随着数字化医学影像设备的进步,医师的影像诊断方式发生了根本变化。目前,基于医学影像诊断系统(Medical Imaging Diagnosis System,MIDS)的“软读片”方法正逐渐在临床应用中普及。基于医学影像诊断系统的“软读片”流程是首先将采集到的医学影像传输存储到影像服务器,然后通过影像诊断工作站查询并调阅影像,通过观察屏幕显示的图像进行临床诊断。因此,影像的有效存储、高速传输和高清晰屏幕显示是提高影像诊断效率与精度的关键。本文针对近年CT检查公众剂量负担过高的现状和一次CT检查将获取数千幅的2维序列图像,给医学影像数据的有效存储、高速传输和三维显示质量带来了严峻挑战的问题,开展多尺度分析方法在医学影像诊断系统中的应用研究。首先研究了基于小波分析的低剂量CT图像的有效压缩方法,进而研究了基于小波和剪切波变换的CT图像的层间插值算法,为提高影像诊断系统的效率与精度奠定了较好基础。本文的主要工作如下:1.系统研究了两种具有代表性的多尺度几何分析方法:小波变换和剪切波变换,并比较研究了其变换特点及变换系数分布规律。2.为了改善影像诊断系统的存储与传输效率,本文在详细研究JPEG2000的两种核心编码算法,使用树结构的SPIHT编码算法和块结构的EBCOT编码算法的基础上,基于EBCOT编码的压缩优越性,提出一种新颖的基于小波变换的自适应截断码流的压缩算法。其创新点在于先将图像转化到小波域,然后对小波系数进行去噪处理,再对处理后的小波系数进行基于自适应截断编码的块编码,其编码通道数由小波子带的相对重要性自适应决定,最后通过解码和小波逆变换重构图像。实验结果表明:在相同压缩比下,与EBCOT算法相比,本文提出的算法不仅有较好的重构图像质量,能获得更高峰值信噪比和平均结构相似度,还降低了计算复杂度。3.为了提高影像诊断系统的诊断精度,提出了一种基于非下采样剪切波变换的低剂量CT图像层间插值算法。实验结果表明:在一定噪声干扰下,与基于小波域的层间插值算法相比,该算法能够获得更优的CT重建图像。