DE10050951A1

DE10050951A1 - Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen, digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten

Info

Publication number: DE10050951A1
Application number: DE10050951A
Authority: DE
Inventors: Tilo Strutz; Markus Andreas Kroell; A Rpad Bischof
Original assignee: Image D C Interfunctional GmbH
Current assignee: Image D C Interfunctional GmbH
Priority date: 2000-10-13
Filing date: 2000-10-13
Publication date: 2002-05-02
Also published as: WO2002031687A3; WO2002031687A8; AU2002238259A1; WO2002031687A2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Aktivierung von ein- und mehrdimensionalen digitalen Daten aller Art (z. B. stehende oder bewegte Bilddaten), das eine reversible (verlustfreie) Kompression mit einem Verarbeitungsmodul kombiniert, welches die erreichbaren Kompressionsraten vergrößert ohne relevante Bestandteile des Signals zu verändern oder alternativ ein Modul zur adaptiven Auswahl eines geeigneten Quantisierungsparameters für eine optimale verlustbehaftete (irreversible) Kompression einsetzt sowie eine strukturierte Pufferung der Eingangsdaten mit prioritätsgesteuerter Abarbeitung durchführt. DOLLAR A Anwendung findet das Verfahren u. a. in der Telemedizin, in der digitalen radiologischen Bildverarbeitung, in der Bildarchivierung, Videoüberwachung und Videoaufzeichnung.

Description

Gegenwärtige Kompressionssysteme (siehe z. B. DE 196 26 615 A1) bestehen im Wesentlichen aus folgenden Teilprozessen:

Dekorrelation

Sie hat die Aufgaben, die vorliegenden Daten in einen anderen Darstellungsbereich zu überführen, in welchem die Energie der Daten auf möglichst wenige, sogenannte Transformationskoeffizienten konzentriert ist. Zum Einsatz kommen hierfür Transformationen oder prädiktive Techniken.

Quantisierung

Sie wird verwendet, wenn irrelevante Datenbestandteile entfernt werden sollen. Die Zahlengenauigkeit der Transformationskoeffizienten wird hierbei herabgesetzt. Viele Transformationskoeffizienten werden zu Null quantisiert. Die Quantisierung ermöglicht hohe Kompressionsraten, verändert jedoch die digitale Information. Der Codierungsprozess wird durch den Verlust an Informationen irreversibel.

Präcodierung

Sie nutzt verbliebene oder durch die Quantisierung neu hinzugekommenen statistischen Bindungen zwischen den Transformationskoeffizienten für eine Umstrukturierung der Daten. Resultat ist eine Symbolfolge mit möglichst geringer Entropie.

Entropiecodierung

Sie codiert die Symbolfolge und erzeugt einen Bitstrom, der die Dateninformation in einer kompakten Form mit möglichst geringem Speicherplatzbedarf enthält.

Gegenwärtige Systeme der elektronischen Datenverarbeitung für den Transport und die Archivierung verarbeiten die empfangenen Daten sequentiell. Manche Systeme führen weitere Datenmodifikationen durch wie z. B. verlustfreie oder verlustbehaftete Datenkompressionen. Diese werden entweder sequentiell nach dem Empfang der Daten abgearbeitet, nach dem Empfang eines vollständigen Datensatzes, aufgrund einer manuellen Aufforderung, zu bestimmten Zeitpunkten oder nach einem bestimmten Zeitraum.

Die komprimierten oder nativ abgelegten Daten können nach verschiedenen Kriterien weitergeleitet oder abgerufen werden.

Das Problem bei bekannten Verfahren zur Kompression von Bilddaten und anderen Signalen ist der Widerspruch von hohen Kompressionsraten einerseits und hoher Rekonstruktionsqualität andererseits. Die beste Qualität wird durch reversible Kompression unter Ausschluss der Quantisierung erzielt. Die Kompressionsraten sind hierbei im Allgemeinen jedoch am geringsten, insbesondere dann, wenn die Daten einen Rauschanteil aufweisen, der zum Beispiel durch das Aufnahmeverfahren bedingt sein kann.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass für bestimmte Anwendungen (z. B. in der Medizin) irreversible (verlustbehaftete) Codierungsschemata nicht erwünscht oder nicht zulässig sind und damit die erzielbaren Kompressionsraten begrenzt sind.

