英语论文网

１　　引言

　　　随着科学技术的发展和进步, 多学科的融合和交叉已经成为现代科学技术发展的突出特色和重要途径。从上世纪90年代以来,随着计算机相关技术的迅速发展以及图像处理技术的日益成熟, 使此技术逐步渗入到图像处理中来, 形成了一个新的交叉学科- - - - - 数字图像处理。而且随着计算机和各类电子成像设备的逐步发展记在我们日常生活中的普及，数字图像已经和我们的生活息息相关，https://www.51lunwen.org/Medical/ 并且在各个领域得到广泛应用。这就要求我们我们在图像处理方面的要求更准确，从而帮助我们提取更多的有用信息和图像特征，尤其是在医疗图像方面，从而帮助我们解决人们日益关注的医疗问题。帮助医生提高医疗服务的质量。
　　　到目前为止，医学图像处理技术有了较大的发展，已不再是单纯地局限于完成一些简单的显示功能,还包括图像分割、图像配准融合、伪色彩处理、纹理分析等技术。而且医疗图像处理与UI(超声成像)、CT(计算机断层扫描)、MRI(核磁共振成像)、CR（计算机X射线成像）、电子内窥镜、PET(正电子发射断层成像)和MI(分子影像)等医疗设备密切相关，以为传统医学诊断带来革命性变化。由于各种设备的医学图像的信息量巨大，使得图像在传输过程中花费大量时间，给不同地域之间的医学交流带来了不必要的麻烦；而且，电脑存储容量有限，因此，大量图片不宜长时间存储，不便于病患的跟踪治疗。因此针对医疗影像进行压缩处理，对于提高医生的工作效率具有很重要的意义。随着现代医疗水平的不断提高，以及人们对于医疗服务的要求的不断提高，这就为医疗图像的压缩处理留下了很大的发展空间。
　　　对于医疗图像处理，尤其是数字医疗影像的压缩处理，算法是其基础，同时也是其发展的动力。由于小波变换在处理图像时的优良特性与Mallat算法的简便易行,使得小波变换图像编码压缩成为图像压缩领域的一个主要研究和发展方向。在这个发展方向上，我国科研工作者也做出了很多的努力：其中包括中国科学院的王璐、张志敏发表的以小波变换和多级树集合分裂算法(SPIHT)作为基础的合成孔径雷达(SAR)图像压缩方法，此方法在图像处理方面取得了良好的效果；在相同约束条件下，湖南师范学院的郑果、张平柯、王国秋针对四进正交小波法提出了一种仅改变符号和位置的构造方法，对比图像分解一次后小波系数的稀疏度的方法，提高了压缩性能的四进正交小波法，使图像压缩方面的研究更进一步的发展；科学前进的脚步从来不会停歇，同样的，陕西三原空军工程大学导弹学院的胡方方应用现代调和分析的概念和方法在小波分析理论上发展起来的新的分析工具，提出了能对多维函数有更好的逼近速率的脊波变换算法，这种算法克服了多为函数逼近的“维数灾”问题；针对Huffman编码生成Huffman树构造中的排序方法的改进，上海海洋大学信息学院的孙秉钰、吴开军、刘欣提出一种基于"堆排序"的Huffman编码算法，这种改进的算法减少了对内存的读写次数，提高了响应速度；无锡职业技术学院电子与信息技术学院的许敏则以及基于自然图像局部自相似性的有效压缩技术的分形理论，都很好的根据不同的需要，对图像做了相应的压缩，提高了压缩效率和编码速度。
　　　在本文之中，针对不同的医疗图像，建立了基于小波基变换的图像压缩方法，在滤波去除噪声、边缘增强预处理后，利用小波法的相关原理对给出的医疗图像进行压缩优化处理，达到在保留有用信息的基础之上，使图像所占用的空间减小。在拥有方法的基础上，必须寻找合适的应用环境———matlab。matlab的处理平台以功能模块的方式加入到数字医疗影像的诊断软件中，对医学影像设备产生的大量的并且持续增加图像信息应用相关的数字知识和计算机语言根据图像各个系数之间的相关性对医疗图像进行有效地压缩，以便于数据的存储、传输、管理、检索，解决现代医学医疗影像中急需解决的重大问题，方便不同地域之间的医学交流。

５　　结束语
　　　本文基于 Matlab的平台，通过运用嵌入式零树编码算法和小波变换对图像进行了压缩研究，通过对二者作比较可知嵌入式零树编码算没有充分利用人眼视觉特征，对所有的零树采取相同的方法进行编码。其实图像信号经过3级小波变换后，其信号的能量主要集中在低频部分，因此在较低精度级上小波系数表现出较大的幅值。小波变换的方法对低频子带单独编码。对其进行细编码、低压缩，以便保留图像信号的整体特征，提高图像质量。
　　　随着信息和数字技术的发展，医学图像处理技术目前正以惊人的速度向前发展着, 医疗影像的压缩的应用也日益广泛。医疗影像的压缩对医学科研及临床实践的作用和影响日益增大。因此, 医疗影像的压缩技术一直受到国内外有关专家的高度重视。https://www.51lunwen.org/ 通过对该内容的学习，我们对此理论有了更进一步的理解，所获得的结果对于进一步研究医学影像边缘提取奠定了基础。