基于小波变换的图像压缩研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的及意义

随着现代医疗水平的不断进步和经济实力的增强,更多的医疗成像设备投入临床应用,人们在医院和保健中心就诊和进行检查时,涉及的医学图像项目越来越多,数字化的医学图像在医学临床诊断中发挥的作用越来越重要。随着数字化医学图像的广泛应用,对医学图像压缩技术的研究显得尤为迫切。

首先,随着越来越多的医疗成像设备投入临床应用,数字医学图像的数据量急剧增加；其次,现代医学对医学图像信息的存储与通信提出了更高的要求。为了能更好的实现医学图像信息的共享与保存,传统的胶片、录像等模拟存储方式被逐步淘汰,替而代之的是全数字的存储方式,pacs(pacs系统是picture archiving andcommunication systems的缩写，意为影像归档和通信系统)现在已得到广泛的应用,而在组成pacs系统的众多技术之中,压缩技术无疑是关键技术之一。

2. 研究的基本内容与方案

本文以从医院采集到的ct、mr和超声等静态dicom图像为例,根据图像压缩新方法的原理和医学图像的特征,重点开展以下几个方面的研究,涉及零数小波变换的基本理论,感兴趣区域提取,感兴趣区域编码等方面。

零数小波变换的工作流程是:首先对待压缩图像进行小波变换,将其由时域变换到频域,然后对变换后的小波系数进行基于零树思想的量化编码,这样就生成了图像的压缩码流。与一般小波编码器不同的是,本系统的编码器在进行量化以后直接生成压缩码流,不再对量化后的数据进行熵编码,这是因为经过零树量化以后,已经较好的实现了对图像的压缩,再进行熵编码效果不明显,而且会相应的增加编码时间。其下半部分是解码器的结构图,解码流程是:对图像的压缩码流进行反零树量化,得到小波系数,然后对小波系数进行小波逆变换,就得到解码后的重构图像。

本系统采用matlab编程实现，并用采用psnr客观评价标准来衡量压缩后图像的质量。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉理论算法。

第6－9周：编程实现各算法，并进行matlab调试。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]董雪松,刘雅楠,臧浩男.基于小波变换的医学图像压缩[j].计算机光盘软件与应用,2015,03:6-8.

[2]徐珊.多尺度和直方图均衡的x光图像增强算法研究[d].西安工业大学,2015.

[3]王蓓.基于小波变换的图像去噪算法研究与应用[d].延安大学,2015.