论文总字数：23437字

目 录

1 绪论 3

1.1 引言 3

1.2 研究背景与意义 3

1.3 国内外研究现状 4

2 医学图像压缩编码理论概述 5

2.1 医学图像压缩的原理 5

2.2 图像压缩编码方法 6

2.3 常用的变换方法 7

2.4 图像质量评价 10

3 医学图像压缩系统的分析与设计 11

3.1 系统整体框架 11

3.2 文件读取模块 11

3.3 SPIHT算法编码模块 11

3.3.1 小波基的选取 12

3.3.2 提升方法原理 14

3.3.3 整数小波变换 15

3.3.4 边界延拓处理 15

3.3.5 5/3整数小波变换 16

3.3.6 SPIHT编码模块 16

3.4 SPIHT算法解码模块 19

4 医学图像压缩系统的实现 19

4.1 文件读取模块 20

4.2 SPIHT编码模块 21

4.2.1 小波变换 21

4.2.2 SPIHT编码 21

4.3 SPIHT解码 22

5 系统测试与处理结果分析 23

5.1 系统使用环境 23

5.2 运行结果及分析 23

5.2.1 普通灰度图像 23

5.2.2 医学图像 26

5.3 总结 31

6 全文总结 32

参考文献 32

致谢 34

基于SPIHT算法的医学图像压缩系统

陈秀珍

，China

Abstract:Information technology is developing in its rapid speed,PACS (medical image storage and transmission system) ,as the hospital's digital core,has a significant impact which can not be ignored

in our life,how can not be concerned about! It mainly can be used to storage electronic images,the patient and the doctor are very convenient. The resulting is that image is no longer a small number of space which can be met,and in the transmission process,it must be mentioned account the point,that is how to improve the speed,so how to reduce its storage space and how to speed up transmission speed is particularly important,this direction is what we need to study.

In this paper,we use C programming to implement a system for medical image compression, and use the SPIHT algorithm in wavelet method to achieve image compression coding.Finally,the best reconstructed image with the best compression effect is obtained by testing the ordinary gray image and the medical image. The experiment shows that the system can select the appropriate decomposition series according to the actual needs to compress the medical image and obtain the reconstructed quality image.

Key words: integer wavelet transform,medical image compression,SPIHT algorithm

1绪论

1.1 引言

医学图像包括一些动植物图像，或者是人体组织以及人们的影像检查影片，每个像素占用的内存大约是为12-24比特，因此原始的图像可想而知不会占用很少的空间，反而在此基础上要求为其提供足够的空间^[1]。而一般来说，各色各样的医疗技术日新月异，不断走在前进的道路上，医院各种各样图像的出现是不可避免的，也是为了满足实际的需要，并且数量也极其庞大，因此对被用在医院的PACS系统来说，现阶段需要做的就是设法增加其存储量，或者是减少存储空间，这就要求我们能够对医学图像进行有效的压缩，以此来促进医学图像在存储、传输等方面的发展。

1.2 研究背景与意义

当前，丰富的科学技术的发展不会止步不前，通信技术的传输也不断得到改善，因而对于图像压缩的应用也体现了其价值。比如，在医学医疗等系统中，医学图像通过CT、核磁共振成像（MRI）等成像设备成像来采集图像，日常生活中所用的这些医学影像设备，无论是CT还是核磁共振，其形成的图像中的数据不在少数，被这些数据所占用的存储空间也尤为惊人，如何节省存储空间就成为了我们要研究的课题。除此之外，这些数据在图像的传输方面也存在着缺点，如果再将设备存储的几百万幅图像作数字化处理，所需要的内存就会更大，并且在传输过程中，还受其他条件影响，比如受到网络的限制，也将耗费大量的时间^[2]。

同时，医学图像与人类的健康状况息息相关，这是不可避免的，其中有些数据因为各方面的需要，要保存一定的时间，即便在一段时间后有些多余的信息要去掉，其所占用的空间仍然非常大，但是从实际的应用角度来说，有些图像只需要其中的某些区域，其余大量的冗余信息有必要对其进行压缩，即使是有些图片没有冗余，也可以通过去掉一些无关信息来对图像进行压缩，因此对医学图像压缩来说，其实际意义也不言而喻。而医学图像的压缩有多种形式，如下表1.1，图像类型及大小也如表1.2所示^[3]。

表1.1 医学图像压缩形式

表1.2 图像类型及大小

1.3 国内外研究现状

医学图像要求其在压缩时不能大量损坏图像的质量，因此需要我们用合理的方法来解决其占用内存大的缺点，而用小波分析方法来解决这方面的研究也在不断发展。从压缩上来讲，医学图像的压缩有两种，即不单单可以用无损压缩的方法，有时有损压缩也是合理的。但是无损压缩的压缩比太小，因此小波分析就成了研究的热点。

小波的发展要从JPEG2000说起，其后傅立叶不断的发展，由此在此基础上由一代变换到二代变换，不断的发展着，是一种新的图像压缩方式。其与DCT不同，DCT有其缺点，而小波则弥补了传统的DCT的这些不足，由此在图像压缩编码的各种领域都有其身影，医学图像压缩更是体现了其价值。医学图像作为一种不可或缺的灰度图像，跟一般的灰度图像一样，但是它也有自身的特殊性，比如其重构的图像不能对正常的医疗诊断造成影响，重要图像的压缩应该较为严谨，因此我们的设计最后要验证其是否符合我们的需求。

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