| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题研究背景,意义及评估标准 | 第8-13页 |
| ·医学图像发展的背景 | 第8-9页 |
| ·医学图像压缩的必要性 | 第9-10页 |
| ·医学图像压缩的可行性 | 第10-12页 |
| ·图像的评价标准 | 第12-13页 |
| ·国内外研究的现状及发展方向 | 第13-15页 |
| ·研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 2 感兴趣区域图像提取算法的研究 | 第17-34页 |
| ·问题现状概述 | 第17页 |
| ·ROI 调整的原理 | 第17-19页 |
| ·最大平移法 | 第19-25页 |
| ·ROI 掩模的生成 | 第20-23页 |
| ·ROI 提取的编码方法 | 第23-25页 |
| ·ROI 提取的解码方法 | 第25页 |
| ·一般平移法 | 第25-26页 |
| ·最大平移法实现 | 第26-34页 |
| ·ROI 类库结构 | 第26-27页 |
| ·重要功能模块 | 第27-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-34页 |
| 3 基于图像压缩的模型的嵌入式零数小波压缩算法的改进 | 第34-49页 |
| ·小波变换的定义 | 第34-36页 |
| ·基于DWT 医学图像压缩的模型 | 第36-38页 |
| ·嵌入式零树小波编码及其改进算法的研究 | 第38-49页 |
| 4 基于ROI 医学图像提取及压缩方法的研究 | 第49-60页 |
| ·基于ROI 医学图像压缩方法概述 | 第49-51页 |
| ·基于ROI 医学图像压缩原理介绍 | 第49-50页 |
| ·基于ROI 医学图像压缩的现状 | 第50-51页 |
| ·基于灰度的双阈值分割预处理方法 | 第51页 |
| ·形状自适应ROI 医学图像无损压缩方法的研究 | 第51-60页 |
| ·ROI 区域形状信息的提取 | 第52-54页 |
| ·形状自适应整数小波变换 | 第54-57页 |
| ·形状自适应整数小波变换系数的编码 | 第57-58页 |
| ·ROI 形状信息的表示 | 第58-60页 |
| 5 医学图像提取及压缩系统的实现 | 第60-64页 |
| ·压缩提取及压缩系统的设计 | 第60-61页 |
| ·图像读取模块 | 第60页 |
| ·图像参数显示模块 | 第60-61页 |
| ·图像提取压缩模块及PSNR 比较模块 | 第61页 |
| ·图像提取压缩系统实现的流程 | 第61-62页 |
| ·图像提取压缩系统的实验结果分析 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-65页 |
| ·本文工作结论 | 第64页 |
| ·后续工作及未来展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70页 |