图像信息数字化后的数据海量性,不仅对计算机的存储和处理能力提出了很高的要求,而且也使得图像通信的信道传输速率受到限制。为了快速存储、处理和传输这些数据,必须要对图像信息进行压缩处理,通过压缩处理消除图像的冗余度来减少表示图像所需的比特数。目前图像压缩的方法很多,有损压缩允许一定程度的信息丢失,在满足实际应用的条件下能够取得非常高的压缩比,无损压缩因不允许信息丢失,所以压缩效率难以提高,在指纹图像、遥感图像、医用图像处理等应用领域内,对于高效的无损压缩方法和高保真度压缩方法有着迫切的需要。本文主要研究基于小波变换的快速无损图像压缩算法的实现,其设计思路:映射-量化-编码-硬件实现.在无损快速压缩编码理论和图像小波变换的基础上重点研究了适合图像压缩的小波基的选择、小波变换后图像的系数分布特点、灰度直方图的特点及自身的特点,得出了小波变换后有利于图像压缩的合理根据。在传统嵌入式小波零树编码算法(EWZ)的基础上,提出了改进的算法——保留低频分量的嵌入式小波零树编码算法,并且仿真实现了该算法。仿真结果表明该算法与传统EZW相比,能够提高重构图像的峰值信噪比(PSNR),降低均方误差(MSE)。其次研究了分形编码的理论基础,阐述了迭代函数系统(IFS)、拼贴定理、吸引子定理,并分析了基于IFS的图像压缩编码方法的缺陷:分形编码时间过长,从而给出了一种小波域分形编码方法——对低频分量进行无损编码、对高频分量进行子树分形编码,仿真结果表明该算法不仅提高了压缩比,而且缩短了编码时间。最后以TMS320C6201 DSP为核心芯片给出图像压缩编码算法的硬件实现方案,讨论了该芯片的外围接口设计方案,并阐述了基于DSP的优化编程方法。