随着新的医学图像成像方法，如CT，MRI和数字核医学等成像方法的出现，在医学领域内，以胶片为基础的传统图像获取及存档方法将逐渐失去地位，无胶片的核医学图像技术被证明是富有生命力的。 但是，随着医学图像数据的增多，图像的存储和传输因数据容量过大，所面临的问题越来越严重，现有的技术已经不能满足对传输带宽和存储空间的要求。这些限制促使寻找有效的压缩技术，从而使医学图像数据能够经济存储和快速传输。 针对这种应用背景，本论文探讨了X-光胸片图像的压缩算法，压缩的目的主要是减小存储空间，便于有效存储。所做的主要工作如下： 一．参阅了国内外有关医学图像压缩的大量文献，对一些常用的以及新近 兴起的可逆和不可逆图像压缩算法，分别总结其优缺点和适用范围。 二．根据X-光胸片图像的特点，采用以标准JPEG算法为基准的优化压缩 算法。用统计的方法建立各自图像的霍夫曼码表，大大提高了图像的 压缩比，同时也产生明显的图像失真。对压缩后的图像进行分析，得 出如下结论：既然数据变换和编码过程是近无损的，那么信息丢失主 要来自量化失真。通过统计量化误差和图像像素灰度值的正则性，计 算每一分块量化表的修正系数，修正量化表，用于反量化过程，尽可 能减少图像信息的丢失。 三．用VC6.0对实现整个算法过程，仿真结果表明：该算法的效果很好。大 多数图像的压缩比高达15∶1以上，与标准JPEG相比，压缩比（标准 JPEG的压缩比约为10∶1）提高了0.5倍多，恢复后的图像基本保持了“视 觉无损”，满足医师的诊断要求。 总之，本文是关于医学图像压缩算法的研究，图像的存储和传输是在逐渐兴起的PACS系统和远程医疗系统中所考虑的重要问题，所以医学图像的压缩算法有重要的作用，也有着很广阔的发展前景。