基于整型小波变换技术在医学图像压缩的应用研究

论文摘要

随着信息技术的发展，作为医院数字化核心的PACS（医学影像存储与传输系统）越来越受到人们的关注。海量的医学图像数据要求PACS系统提供巨大容量的存储空间来保存；在PACS中，图像数据的大小直接影响到图像传输过程中的速度，如何解决医学图像在PACS系统中的存储和传输就成了问题的关键。幸运的是，实现医学图像的高效压缩为解决这一问题提供了重要手段。当前，JPEG图像压缩标准在PACS系统中被大量采用，该标准是以离散余弦变换算法为核心的区块编码方式，虽然具有较高的压缩比，但也有很大的局限性。随着以小波理论为核心的新一代的静态图像压缩标准--JPEG2000的诞生和广泛应用，如何把小波变换技术应用到医学图像压缩领域，并获得良好的压缩效果，成了我们最为关心的环节。本论文在提升方案的基础上进行了改进，提出了用整型小波变换技术解决医学图像压缩的有效方案，并获得了比当前压缩技术较好的压缩效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 静态图像压缩标准—从DCT到DWT
• 1.2.1 JPEG—基于DCT的图像编码标准
• 1.2.2 JPEG2000—基于DWT的图像压缩标准
• 1.3 JPEG2000的特点
• 1.4 主要研究内容
• 第2章 图像编码技术
• 2.1 编码方法的发展
• 2.2 经典编码方法
• 2.3 "第二代"编码方法
• 2.4 过渡编码技术
• 2.5 小结
• 第3章 小波分析理论
• 3.1 Fourier变换和短时Fourier变换
• 3.1.1 Fourier变换及其局限
• 3.1.2 短时Fourier变换及其局限
• 3.2 小波变换（Warelet Transform）
• 3.2.1 连续小波变换
• 3.2.2 参数离散化的连续小波变换
• 3.2.3 小波级数
• 3.2.4 正交小波与双正交小波
• 3.3 小结
• 第4章 算法分析
• 4.1 整型小波变换
• 4.1.1 Mallat算法
• 4.1.1.1 一维Mallat算法
• 4.1.1.2 二维Mallat算法
• 4.1.2 提升方案
• 4.1.2.1 提升方案的原理
• 4.1.2.2 整型小波变换
• 4.2 嵌入式零树小波编码算法EZW
• 第5章 软件实现
• 5.1 算法实现及考虑
• 5.1.1 小波基的确定
• 5.1.2 边界点的处理
• 5.1.3 小波系数编码
• 5.2 软件系统流程图
• 5.2.1 编解码程序实现
• 5.2.2 运行界面与参数设计对话框
• 5.3 试验结果
• 5.4 小结
• 第6章 结论
• 致谢
• 参考文献