近年来,随着科技的进步和医疗事业的发展,对远程医疗及其相关技术的需求已经变得越来越明确。如何针对医学图像自身特点进行高效率压缩是目前远程医疗应用中亟待解决的重要问题。 基于小波分解的压缩算法在医学图像压缩领域得到了广泛的应用。然而，采用何种策略对小波变换后的图像数据进行处理仍是一个研究热点。本文研究了基于提升小波变换的SPIHT编码方案，并将其应用于静止的医学图像，取得了较好的压缩效果。此方案优点为：1.具有较高的编码效率，在保证图像质量的前提下实现了高压缩比；2.由于采用了提升变换，压缩的速度提高了，同时为图像的精确重构提供了保障；3.可实现优先编码和传输，大大节省了时间，具有一定的实用价值。 另外，本文研究的重点之二是序列图像。由于医学序列图像容量较大，因此对序列图像的压缩进行单独的研究有比较重要的意义。序列图像分为两类：一是时间高度离散的准序列图像；二是时间近乎连续的序列图像。对于准序列医学图像的压缩，以前通常都是使用普通的静态图像压缩算法对各幅图像进行独立的压缩，没有充分利用序列图像各帧间具有很大相关性这一重要特征，因此本文提出了对准序列图像采用了差值序列无损压缩和基帧选择无损压缩的方法，不但将医学序列图像的压缩方式从传统的独立压缩转化为联合压缩，而且可以最大限度地利用这种相关性。而对时间连续的医学序列图像，因其具有与视频图像相似的帧间冗余，因此在本文中采用了运动估计和运动补偿技术来消除医学图像的帧间冗余，从而达到压缩图像的目的。基于H.263对于变化缓慢的序列图像有较好压缩效果，因此，本文提出了利用H.263视频压缩技术来压缩医学视频图像，作为一种尝试，期望它可为医学序列图像压缩提供一种新的参考方法。 本文在理论研究的基础上，用Visual C++ 6.0实现了具有良好人机交互界面的医学图像视频压缩系统(MIVCS), 该系统可实现对医学图像的有效压缩，具有一定的研究价值。