Verlustbehaftete Bilddatenkompression

Ähnliche Dokumente
Whole Slide Imaging (WSI) Methoden der. digitalen Routinepathologie

Verlustbehaftete Kompression in

Lossy Bildkompression: Techniken und Bildqualität

Kompression von Bilddaten

JPEG, MPEG & Co. Alex Titze Angewandte Informatik FHTW-Berlin

Kompression Radiologischer Bilddaten Pro

Kompressionsverfahren

Multimediatechnik / Video

Grafikformate. Grafikformate. Digitale Bildverarbeitung Bildkompression

Bildkompression InTh, 2005, JPEG, Hak, Rur, 1

Kompressionsverfahren

Bildkompression mit Wavelet Transformationen FHTW Berlin Prof. Dr. H.L.Cycon

Verlustbehaftete Kompression. JPEG: Joint Photographic Experts Group

Die Digitale Pathologie der OvGU Magdeburg

Diskrete Cosinus-Transformation (DCT)

JPEG Kompression technische Realisierung

Kompression und Datenformate. Grundlagen der Bildspeicherung, Kompressionsverfahren, Datenformate

Bildanalyse und neue Workflows für eine verbesserte Bildqualität bei der Distribution

Sind integrierte Archivlösungen für digitale Dokumente und Bilder technisch und wirtschaftlich realisierbar?

SAM-FS und virtuelle Pathologie am Universitätsklinikum Magdeburg

Independent JPEG Group. JPEG Software Tools

Beispielhafte Testfragen (auch aus Schülerreferaten, Fragen können redundant sein, keine Audio Kompression berücksichtigt):

Proseminar Datenkomprimierung Dr. U. Tamm. JPEG - Kompression WS 2002/03. Torsten Zichner

Austausch von Bildern mit Patienten-CDs. aus radiologischer Sicht

Lunge J1 J2 W1 W2 45 PSNR Ratio. Angiogramm J1 J2 W1 W2 PSNR Ratio

Datenkompression bei Röntgenbildern. Empfehlung der Strahlenschutzkommission

JPEG - Kompression. Steffen Grunwald, Christiane Schmidt, Stephan Weck TIT01EGR BA-Mannheim 21. Mai 2002

DIN Identifizierung und Kennzeichnung von Bildaufzeichnungen in der medizinischen Diagnostik

Grafikformate: JPG - PNG

Telemedizin. Geschichte Beispiele Trend Zusammenfassung Arten medizinischer Information

Datenkompression. 1 Allgemeines. 2 Verlustlose Kompression. Holger Rauhut

Proseminar Datenkomprimierung Dr. U. Tamm. Bildkompression WS 2002/03. Florian Strunk

Kompression von Bilddaten Aktueller Stand

Bilddatenformate BMP GIF JPG. Digitale Bildverarbeitung Liedtke 7.1. Bezeichnung: Microsoft Windows Bitmap, BMP, DIB

JPEG-Standbildcodierung

5. Licht, Farbe und Bilder

Analyse und Vergleich aktueller Videokompressionsverfahren

Verlustbehaftete Kompression von Kamera Rohdaten

Abbildtreue und Kompression gescannter Dokumente bei PDF/A

Webserver zur internen oder externen (Zuweiser) Bildverteilung

Digitale Bildverarbeitung (DBV)

Gegen verlustbehaftete Kompression = für verlustfreie Kompression

16 - Kompressionsverfahren für Texte

Schulungsunterlagen IMPAX EE R20 MTRA

Multimediatechnik / Video

Kap. 7: Wavelets. 2. Diskrete Wavelet-Transformation (DWT) 4. JPEG2000. H. Burkhardt, Institut für Informatik, Universität Freiburg DBV-I 1

Digitale Radiologie: Workflow in einer digitalen Radiologie. R. Loose

Einführung in die Medieninformatik 1

Bildkompression Proseminar Datenkompression Daniel Koch

Digitale Pathologie DICOM kompatibler Systementwurf und Pilotinstallation

Verlustfreie Komprimierung von DICOM Bildern

Kodierung und Komprimierung von Bilddaten

Diskrete Cosinustransformation (DCT)

ECM Lösung JiveX und die Berücksichtigung von IHE. Ihre Ansprechpartner: Rudolf Heupel, Vertriebsleiter Deutschland

