随着信息和网络技术的发展,图像等媒体信息的记录描述、存储和传输都在朝着数字化方向前进,高效的图像压缩传输越来越受到人们的关注,因此,图像压缩技术成为国际上热门的研究课题。小波变换具有良好的局部特性和空间频率特性,并且具有描述非平稳图像信号的能力和适应人眼特性的良好性能。故在高性能的图像压缩编码领域中得到广泛研究和应用。本文在对图像压缩编码理论研究的基础上,从一定理论深度较为详细地阐述了小波变换的概念以及图像的小波变换方法,并在VC++环境下实现了彩色图像的小波变换。分析了小波变换后图像数据结构上的特点,正是这些特点为高效的小波编码算法实现奠定了基础。关于小波属性对图像压缩的影响,本文以Daubechies小波为例,通过大量实验予以归纳总结,得出了不同属性及不同取值时对图像压缩效果的影响,找出了合适的属性值及其对应的最优小波。嵌入式零树小波编码(Embedded Zerotree Wavelet, EZW)算法是小波图像编码研究的一个里程碑,对其研究具有很高的理论意义和实用价值。论文深入分析了EZW算法的原理和步骤,举例说明了算法的实现过程,并在Matlab中仿真实现。接下来对多级树集合分割(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)算法原理和步骤做出了详细的解释说明,在仿真实现之后,针对SPIHT算法有损压缩情况下,即低比特率时,恢复图像比较模糊的缺点,提出了改进方法。最后通过实验与原算法相比,在低比特率时,本文所做的改进是很有效的,PSNR值有所提高。另外,在实验过程中发现,对输入图像进行直流电平位移也可以一定程度提高PSNR值,而且消耗时间没有增加。