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医学图像压缩技术研究及其在PACS中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-12页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究内容与意义第10-11页
   ·论文的组织结构第11-12页
2 现代图像压缩技术中的小波变换第12-26页
   ·小波变换理论基础第12-17页
     ·小波分析的发展历史第12-13页
     ·小波变换的基本定义第13-14页
     ·Mallat小波分解与重建第14-17页
   ·提升小波变换第17-22页
     ·提升算法的模型第17-19页
     ·提升算法的实现第19-20页
     ·整数小波变换第20-22页
   ·适形小波变换(SA-DWT)第22-25页
     ·边界延拓第22-23页
     ·亚抽样位置选取第23页
     ·任意长度信号的小波变换第23-25页
   ·本章小结第25-26页
3 基于SA-DWT与改进SPIHT的医学图像感兴趣区域压缩第26-53页
   ·基于医学图像目标区域的选择性压缩方法第26-32页
     ·选择性压缩方案分析第26-28页
     ·JPEG2000中的图像ROI编码方法第28-30页
     ·基于SA-DWT的图像ROI编码方法第30-32页
   ·阶层树分割排序算法(SPIHT)第32-40页
     ·EZW中的系数谱系第33-34页
     ·位平面编码过程第34-36页
     ·SPIHT中的系数谱系第36-37页
     ·阶层树分割排序过程第37-39页
     ·记号的算术编码第39-40页
   ·SPIHT针对SA-DWT之改进第40-44页
     ·基于SA-DWT的SPIHT空间树结构第40页
     ·限制SPIHT空间树节点排序条件第40-41页
     ·基于SA-DWT的改进SPIHT算法压缩实例第41-44页
   ·SPIHT针对渐进传输之改进第44-52页
     ·提前SPIHT算法中的精细过程第44-47页
     ·改进算法的数值分析第47-50页
     ·改进算法的实验效果第50-52页
   ·本章小结第52-53页
4 基于配准预测的序列医学图像压缩第53-70页
   ·图像配准理论基础第53-57页
     ·图像变换第53-54页
     ·相似性侧度第54-56页
     ·插值第56页
     ·最小二乘法第56-57页
   ·图像配准中常用的技术第57-59页
     ·点映射第57-58页
     ·基于弹性模型的匹配第58页
     ·配准中需要注意的问题第58-59页
   ·基于改进PSO算法的刚性图像配准第59-64页
     ·特征空间与目标函数的选取第59-61页
     ·粒子群优化(PSO)算法第61-62页
     ·利用改进PSO算法求解空间变换参数第62页
     ·医学图像配准仿真实例第62-64页
   ·基于配准差值预测技术的序列医学图像压缩第64-69页
     ·序列医学图像压缩方案第65-66页
     ·基于配准技术的帧间预测第66-67页
     ·预测差值图像的压缩第67-69页
   ·本章小结第69-70页
5 医院PACS系统的设计与实现第70-78页
   ·PACS的发展现状与趋势第71-73页
   ·医院PACS系统设计开发第73-75页
   ·图像压缩存储子系统的实现第75-78页
     ·多媒体影像数据压缩第75-76页
     ·数据分级存储第76页
     ·与DICOM3.0保持兼容第76-78页
结论第78-79页
参考文献第79-82页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第82-83页
致谢第83-84页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第84页

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