基于小波變換的SPIHT圖像壓縮算法與應用研究.pdf

1、信息技術和計算機通信技術的迅猛發(fā)展,使人類活動依賴信息技術的程度與日俱增。人類已經真正地跨入了信息化時代,對信息的需求已不再局限于傳統(tǒng)的語音、文字信息,圖像信息亦成為了人類獲取外界信息的重要來源。但是圖像數(shù)據(jù)量巨大,它對數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捄蛿?shù)據(jù)存儲容量等有很高的要求。隨著圖像應用范圍地擴大,圖像地存儲、傳輸和處理顯得尤為重要,因此對圖像進行壓縮處理是必要的。醫(yī)學圖像處理是圖像處理在現(xiàn)代醫(yī)學的一個具體應用,隨著現(xiàn)代醫(yī)學的迅速發(fā)展和醫(yī)療水平的不

2、斷提高,數(shù)字化醫(yī)學圖像在醫(yī)學臨床的診斷中發(fā)揮著越來越重要的作用,數(shù)字圖像壓縮也成為解決醫(yī)學圖像傳輸?shù)闹饕ぞ?。全文是按照下列方式組織的:
　　首先是小波和小波變換的基本理論:介紹了小波變換時間-尺度分析能力、多分辨的特點,以及快速算法,為后面地應用提供理論支撐。
　　其次,重點分析和比較了兩種基于小波變換的零樹編碼算法。嵌入式零樹小波編碼算法(EZW算法)是一種有效而簡單的圖像壓縮編碼算法,它用零樹結構表示小波變換后得到的各

3、子帶系數(shù),簡捷形象。并詳細介紹了A.Said和W.A.Pearlman提出的以零樹編碼為基礎的分層樹集合分割算法(SPIHT算法)。
　　再次,基于傳統(tǒng)SPIHT算法的圖像壓縮,是利用小波分解圖像的低頻區(qū)域子帶系數(shù)進行編解碼,而圖像的主要信息和細節(jié)信息均等參與編解碼。針對上面的不足,本章提出了一種基于小波變換改進的SPIHT圖像壓縮算法。該算法去除了圖像分解后的直流成分,將圖像以臨界值分裂為主副圖像,最后主副圖像按照合適的比例分別

4、進行編解碼和傳輸。實驗結果表明該算法提高了圖像的恢復質量,具有編解碼簡單、重構圖像的峰值信噪比高等特點,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的SPIHT算法。
　　最后,把基于小波變換改進的SPIHT圖像壓縮算法用于醫(yī)學超聲彈性成像方面,大量的實驗結果表明改進的算法具有以下優(yōu)點:減少了彈性仿體超聲圖像的冗余信息,使得編解碼過程簡單快捷,提高了編碼和傳輸?shù)男?在彈性成像算法中采用經過改進SPIHT算法壓縮編碼的圖像,其運行時間明顯少于未經壓縮編碼的圖像,