医学图像压缩算法研究

论文摘要

本论文主要是在医学图像处理系统上实现基于分块DPCM结合整数小波的医学图像压缩算法,这对当前在医学图像处理领域中所面对的压缩率低等问题上提出一种新的思路。 本文探讨了当前应用于医学图像压缩上的各种有损及无损算法,介绍了此医学图像处理系统的构成和特点,并分别对此图像处理系统的硬件和软件作了详细论述,就如何使用基于VFW的视频捕捉,基于MCI的视频播放,基于DIB的图像操作等给出了应用结果。此外,本文还对小波变换原理,提升小波及整数小波构造作了详细分析,最后提出了基于分块DPCM结合整数小波的算法。 通过与其它经典算法作实验比较,此算法在压缩率上具有较大的优越性,这对各大中型医院减少图像存储空间具有广泛的现实意义。

论文目录

• Ⅰ.毕业设计论文摘要
• Ⅱ.毕业设计论文正文
• 第一章 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 医学图像源
• 1.3 医学图像特点
• 1.4 医学图像压缩概述
• 1.5 静态图像的国际化标准
• 1.6 医学图像压缩的质量评估
• 1.7 本论文的主要内容
• 第二章 医学图像处理系统介绍
• 2.1 硬件部分
• 2.1.1 CMOS图像传感器
• 2.1.2 接口技术
• 2.1.2.1 图像采集卡
• 2.1.2.2 USB接口
• 2.1.2.3 IEEE1394接口
• 2.2 软件部分
• 2.2.1 基于VFW的视频捕捉图像传感器
• 2.2.1.1 创建AVICAP窗口
• 2.2.1.2 静态图像的捕获和显示
• 2.2.1.3 得到捕获图像的数据
• 2.2.1.4 保存视频数据
• 2.2.2 基于MCI的视频播放
• 2.2.2.1 MCI函数接口
• 2.2.2.2 MCI命令消息
• 2.2.3 基于DIB的图像操作
• 第三章 小波变换原理
• 3.1 连续小波变换
• 3.2 离散小波变换
• 3.3 常用小波函数
• 3.4 框架理论
• 3.5 二维离散小波变换
• 3.6 多分辨率分析
• 3.6.1 函数空间的逐级剖分
• 3.6.2 正交小波基
• 3.6.3 双正交小波变换
• 3.7 小波包变换原理
• 第四章 提升小波及整数小波构造
• 4.1 小波提升变换
• 4.2 多相表示法
• 4.3 整数小波变换
• 4.3.1 常用整数小波变换
• 4.3.2 其它整数小波变换
• 第五章 分块DPCM结合整数小波变换的图像编码
• 5.1 前言
• 5.2 基于分块DPCM结合整数小波的图像压缩编码结构
• 5.3 DPCM预测模型
• 5.4 图像的小波分解
• 5.5 可逆整数小波的无损压缩
• 5.6 整数小波变换的边界处理
• 5.7 子带图像的无失真编码
• 第六章 本文采用的压缩算法技术效果比较
• 6.1 第一代与第二代小波变换比较
• 6.2 压缩率比较
• 6.3 整数小波的多级分解比较
• 第七章 总结和展望
• Ⅲ.参考文献
• Ⅳ.附录
• Ⅴ.致谢
• Ⅶ.攻读学位期间发表的学术论文