图像压缩是通过去除图像中的各种冗余来实现的。经典的图像编码技术主要依据图像本身固有的统计特性进行压缩，现代图像编码方法不局限于信息论的框架，充分利用人的视觉生理、心理和图像信源的各种特征，可获得更高压缩比和更优良的重构图像质量。 小波分析理论是分析非平稳信号的有力工具，基于小波变换的图像编码在低码率编码情况下具有更好的率失真特性，能够产生质量可分级的嵌入码流，在图像压缩领域得到了广泛的应用，并且已经成为某些图像压缩国际标准〔JPEGZ(川))的重要环节。提升小波是构造第二代小波的关键技术，与传

标准的SPIHT无损压缩算法，便于改进！

该程序主要实现图像的无损压缩，具体算法包括： （1）整数小波变换＋SPIHT无损压缩 其中整数小波可以采用JPEG2000提供的5－3小波，也可以采用S＋P变换，本程序均已给出。 （2）DPCM＋算术编码 DPCM采用的是JPEG中采用的方法； （3）JPEG－LS标准 JPEG－LS的无损压缩性能非常好，超过JPEG2000。

随着社会的发展和医疗技术的进步，人们对身体健康的关心程度越来越高。医学影像已经不再是仅供医生参考的信息而成为诊断疾病的重要依据。在网络传输条件下的图像压缩编码成为建立数字化医院的关键技术。目前，二维图像的压缩标准有JPEG、GIF及采用了小波变换的JPEG2000等。医学图像具有特殊性，它一般不允许丢失有用的细节信息。传统的DCT（Discrete Cosine Transform，离散余弦变换）和第一代小波在图像变换后会产生浮点数，因而必须对变换后的数据进行量化处理，这样就会产生不同程度的失真

提出一种用非冗余轮廓波的中低比特率图像质量可伸缩编码算法。该算法采用双正交小波分解和方向滤波器组(DFB)实现图像的非冗余稀疏表示, 不但具有轮廓波对图像中线状奇异性边缘和纹理细节的稀疏表示特点, 而且克服了轮廓波变换系数4/3冗余的缺点。算法中对图像非冗余轮廓波系数各子带系数分布进行统计分析, 通过对变换系数的重新组合, 构造了有利于图像编码的空间方向树结构, 并统计验证了其零树特性, 采用分级树集合分裂和阈值量化达到图像质量可伸缩的嵌入式编码。实验结果表明,其解码算法在中低比特率压缩情况下,