基于提升變換SPITH的醫(yī)學(xué)圖像壓縮算法研究.pdf

1、圖像信息豐富，是人類認(rèn)識世界的重要信息來源，但是圖像數(shù)據(jù)量很大。近年來，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、多媒體技術(shù)的迅猛發(fā)展，這些應(yīng)用迫切地需要對龐大的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮編碼處理。基于小波變換的編碼方法，己經(jīng)成為現(xiàn)有大多數(shù)圖像和視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的核心技術(shù)。小波變換是一種信號的時(shí)間-尺度(時(shí)間-頻率)分析方法，具有多分辨分析的特點(diǎn)，而且在時(shí)頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，能以有效的信號表征方式處理圖像中非平穩(wěn)信號，在靜態(tài)圖像和視頻壓縮中得到快速的運(yùn)用。圖像

2、編碼是小波變換的核心技術(shù)之一，直接決定小波系數(shù)的性質(zhì)，從而影響壓縮過程中后繼的其它處理，影響最終的壓縮比和圖像重建質(zhì)量。因此，如何提高編碼效率、優(yōu)化小波系數(shù)，使小波編碼算法在圖像壓縮中更快速、更高效成為目前研究的熱點(diǎn)之一。
　　本文首先介紹了幾種已有的經(jīng)典壓縮編碼算法，并分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)；然后論述了提升小波的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)以及自適應(yīng)小波；隨后本文重點(diǎn)研究了小波變換核心編碼算法-嵌入零樹小波編碼EZW算法和SPITH算法，并深

3、入分析了SPITH算法的缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)算法，該算法從三個(gè)方面進(jìn)行了優(yōu)化，分別是基于自適應(yīng)預(yù)測的小波系數(shù)優(yōu)化，通過動態(tài)修正預(yù)測算子，提高了峰值信噪比PSNR；人眼視覺系統(tǒng)優(yōu)化，通過設(shè)定不同的視覺權(quán)值，提高了視覺效應(yīng)；零樹結(jié)構(gòu)優(yōu)化，使用位圖來代替鏈表，大大減少了內(nèi)存消耗，提高了編碼效率。
　　在項(xiàng)目組軟件開發(fā)版本MIP2.7.1下，經(jīng)過.NET2008編譯運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)該算法，通過對標(biāo)準(zhǔn)測試圖像和醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行壓縮編碼測試實(shí)驗(yàn)，