随着经济建设的加快,钢板被广泛应用于汽车制造业、机械制造业、航空航天、石油化工、船舶等领域。钢板表面缺陷的多少是衡量其质量优劣的重要指标之一,钢板表面缺陷不仅会对轧制设备造成损害,还会缩短钢板加工制品的使用寿命,甚至引起工业事故的发生。钢板表面缺陷检测是防止这些情况发生的有效手段,漏磁无损检测法以其优越的性能,被广泛应用于钢板表面缺陷检测。然而,随着钢板产量的不断增加及检测精度的不断提高,钢板表面缺陷检测系统所采集的原始信号数据量非常庞大,为数据的处理与传输带来了极大的困难。因此,为了提高检测系统的检测性能,研究切实可行的数据压缩算法对海量钢板表面缺陷漏磁检测数据进行压缩是十分有必要的。本文针对海量钢板表面缺陷漏磁检测数据做出如下主要工作：首先,分析了钢板表面缺陷漏磁检测数据的特征,并介绍了几种常见的数据压缩方法,然后根据MATLAB仿真结果分析了这几种数据压缩方法的优缺点。接着通过比较各种常见压缩算法对钢板表面缺陷漏磁检测信号的压缩效果,初步确定了本文的数据压缩方案。其次,分析比较了直流平移与差分脉冲编码调制两种预处理方案的效果,仿真结果表明直流平移更适合用于钢板表面缺陷漏磁检测数据的预处理。接着对小波变换以及SPIHT算法的原理进行了介绍,并用MATLAB对其进行了仿真,然后分析比较了不同的小波基、小波分解级数以及SPIHT编码级数对钢板表面缺陷漏磁检测数据压缩性能指标的影响。最后,分析了传统SPIHT算法的不足,针对这些不足,在小波变换、零树结构和重要信息存储方面做了改进,并对改进的SPIHT算法进行了仿真。仿真结果表明,改进SPIHT算法的重构漏磁检测数据的恢复质量较传统SPIHT算法有一定提高,证明了改进算法的可行性与有效性。