基于SPIHT算法的医学图像压缩系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

医学图像是现代医疗诊断的重要依据，蕴含着丰富的病理信息。

然而，海量医学图像数据的存储和传输对医院信息系统构成了巨大压力，也为远程医疗等应用带来了挑战。

因此，高效的医学图像压缩技术成为了当前研究的热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

医学图像压缩技术是图像处理和信息论交叉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。

spiht算法作为一种高效的小波图像压缩算法，在医学图像压缩领域得到了广泛应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于spiht算法的医学图像压缩系统的设计与实现，通过对spiht算法原理的深入分析，结合医学图像的特点，构建一个完整的医学图像压缩系统。

1. 主要内容

1.深入研究spiht算法的原理，包括小波变换、集合划分、排序编码等关键技术，分析其优缺点和适用范围，为系统设计奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的方法。

首先，进行文献调研，深入研究spiht算法的原理、医学图像压缩技术现状和发展趋势，为系统设计奠定理论基础。

其次，根据spiht算法原理和医学图像特点，设计系统的总体架构，并确定各模块的功能和实现方法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.结合医学图像特点，对spiht算法进行改进，以提高压缩效率和图像质量，例如，针对医学图像中感兴趣区域的重要性，设计基于感兴趣区域的压缩策略，对不同区域采用不同的压缩比，以保留更多关键的诊断信息。

2.将并行计算技术应用于医学图像压缩系统，以提高压缩速度，例如，利用gpu的多核架构，对spiht算法中的计算密集型操作进行并行处理，以加快压缩过程。

3.设计和实现一个完整的医学图像压缩系统，并对其性能进行全面评估，为医学图像压缩技术的实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 王晶，王斌，王朔. 基于提升小波变换和spiht的遥感图像压缩[j]. 计算机工程, 2021, 47(12): 297-303.

[2] 周游. 基于spiht改进算法的医学图像压缩研究[d]. 南昌: 南昌航空大学, 2020.

[3] 刘畅. 基于spiht算法的图像压缩及fpga实现[d]. 成都: 电子科技大学, 2019.