢索包括多個分解的圖象組的想要的組的數據流中的想要的組。
84.如權利要求83的系統，其中數據檢索模塊被配置來遠程檢索在包括按增加解析度的次序順序地安排的多個分解的圖象組的想要的組的數據流中的想要的組。
85.如權利要求84的系統，其中數據檢索模塊包括數據流分析器，用來在傳輸期間分析數據流以及用來在完成檢索想要的組後中斷數據流的傳輸。
86.如權利要求73的系統，包括自動模塊，被存儲在機器可讀的媒體以及被配置來自動執行觀看埠分析模塊和數據選擇模塊。
全文摘要
本技術選擇地處理被分解成多個解析度級別的圖象數據。圖象數據可以按逐漸更高的解析度級別被檢索，以便在觀看埠上被顯示。它可以具有高於或低於想要的解析度級別的觀看埠解析度。初始地，圖象數據可以以多個解析度級別中的相對較低的解析度級別被顯示在觀看埠。當用戶想要對圖象的全部或一部分以更高的解析度顯示時，一個或多個逐漸更高的解析度級別可被檢索和縮放，以便適合於觀看埠。因此，本技術通過以相應於多個解析度級別的塊接入圖象數據，而不是接入圖象數據整體，而更有效地處理數據。縮放的門限也可被使用來通知對多個解析度級別的下一個更高的級別的需要。
文檔編號H04N7/24GK1420477SQ0215059
公開日2003年5月28日 申請日期2002年11月21日 優先權日2001年11月21日
發明者S·A·西羅黑, R·D·巴尼斯, J·M·卡洛爾 申請人:Ge醫療系統信息技術公司