基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像壓縮研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展及其廣泛應(yīng)用，醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)字化建設(shè)正逐步完善，越來(lái)越多的數(shù)字化醫(yī)學(xué)成像設(shè)備得以應(yīng)用，醫(yī)學(xué)圖像在醫(yī)療診斷過(guò)程中的重要性也日顯突出。海量醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬之間的矛盾，使得對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的壓縮成為必然。因此，醫(yī)學(xué)圖像的壓縮編碼研究成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究課題。
　　 醫(yī)學(xué)圖像作為灰度圖像的一種，存在與普通灰度圖像同樣的特性，但醫(yī)學(xué)圖像有其自身特殊性，如其重構(gòu)圖像不能影響正常的醫(yī)療診斷等。針對(duì)上

2、述特點(diǎn)，本文研究工作的主要目的是在保證圖像壓縮比的前提下，通過(guò)提高編碼效率來(lái)改善重構(gòu)圖像質(zhì)量。
　　 首先，在研究小波變換理論的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像小波變換過(guò)程中的一些主要問(wèn)題進(jìn)行了較深入的分析。其中針對(duì)小波基的選取問(wèn)題，本文依據(jù)圖像壓縮中小波基的選取原則，選擇了幾種比較適合的小波基，通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像和醫(yī)學(xué)圖像上的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比，選取了一種效果最好的小波基。然后利用所選取的小波基對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行了不同分解層數(shù)的數(shù)據(jù)對(duì)比，確定了最佳分解層

3、數(shù)。最后，結(jié)合所選小波基的特性以及各種邊界延拓方法的特點(diǎn)，選擇了一種較好的邊界延拓方法。
　　 其次，針對(duì)SPIHT算法中存在的一些不足，本文提出了一種改進(jìn)的SPIHT算法。圖像經(jīng)過(guò)小波變換后，大部分能量都集中在低頻子帶，位于低頻子帶中的小波系數(shù)值相對(duì)較大，造成了在編碼掃描初期產(chǎn)生較多的零樹(shù)，輸出了一些不必要的符號(hào)位，同時(shí)，SPIHT算法在分集判斷規(guī)則上也存在冗余。本文通過(guò)改變?cè)惴ǖ男〔?shù)構(gòu)造方法以及分集判斷規(guī)則，以減少掃描初