伴随着数字通信、计算机网络及多媒体技术的飞速发展,图像压缩编码成为解决多媒体通信问题的一个关键环节和信息技术中最为活跃的领域之一,而基于小波变换的图像压缩是图像压缩领域的一个重要分支。在这种背景下对小波图像压缩算法进行研究和改进无疑是一项重要任务和研究热点。论文主要内容由以下几部分构成:首先介绍了课题的背景、意义和研究现状以及静止图像压缩的分类和评价标准;然后,从小波变换的原理出发,通过实验,对变换后图像小波系数的特点进行分析,为后面介绍和改进小波压缩编码方法做准备;接下来,介绍了阈值压缩方法并根据硬阈值和软阈值压缩方法的优点和缺点提出了一种改进的阈值压缩方案;然后,对基于零树结构的图像压缩编码进行了重点介绍和研究,主要分析了嵌入式零树小波编码(Embeded Zerotree Wavelets Encoding,EZW)和基于多级树集合分割编码(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)两种算法,并对SPIHT算法提出了两种改进方案:方案一,在SPIHT编码前采用纹理子带补偿的预处理。这种方案能够提高恢复图像的主观质量。方案二,首先引入“兄弟节点相关性”假设对原算法中“父子节点相关性”假设作补充;其次,对最低频子带系数分开处理,即将LL_n子带系数和LH_n, HL_n , HH_n子带系数区别对待。并对SPIHT算法的零树结构进行相应的修改。方案二改进后的SPIHT算法能够更有效的标识显著节点,进而提高了图像的压缩性能。两种方案通过仿真实验证实都是可行和有效的。