随着计算机和通信技术的迅猛发展,图像应用范围越来越广。人类对信息的需求已不局限于传统的语音、文字信息,而是集视频、图像、声音、文字于一体的高品质多媒体信息,但是它对信号传输的带宽和数据存储容量等要求很高。随着网络通信的飞速发展以及多媒体技术的广泛应用,数字产品版权的保护问题变得越来越重要,数字水印技术已成为解决数字多媒体版权问题的主要工具。因此,本文首先从图像数据压缩方法着手,介绍了小波和小波变换,小波变换是一种时间-尺度分析方法,它具有多分辨的特点,处理时进行的是空域和频域的局部变换,可以用来实现对图像的自适应分析,但需进行庞大的卷积运算,计算复杂。介绍了mallat算法,嵌入式图像编码的理论,并详细介绍了Shapiro提出的零树结构为基础的分层树集合分割算法(SPIHT算法)。然后对提升格式的小波算法进行了介绍,并对图像进行了变换,与传统小波变换相比,提升格式小波变换具有运算速度快,原位运算,适合于DSP芯片实现等优点。本文对提升方法的原理和其中的关键技术作了详细的阐述和讨论,特别是对用提升方法实现从整数到整数的小波作了全面、细致的分析。然后针对基于传统小波使用SPIHT算法对图像压缩,存在压缩过程复杂、编码运算量大、存储量大的不足,本文提出了基于改进的SPIHT整型提升小波变换的图像压缩算法,该算法不但考虑了人眼视觉特性,提高图像复原质量,而且引用最大值表思想节省了索引的时间,具有节省内存、计算速度快,编解码简单的特点,重构图像的峰值信噪比也进一步得到了提高。结果表明了该算法的可行性和有效性。最后把改进的SPIHT整型提升小波变换的图像压缩算法用于数字水印方面,提出基于整型提升小波变换的盲数字水印算法,本文对所提出的算法进行了大量的实验,并进行了性能分析。该算法有以下几点优点:改进的SPIHT编码过程中嵌入秘密图像的SPIHT编码,当选择恰当的minbit,水印图像质量和容量的冲突可以解决,而且秘密图像的抽取是渐进性的;水印的安全性高,要成功抽取水印必须知道当前的minbit值,对应的τP,密钥矩阵S和整数加权矩阵W;本文方法可以增加嵌入容量,载体图像和秘密图像甚至可以是一样大的。