Graphische Datenverarbeitung

J.P.E.G. Standard. J.P.E.G. Eigenschaften. J.P.E.G. System. JPEG Verschlüsselungsschritte. Farbmodell

3D-Rekonstruktion medizinischer Daten

Kompressionsverfahren für Texte

Grundlagen der Informationstheorie. Hanna Rademaker und Fynn Feldpausch

Aus der Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

Kompressionsverfahren- JPEG 2000

Digitale Mikroskopie in der Routine-Diagnostik

JPEG. Seminar: Kompressionsalgorithmen. Ruslan Ragimov. 5. September 2012

Campus-TV der Uni Mainz

DIGITALE VIDEO KOMPRESSION AM BEISPIEL DES JPEG-VERFAHRENS

MPEG-1, MPEG-2 und MPEG-4. Projekt KlaVid

Digitales Fernsehen DVB

Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT)

DIG-AIS. Das digitale Videomanagementsystem. Technische Informationen

Video. Grundlagen Videokompression

ffl Die Portable Bitmap Utilities (PBM) manipulieren monochrome Bilder. ffl Die Portable Greymap Utilities (PGM) manipulieren Grauwert-Bilder.

Teleradiologie. und mobile Befundung. Dipl.-Ing. Volker Sendler. Prüfstelle für Strahlenschutz GmbH Wennigsen Köln Duisburg

LEISTUNGSVERGLEICH VON FPGA, GPU UND CPU FÜR ALGORITHMEN ZUR BILDBEARBEITUNG PROSEMINAR INF-B-610

Digitale Bilder. Ein Referat von Jacqueline Schäfer und Lea Pohl Am

Inhaltsangabe zu den Systemvoraussetzungen:

Umgang mit Fremdaufnahmen im PACS

Universität Trier. Fachbereich IV. Wintersemester 2004/2005. Wavelets made easy. Kapitel 2 Mehrdimensionale Wavelets und Anwendungen

Digitales Video I. Wie wird Video am Computer codiert? Bilder. Bewegte Bilder. Ton. Videoformate. Auflösung Speicherung am Computer

Einführung Aufgabe 3 - MPEG. Tobias Reinsch 2011

DICOM Adapter IDeal HL7 PVS. Leistungsbeschreibung. Version 1.0

Standbildcodierung. Dipl.-Ing. Guido Heising. Digitale Videotechnik, SS 02, TFH Berlin, Dipl.-Ing. G. Heising G. Heising, K.

Inhaltsangabe zu den Systemvoraussetzungen:

Kontinuierliches und automatisches Dosis-Monitoring in einem heterogenen klinischen Umfeld beim Umstieg auf ein iteratives Rekonstruktionsverfahren

10%, 7,57 kb 20%, 5,3 kb 30%, 4,33 kb 40%, 3,71 kb 50%, 3,34 kb. 60%, 2,97 kb 70%, 2,59 kb 80%, 2,15 kb 90%, 1,62 kb 99%, 1,09 kb

Excel beschleunigen mit dem mit Windows HPC Server 2008 R2

Vorlesung. Grundlagen der Medieninformatik. Prof. Dr. Antonio Krüger.

Dynamisches Huffman-Verfahren

Transkript:

Deutscher Röntgenkongress Berlin 2008, Thomas Kalinski, Harald Hofmann, Albert Roessner, Johannes Bernarding 1

Inhalt 1. Definition verlustbehaftete Kompression 2. Anforderungen an Bildkompression 3. Vergleich JPEG und JPEG2000 4. Streaming und JPIP 5. Integration verlustbehafteter Kompression in DICOM 6. Bewertung der Verfahren hinsichtlich Beurteilungsqualität 7. Beispiele Ressourcenbedarf JPEG2000 8. Zusammenfassung und Forderungen 2

Einleitung.1 Kompressionsrate bei verlustbehafteter Bildkompression Grundlagen der verlustbehafteten Bildkompression image x compressor c=m(x) bit-stream c decompressor x =M -1 (c) reconstruction x Quelle : Taubman, JPEG 2000 Verlustfrei R = 1:1 Verlustbehaftet R = 100:1 Verlustbehaftet R = 500:1 Informationsverlust (x x ) erzeugt geringere Qualität Q Kompressionsrate R = Größe(x) / Größe(c) R ist kein absolutes Maß für den Informationsverlust Ziel : Maximierung von R bei gleichem Q 3

