【摘 要】
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该论文主要研究用小波实现数字图象压缩的方法以及它们在远程医疗技术中的应用.我们所研究的小波编码方法主要包括嵌入工零树编码方法(EZW方法)和基于集合的分层树剖分的编码
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该论文主要研究用小波实现数字图象压缩的方法以及它们在远程医疗技术中的应用.我们所研究的小波编码方法主要包括嵌入工零树编码方法(EZW方法)和基于集合的分层树剖分的编码方法(SPIHT方法).运用EZW方法,我们对几种小波的压缩效果进行了比较.在SPIHT方法的研究方面,我们提出了一种所谓的加权量化步长的方法,它改进了SPIHT方法中的量化过程,当压缩倍数不大于32倍时,它的压缩效果比原SPIHT方法压缩效果有所提高.在远程医疗的应用方面讨论了图象分解和重构时如何处理图象数据边界的问题,分析了不同的处理方法对重构误差的能量守衡的影响.为了应用的需要,我们将EZW方法直接应用于远程医疗图象的压缩.我们采取了一种方法来处理任意大小图象的宽和高,使之能够自适应地被分解到适当的层数.最后,该文还介绍了整型的小波变换,并用其在无损压缩方面做了一些实验.
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