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独创性说明
1绪论
1.1研究背景
1.2研究内容与意义
1.3论文的组织结构
2现代图像压缩技术中的小波变换
2.1小波变换理论基础
2.1.1小波分析的发展历史
2.1.2小波变换的基本定义
2.1.3 Mallat小波分解与重建
2.2提升小波变换
2.2.1提升算法的模型
2.2.2提升算法的实现
2.2.3整数小波变换
2.3适形小波变换(SA-DWT)
2.3.1边界延拓
2.3.2亚抽样位置选取
2.3.3任意长度信号的小波变换
2.4本章小结
3基于SA-DWT与改进SPIHT的医学图像感兴趣区域压缩
3.1基于医学图像目标区域的选择性压缩方法
3.1.1选择性压缩方案分析
3.1.2 JPEG2000中的图像ROI编码方法
3.1.3基于SA-DWT的图像ROI编码方法
3.2阶层树分割排序算法(SPIHT)
3.2.1EZW中的系数谱系
3.2.2位平面编码过程
3.2.3 SPIHT中的系数谱系
3.2.4阶层树分割排序过程
3.2.5记号的算术编码
3.3 SPIHT针对SA-DWT之改进
3.3.1基于SA-DWT的SPIHT空间树结构
3.3.2限制SPIHT空间树节点排序条件
3.3.3基于SA-DWT的改进SPIHT算法压缩实例
3.4 SPIHT针对渐进传输之改进
3.4.1提前SPIHT算法中的精细过程
3.4.2改进算法的数值分析
3.4.3改进算法的实验效果
3.5本章小结
4基于配准预测的序列医学图像压缩
4.1图像配准理论基础
4.1.1图像变换
4.1.2相似性侧度
4.1.3插值
4.1.4最小二乘法
4.2图像配准中常用的技术
4.2.1点映射
4.2.2基于弹性模型的匹配
4.2.3配准中需要注意的问题
4.3基于改进PSO算法的刚性图像配准
4.3.1特征空间与目标函数的选取
4.3.2粒子群优化(PSO)算法
4.3.3利用改进PSO算法求解空间变换参数
4.3.4医学图像配准仿真实例
4.4基于配准差值预测技术的序列医学图像压缩
4.4.1序列医学图像压缩方案
4.4.2基于配准技术的帧间预测
4.4.3预测差值图像的压缩
4.5本章小结
5医院PACS系统的设计与实现
5.1 PACS的发展现状与趋势
5.2医院PACS系统设计开发
5.3图像压缩存储子系统的实现
5.3.1多媒体影像数据压缩
5.3.2数据分级存储
5.3.3与DICOM3.0保持兼容
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致 谢
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