Einleitung.2 Grundlegendes Schema der verlustbehafteten Bildkompression Schema jeder verlustbehafteten Bildkompression Entfernung unwesentlicher Information unsichtbar für Menschen, irrelevant für Nutzung, falscher Inhalt (z.b. Rauschen) Entfernung wesentlicher Information z.b. Zusammenfassung benachbarter Bildpunkte oder ähnlicher Farben image x Transform y=t(x) samples y Quantizer q=q(y) indices q Encoder c=c(q) bit-stream c Transformation z.b. Dekorrelation nach Kontrast Quantisierung Informationsreduktion, z.b. Genauigkeitseinschränkung Kodierung z.b. Reduktion durch Häufigkeitsbildung Bitstrom kann umgekehrt dekomprimiert werden Quelle : Taubman, JPEG 2000 4

Einleitung.3 Medizinische Anforderungen an Bildkompression Qualität Keine Einschränkung der Diagnostik Wichtige Informationen erhalten Anwendbarkeit Keine Einschränkung der Bildnutzung Zugriff muss sichergestellt sein (Zeit). Sicherheit Ergebnisse müssen reproduzierbar sein Langzeitarchivierung und -verfügbarkeit Verfahren müssen über langen Zeitraum zur Verfügung stehen, sicher vor Systemmigration und Technologiewechsel sein. Bisher : Nur einfache, verlustfreie Kompression 5

Einleitung.4 Technische Anforderungen an Bildkompression Reduktion der Größe Speicherplatznutzung und Zugriffszeit Kompromiss Rechenaufwand - Kompressionsrate Organisation und Flexibilität Steigende Bildmengen, Bildgrößen und Bildarten Zusammenfassung und Skalierung des Verfahrens Unabhängigkeit Zukunftssicherheit (Kompression ist Investition) Patentfreiheit und Standardisierung Skalierbar an Anwendungsfall Unterstützung Bildverteilung, Bildabruf Zugriffsprotokoll und Progression (DICOM, Streaming) Ein Verfahren für alles ist wünschenswert. Beispiel Mammo3 6

Grundlagen.1 Vergleich JPEG2000 und JPEG JPEG2000 JPEG Bilder : Foos, Moui, 1999 Clunie, Dicom Compression, 2002 Diskrete Wavelet Transformation (DWT) Unterteilung frequenz- und auflösungsbasiert 1 bis 16 Bit pro Komponente Verlustfrei gleicher Algorithmus Progression integriert Diskrete Cosinus Transformation (DCT) Unterteilung räumlich in 8x8 Blöcke 8 oder 12 Bit pro Komponente Verlustfrei anderer Algorithmus Progression als Sonderfälle Bildqualität 20-40% besser als bei JPEG Besonders bei sehr hoher Kompressionsrate Hoher Ressourcenbedarf für die Kompression Bis zu 10x gegenüber JPEG bei sehr großen Bildern JPEG LS/NLS leider lizenzrechtlich verbrannt Beispiel Slide 7

Qualitätsprogression Auflösungsprogression Grundlagen.2 Warum dann JPEG2000? Warum JPEG2000? Überblick Auflösungsprogression Positionsprogression Qualitätsprogression Farbprogression Detail Weitere Merkmale Selbstenthaltung Übertragungsprotokoll JPIP (Part9) Multidocument Positionsprogression Bilder : Taubman, Prandolini, 2003 Architecture, Philosophy and Performance of JPIP Beispiel B1 8

JPIP Server Grundlagen.3 Bildverteilung Pathologie Bildverteilung DICOM Bildverteilung Streaming Überblick SCP PACS PACS DCM Zoom J2K DICOM Send JPIP-TS jpip://...überblick... jpip://..ausschnitt... Überblick Zoom Viewer lokal DICOM JPIP Client lokal Übertragung komplettes Bild DICOM Store-and-forward Ausschnittberechnung im Viewer Übertragung benötigter Bildteil DICOM Header + JPIP URL Ausschnittberechnung im Server Beispiel CT 9

