随着多媒体技术和网络的发展,人们对数字图像在质量、大小和应用方面提出了更高的要求,希望能够用有限的空间和带宽资源存储与传递大幅图像,并且,根据实际需要,获得不同分辨率或质量的重构图像.这就要求图像压缩技术不仅要有良好的压缩效率,而且还可以灵活处理压缩码率.该文共分三大部分.第一部分,主要介绍了图像压缩的必要性可能性以及数字图像压缩分类和方法.第二部分,介绍了小波变换的基本理论和Mallat塔式算法,并根据数字图像信号的特征和图象压缩的要求,分析了小波变换在这一领域中应用的可行性和有效性.第三部分,给出了图像压缩的小波变换零树量化算法,进行了图象压缩的仿真,得到了大量的实验数据.并与传统的基于DCT变换的压缩编码算法比较,我们得出了小波变换在图像压缩较DCT变换的优势.提出了一种基于小波分析的分类量化图像压缩算法,根据Lena图象的仿真结果,证明了分类量化在信噪比等图象压缩质量指标较零树量化算法有所提高.