Des weiteren ist es in bekannten verlustbehafteten Kompressionssystemen (mit Quantisierung) schwierig, einen optimalen Wert für die Stärke der Irrelevanzreduktion zu finden. Ursache ist der stark variierende Anteil irrelevanter Informationen. Als irrelevant werden alle Signalbestandteile bezeichnet, die für die Auswertung der Daten (z. B. das Betrachten von Bildern) nicht erforderlich sind. Ein moderater Quantisierungsparameter kann zwar für eine bestimmte Klasse von Signalen gute bis sehr gute Rekonstruktionsqualitäten garantieren, verhindert jedoch für Signale mit anderen Eigenschaften eine optimale Kompression. Eine zu starke Quantisierung kann im Gegensatz hierzu eine zu hohe Beeinträchtigung der Qualität bei bestimmten Daten führen.

Systeme zur verlustbehafteten und verlustfreien Datenkompression benötigen für die Codierung und Encodierung einen erheblichen Rechen- und damit Zeitaufwand. Dieser kann z. B. bei großen Bilddatenvolumen im medizinischen Bereich zu teilweise erheblichen unerwünschten Verzögerungen führen.

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen, digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein- und mehrdimensionale Daten insbesondere Bilddaten wirtschaftlich zu erfassen, zu organisieren, zu verarbeiten, zu übertragen und zu archivieren. Die Wirtschaftlichkeit ist z. B. durch kurze Prozesszeiten, geringen Speicherplatzbedarf und einfachen Zugriff gekennzeichnet.

Diese Aufgaben werden mit den Verfahren gemäß den Ansprüchen 1 und 4 gelöst.

Die Erfindung wird anhand der nachfolgenden Ausführungsbeispiele näher erläutert. Die zugehörigen Figuren zeigen:

Fig. 1: eine schematische Darstellung eines typischen Kompressionssystems,

Fig. 2: Beispiele für die Kombination von Verarbeitungsmodul und reversibler Kompression zur Verbesserung der Kompressionsleistung

Fig. 3: die adaptive Bestimmung von Quantisierungsparameter in verlustbehafteten Kompressionssystemen.

Fig. 4: Flussdiagramm der Datenorganisation

Die Lösung der oben genannten Probleme umfasst die Kombination der reversiblen (verlustfreien) Kompression mit einem Verarbeitungsmodul, welches die erreichbaren Kompressionsraten vergrößert ohne relevante Bestandteile des Signals zu verändern, alternativ den Einsatz eines Moduls zur adaptiven Auswahl eines geeigneten Quantisierungsparameters für eine optimale verlustbehaftete (irreversible) Kompression sowie eine strukturierte Pufferung der Eingangsdaten mit prioritätsgesteuerter Abarbeitung.

Zunächst wird die Arbeitsweise des Verarbeitungsmoduls für die reversible Kompression erläutert.

Ziel der Verarbeitung ist die Aufbereitung der Daten derart, dass eine Erhöhung der anschließenden reversiblen Kompression erreicht werden kann. Dies ist aufgrund von in nicht-synthetischen Signalen vorhandenen Irrelevanzen möglich. Diese irrelevanten Bestandteile werden im Folgenden als Rauschen bezeichnet. Um die technische Beschreibung zu vereinfachen, wird der Prozess der Verarbeitung in zwei Teilprozesse unterteilt:

1. Rauschdetektion: Sie analysiert das Signal hinsichtlich vorhandener Rauschanteile und markiert diese.
2. Rauscheliminierung: Sie entfernt die markierten Rauschanteile

Die Rauschdetektion kann zum Beispiel durch folgende Operationen durchgeführt werden. Es sei angenommen, dass sich ein vorliegendes Signal S[n, m] aus der tatsächlichen (originalen) Signalinformation S_o[n, m] und einem Rauschanteil Z[n, m] zusammensetzt

I[n, m] = I_o[n, m] + Z[n, m]

und das Rauschen nicht impulsartiger Natur ist. Der Rauschanteil konzentriert sich somit je nach Stärke des Rauschens auf die unteren Bitebenen von S[n, m]. Aufgabe der Rauschdetektion ist nun, durch geeignete Maßnahmen Bitebenen aufzuspüren, die keine oder nur geringe Korrelation zwischen den Signalwerten erkennen lassen, also keine relevanten Signalinformationen enthalten.

Die Rauscheliminierung schneidet alle gefundenen, verrauschten Bitebenen ab. Die tatsächliche, nicht oder nur noch leicht verrauschte Signalinformation bleibt somit vollständig erhalten.