Grundlagen.4 Integration in DICOM Kennzeichnung eines Bildes mit Verlustbehaftung Lossy Image Compression & Ratio Tags (0028,211X) Dauerhafte Kennzeichnung einer einmal angewendeten Kompression muss angezeigt und erhalten werden JPEG2000 Transfersyntax Verlustfrei und verlustbehaftet Singleframe und Multidocument Verlustbehaftung muss beibehalten werden, keine unnötige Rekompression bei der Übertragung durch SCU/SCP-Negotiation. JPIP Transfersyntax Integration in DICOM Referenzierende Transfersyntax zur Übertragung einer Streaming URL in (0028,7fe0) Progressionsfortschritt muss angezeigt werden Integration verlustbehafteter Kompression in alle Systeme und Services (mit Kontrollmöglichkeiten) 10

Ergebnisse.1 Bewertung Beurteilungsqualität Bewertung der Verfahren hinsichtlich Beurteilungsqualität Fragestellung Wann ist die Beurteilungsqualität noch ausreichend? Motivation Beurteilungsqualität ist subjektiv und durch Fehlerberechnungen (PSNR) nicht quantitativ messbar. Studien notwendig (ca. 50 qualitativ ausreichende) Studieninhalte Einfluss von Kompressionsverfahren und -rate auf den Informationsverlust Einfluss von Art und Inhalt des Bildes auf den Informationsverlust Ergebnisse Empfohlene Kompressionsraten je Modalität / Organ / Verfahren Kompression muss Studienergebnisse umsetzen können 11

Ergebnisse.2 Bewertung Beurteilungsqualität Bewertung der Verfahren hinsichtlich Beurteilungsqualität Studie Modalität CT MR CR MG R. Braunschweig, et.al. Internat. Studienlage (n=56) Konsensuskonferenz 2008 D. Koff, et.al. Kanadische Studie Februar 2008 D. Foos, et.al. (*) JPEG 2000 compression of medical imagery, Februar 2000 8-20 7-16 8-20 25 8-15 16-24 20-30 15-25 8-30 5-16 8-120 = CR Kompressionsrate abhängig von Bildinhalt (Organ/Prozedur) JPEG2000 aufwendiger als JPEG Blindversuche mit ähnlichen Ergebnissen Maximal erlaubte Kompressionsrate ist ermittelbar 12

Ergebnisse.3 Ergebnisse 3 Radiologie Ressourcenbedarf JPEG2000 Software W2k3 X64, JPEG2000 Kakadu V6.0 Server Radiologische Serien HP-Proliant DL580 G4, Xeon 12-core 2.99GHz, 32GB RAM Spalten Zeilen Schichten Größe unkomp. Faktor lossless Zeit [s] Mammografien (32 flach) 19456 53378 1 3 GB 10:1 114 Angiografie (XA) 1024 1024 543 1 GB 4:1 76 CT (Einzelbilder) 512 512 508 0,25 GB 3:1 51 CT (Enhanced) 512 512 1367 0,7 GB 3:1 283 Beispiel XA 13

Ergebnisse.4 Möglichkeiten von JPEG2000 Zusammenfassung JPEG2000 Limitierungen nahezu unbegrenzt Bildgröße, Komponentenanzahl und -tiefe, Progressionsstufen Behandlung unterschiedlicher Bildbereiche Irrelevante Bereiche stärker komprimierbar Zusammenfassung ähnlicher Bilder Schnittbilder oder Bewegbilder als Bildstapel (auch 4D) Skalierung der Kompression Anpassung an Art und an Inhalt des Bildes Skalierung der Dekompression Anpassung an die Art der Verwendung (Diagnose, Teleradiologie) Anwendbar auf alle Bildarten, Inhalte und Anwendungen 14

Ergebnisse.5 Zusammenfassung Anforderungen an das Kompressionsverfahren Anwendbar auf alle Bildarten und Bildinhalte Unterstützung aller Anwendungsfälle der Dekompression Einsetzbar für zukünftige Bilddaten und -mengen Integration in DICOM Integration von Progression und Streaming Öffentlichkeit, Standardisierung und Validierung Anforderung an die Systeme Zusammenfassung Skalierbare Kompression und Dekompression Integration in alle Services Anzeige der Verlustbehaftung Qualitätssicherung : Keine unnötige Rekompression 15

Ergebnisse.6 Ausblick Ausblick... 16

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit 17