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随着计算机技术的快速发展,以及信息通信技术和医学图像技术的不断深入研究,远程医疗系统越来越多地受到人们的重视。在医学信息存储检索以及远程医疗系统中,图像压缩与三维重建是两大核心技术,尤其对远程医疗系统的性能和价值有着重要影响,也是目前医学图像处理领域中不断研究的发展方向。 本文主要对医学序列图像的压缩与三维重建方法进行了研究,重点对3D SPIHT算法,三维重建中的移动立方体(Marching cubes,MC)算法和光线投射(Ray Casting)算法进行了深入研究与全面分析。主要工作内容如下: 首先,通过深入研究EZW算法和SPIHT算法的原理和编码过程,将SPIHT算法扩展到三维。而原3D SPIHT算法中,LIS扫描时存在冗余编码问题,同时L表项的产生和处理分两个过程进行,增加了算法的复杂度。针对以上不足,提出了一种改进的3D SPIHT算法。在改进算法中减少了表征各表项重要性的码流,并将L型表项的产生和处理融入到一个过程中,降低了算法的复杂度。同时,基于三维小波变换,采用改进的3D SPIHT算法对多组序列图像进行编/解码实验,并从客观保真度和图像恢复质量方面对改进算法的性能进行评价与分析。结果表明,改进3D SPIHT算法比原3D SPIHT算法的PSNR值提高1-5dB左右。 其次,针对含有大量信息的切片序列编码时间长,效率低,甚至一般的电脑无法处理的问题,根据相邻切片间的相关度,提出了一种基于相关性分组改进的序列图像压缩方法。同时,借助于3D SPIHT算法和改进的3D SPIHT算法对该方法的可行性进行了验证分析。实验结果表明,在相同条件下,该方法大幅度提高了编码效率,使编码时间缩短了近1/3—1/2。最后综合分析得出,分组结合改进的3D SPIHT的方法在提高压缩性能的同时缩短了编码时间,提高了编码效率。 最后,针对目前医学图像三维重建方法进行了研究,重点对 MC算法和 Ray Casting算法进行了深入研究,同时分析了可视化工具包VTK(Visualization Toolkit)的实现机制。结合VTK,分别基于MC算法和Ray Casting算法对不同序列图像进行了三维重建,通过三维重建的结果分析了两种算法的优缺点,并实现了三维图像的简单的交互操作(缩放和旋转)。