张淑丽 ，王烨兴 ，李靖宇

(1.齐齐哈尔医学院 医学技术学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006；2.齐齐哈尔医学院 现代教育技术中心，黑龙江 齐齐哈尔 161006)

随着计算机技术的发展，图像编码与压缩技术得到越来越多的关注。与一般图像压缩相比，医学图像压缩具有其特殊性和复杂性，其压缩必须严格保证诊断的可靠性。编码在图像数字化过程中占有非常重要的地位。在满足一定图像质量要求的前提下，能获得减少数量的编码称为编码压缩。研究最佳编码压缩的数学模型和方法是人们追求的目标。图像数据中存在大量的冗余数据。首先，从空间上来看，一幅图像的许多区域是相同或相似的，没有必要记录所有点的像素值；其次，从时间角度来考虑，由于图像变化的连续性，两帧图像数据中有大量相同之处，可以只记录它们的差别。因此，可以通过适当的压缩算法去除图像数据在空间和时间上的冗余，大大减少所需存储或传输的数据量。从信息论的观点看，描述图像信源的数据由有效信息和冗余量两部分组成。去除冗余量能够节省存储和传输中的开销，同时又不损坏图像信源的有效信息量[1-3]。

1 分形图像压缩

在现实中，图像有灰度和非严格自相似性，即具有严格的整体与局部自相似性的图像在现实中只占极小部分。BARNSLEY提出IESP采用由初始点经压缩变换ωi(ai，bi，ci，di，ei，fi)加 上 伴 随 率 pi(i=1，2， … ，n)进 行 迭代，得到的点集分布类似灰度效应。其基本思路是，将原图像预分解为若干个分形子块，使每个子块具有一定的分形结构，即子块的整体与局部之间存在某种自相似特征。……