基于3D-SPHIT算法的MRI三维序列图像压缩MATLAB实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了针对医学MRI三维序列图像的高效压缩系统。通过三维集划分分层树(3D-SPHIT)算法对DICOM格式MRI图像进行压缩编码，支持多切片序列读取和三维体数据构建，并应用小波变换实现高质量压缩。

详 情 说 明

基于3D-SPHIT算法的MRI三维序列图像压缩系统

项目介绍

本项目实现针对医学MRI三维序列图像的高效压缩处理系统。通过三维集划分分层树(3D-SPHIT)算法对原始DICOM格式的MRI图像进行压缩编码。该系统能够读取多切片MRI序列，构建三维体数据，应用小波变换和分层树编码技术，在保持重要诊断信息的前提下实现高压缩比。同时提供压缩质量评估和可视化对比功能，为医学图像存储和传输提供有效的解决方案。

功能特性

• 三维数据支持：支持读取DICOM格式的连续切片MRI序列，构建完整的三维体数据
• 3D-SPHIT压缩：采用三维离散小波变换(3D-DWT)和三维集划分分层树编码算法
• 质量控制：支持用户自定义压缩参数（压缩比、小波基选择等）
• 质量评估：自动计算PSNR、SSIM等医学图像质量评估指标
• 可视化对比：提供原始图像与重建图像的二维/三维可视化对比
• 性能分析：生成压缩性能分析报告和图表

使用方法

1. 准备数据：将DICOM格式的MRI序列文件(.dcm)放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要调整压缩参数（可选）
3. 执行压缩：运行主程序开始压缩处理
4. 查看结果：获取压缩文件、质量报告和可视化结果

系统支持128-256张切片的MRI序列，每张切片分辨率支持256×256或512×512像素，兼容16位灰度深度医学图像。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：8GB以上（处理大型三维数据时建议16GB）
• 磁盘空间：根据处理的图像数据大小而定

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括DICOM序列数据的读取与预处理、三维体数据的构建、小波变换的配置与执行、3D-SPHIT算法的编码实现、压缩质量参数的计算与分析、重建图像的生成与评估，以及最终结果的可视化展示与报告输出。该文件协调各功能模块完成从原始数据输入到压缩结果输出的完整处理链条。