基于小波變換的醫(yī)學圖像壓縮研究.pdf

1、隨著信息技術的快速發(fā)展及其廣泛應用，醫(yī)療機構數字化建設正逐步完善，越來越多的數字化醫(yī)學成像設備得以應用，醫(yī)學圖像在醫(yī)療診斷過程中的重要性也日顯突出。海量醫(yī)學圖像數據與存儲空間和傳輸帶寬之間的矛盾，使得對醫(yī)學圖像的壓縮成為必然。因此，醫(yī)學圖像的壓縮編碼研究成為數字圖像處理領域的一個重要的研究課題。
　　 醫(yī)學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)學圖像有其自身特殊性，如其重構圖像不能影響正常的醫(yī)療診斷等。針對上

2、述特點，本文研究工作的主要目的是在保證圖像壓縮比的前提下，通過提高編碼效率來改善重構圖像質量。
　　 首先，在研究小波變換理論的基礎上，對圖像小波變換過程中的一些主要問題進行了較深入的分析。其中針對小波基的選取問題，本文依據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，通過在標準灰度圖像和醫(yī)學圖像上的實驗數據對比，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醫(yī)學圖像進行了不同分解層數的數據對比，確定了最佳分解層

3、數。最后，結合所選小波基的特性以及各種邊界延拓方法的特點，選擇了一種較好的邊界延拓方法。
　　 其次，針對SPIHT算法中存在的一些不足，本文提出了一種改進的SPIHT算法。圖像經過小波變換后，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值相對較大，造成了在編碼掃描初期產生較多的零樹，輸出了一些不必要的符號位，同時，SPIHT算法在分集判斷規(guī)則上也存在冗余。本文通過改變原算法的小波樹構造方法以及分集判斷規(guī)則，以減少掃描初