远程医疗是目前较常用的一种针对边远地区的医疗服务,在远程医疗中经常会进行大量的图像数据的传输,但医学图像往往所含的数据量比较大,这给传输和医生的及时有效地诊断带来了极大的不便,为了实现图像的存储与快速传输,则需在传输之前对一幅医学图像进行压缩。传统的图像压缩方法主要从信息论的角度出发,没有考虑视觉特性,因而在压缩率和恢复图像的主观质量上不能满足人们的要求。针对以上的问题,本文主要研究的是小波变换以及如何利用图像小波变换后系数间的相关性实现图像数据间的编码和传输,从而实现图像的渐近传输技术。本文论述了医学图像压缩的前景以及小波变换编码的发展过程、图像压缩的方法和技术、图像的评价标准,着重论述了小波变换理论,并引入了整数小波变换,在小波变换的基础上,对小波系数进行编码,特别对EZW编码、SPIHT编码、SPECK编码都进行了详细的分析和讨论,最后针对传统的医学图像压缩,采用基于9-7滤波器的整数小波变换,对小波变换系数的高频部分用SPIHT编码,对其低频部分采用DPCM预测编码。以Matlab7.0作为实验平台,对一幅由直接数字化放射摄影得到的X-射线图像进行仿真,将改进后的算法与传统算法进行了比较,实验结果表明,改进后的算法在图像的峰值信噪比和编解码时间上明显优于传统的医学图像压缩算法。