In diesem Verarbeitungsbeispiel wird die Kompressionssteigerung durch die Reduktion der Zahl der Bitebenen im originalen Bereich (Fig. 2, links) bzw. transformierten Bereich (Fig. 2, rechts) erreicht.

Das Verarbeitungsmodul für die Optimierung der verlustbehafteten Kompression basiert ebenfalls auf einer Rauschdetektion (Fig. 3) Dieses Modul steuert die adaptive Auswahl eines geeigneten Quantisierungsparameters. Je größer der Anteil an irrelevanten Bestandteilen im Signal ist, desto stärker kann das transformierte (dekorrelierte) Signal quantisiert werden, ohne dass die Rekonstruktionsqualität beeinträchtigt ist. Die Rauschdetektion kann zum Beispiel ebenfalls mit dem oben beschriebenen Verfahren durchgeführt werden.

Gelöst werden die oben angeführten Probleme der Datenorganisation, indem Daten, die von einem Datengeber empfangen werden primär in einem Puffer abgelegt werden (Fig. 4). Dieser wird nach Regel (1) nur dann sequentiell abgearbeitet, und es werden diverse Datenverarbeitungen vorgenommen, wenn die Auslastung des EDV-Systems einen bestimmten festgelegten oder errechneten absoluten oder relativen Auslastungswert unterschreitet. Die Systemauslastung kann durch verschiedene Systemleistungsparameter eines EDV-Systems ermittelt werden wie z. B. die CPU- und Speichernutzung oder die Nutzung von Peripheriegeräten.

Nach Regel (2) können bestimmte Daten eine höhere Priorität in der Abarbeitung erhalten. Diese höhere Priorität kann eine höhere Priorität der Reihe sein, d. h. dass bestimmte Daten in der Abarbeitung des Puffers eine relativ höhere Stellung einnehmen. Im Extremfall ist eine sofortige Abarbeitung möglich. Bestimmte Daten stellen eine konkrete oder variable möglicherweise auch verkettete Selektion von Daten nach beliebigen Kriterien dar wie z. B. nach dem Ursprung der Daten, dem Datenformat, dem Dateninhaber, dem Datenerzeuger, dem Datenempfänger oder anderen.

Nach Regel (3) können bestimmte Daten, eine höhere Abarbeitungspriorität haben, z. B. werden diese Daten auch in Zeiträumen mit einer höheren Systemauslastung verarbeitet. Im Extremfall ist auch die Abarbeitung bei einer 100%igen Systemauslastung möglich.

Besonders vorteilhaft für die Erfindung sind, folgende Punkte:
Das Verfahren ist auf sämtlichen Computersystemen einsetzbar.

Das vorgestellte Beispiel zur Rauschdetektion und -elimierung modifiziert die Daten auch bei mehrmaliger Anwendung nur einmal. Rauschanteile die einmal entfernt wurden, kön nen nicht ein zweites mal detektiert werden.

Eine Adaptation der Kompression an die variierende Charakteristik von Dateninhalten zur weiteren Kompressionsoptimierung ist möglich.

Anwendung findet das Verfahren u. a. in der Telemedizin, in der digitalen radiologischen Bildverarbeitung, in der Bildarchivierung, Videoüberwachung und Videoaufzeichnung.

Claims

1. Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten dadurch gekennzeichnet, dass die reversible Kompression mit einem Verarbeitungsmodul kombiniert wird, wobei dieses Modul aus Irrelevanzdetektion und -eliminierung besteht.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Irrelevanzdetektion im originalen Datenbereich durchgeführt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Irrelevanzeliminierung im originalen oder im transformierten Bereich durchgeführt wird.

4. Verfahren zur Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung von ein- und mehrdimensionalen, digitalen Daten insbesondere stehender und bewegter Bilddaten dadurch gekennzeichnet, dass die verlustbehaftete Kompression durch eine Adaptation der Quantisierung, basierend auf einer Irrelevanzdetektion, ergänzt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4 insbesondere zur optimierten Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung, dadurch gekennzeichnet, dass eine Datenverarbeitung gebunden ist an die Unterschreitung einer bestimmten Systemauslastung.

6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4 insbesondere zur optimierten Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung, dadurch gekennzeichnet, dass bestimmte Daten auch bei anderen Systemauslastungen verarbeitet werden.

7. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4 insbesondere zur optimierten Erfassung, Organisation, Verarbeitung, Übertragung und Archivierung, dadurch gekennzeichnet, dass bestimmte Daten in einer anderen Priorität abgearbeitet werden.