随着多媒体技术的快速发展，静止图像的应用越来越广泛。在许多情况下对图像的存储和传输要求采用高压缩比的技术以满足应用的需要。虽然出现了不少图像压缩的方法，但更高效的压缩算法仍然是当前研究的一个热点。 论文首先介绍了图像压缩的理论基础、经典算法和压缩标准。在此基础上研究了模糊变换的图像压缩方法。该方法通过对图像的模糊变换可以增加图像的冗余信息，提出了在图像压缩之前先对图像进行模糊变换处理以获得更高的压缩比。在图像解码时，则提出了用维纳滤波的方法进行去模糊。在允许有轻微失真的情况下，相对于传统的压缩方法能够在很大幅度上提高压缩比。 其次，论文研究了衡量图像压缩的质量评价问题，提出了一种综合考虑重建图像清晰度和结构误差的图像压缩质量盲评价方法。在方法中采用图像方差来描述图像的清晰度，以及用图像模糊前后的方差变化量来反映图像结构误差的严重程度，最后将二者的值进行相乘获得对重建图像的最终评价结果。实验结果表明，该评价结果的值具有与PSNR具有相一致的变化趋势，能够正确反映图像质量的变化情况。