在医学成像设备飞速发展的同时,医学图像的分辨率不断提高,数据量成倍增长,为了缓解海量图像数据所占用存储空间和网络带宽的需求,研究一种高效的医学图像编码压缩方法非常必要。根据目前医学图像压缩算法的研究情况,基于DCT以及EZW的编码压缩方法性能较低,而借助CPU、DSP、ASIC等平台实现图像压缩算法存在处理速度慢、功耗高、开发周期长等问题。FPGA虽然具有高速运算、低功耗、开发周期快等特性,但在复杂图像处理算法的实现上仍然较为困难。鉴于上述问题,文本在JPEG2000图像压缩标准的基础上,研究了一种基于5/3整数提升小波变换的SPIHT分块编码压缩方法,并利用SOPC技术软硬件协同处理优势,设计实现了图像编码压缩算法的FPGA硬件架构。主要做了如下研究工作:(1)详细分析了医学图像的压缩原理、专有DICOM数据格式及压缩方法,研究了基于5/3整数提升小波变换的SPIHT分块编码方法。并采用Matlab对算法进行验证,在符合医学图像压缩质量要求的同时,和图像整体编码方法相比有较高的压缩比。(2)综合比较了各大平台对于实现图像编码压缩的特点,结合医学图像的难点和要点,对SOPC技术深入研究,提出了图像编码压缩的整体方案。本文在基于硬件设计二维图像的5/3整数提升小波变换和SPIHT编码压缩时主要利用了FPGA并行流水线的设计思想,提高了图像压缩的整体效率。(3)在实现5/3整数提升小波变换时通过将算法中的乘法运算用移位替代,并在图像行变换时通过片上资源缓存部分图像数据即可实现行列变换的并行流水输出。在实现SPIHT压缩前先对变换后的系数矩阵分块,然后将待编码子块中各元素的坐标信息及其对应的小波系数值一并存储在有序表里,可以减少编码的搜索时间,并对分块后的高频、低频子块进行不同深度的编码精炼,提高了算法的高效性。(4)采用XILINX公司的Cortex A9双核,在xc7z020clg484-1芯片上搭建了处理器与可编程逻辑端的数据通信测试,对ARM软件端的驱动程序做了相关配置,同时对FPGA逻辑端进行了硬件设计与实现。此方案有效利用IP核的稳定性、高效性以及FPGA可以反复擦除、编程的灵活性,避免了传统嵌入式系统不便管理、不易扩展的缺点。最后对实验结果进行比较分析,改进的医学图像压缩方法在基于SOPC的平台上能够取得33.77dB的峰值信噪比和17.65:1的图像压缩比,符合医学图像编码压缩的质量标准和性能要求。