数字图像作为传递信息的载体和手段在信息通信领域是十分重要的。但广泛使用数字图像还有一个主要的障碍,就是数字图像的数据量非常大,需要很大的存储空间,因而需要对图像进行压缩。图像压缩就是在保证一定图像质量的前提下,减少图像数据量的一种过程。针对图像中存在的相关冗余信息,采用某种方法,去除冗余成分,即可实现图像的压缩。由于小波分析具有渐进传输、易与人类视觉特性相结合等特点,故可获得较好的压缩效果,所以小波变换方法受到人们的高度重视,出现了各种基于小波变换的图像变换方法。图像压缩编码的根本目的,是在给定比特率下,使图像失真达到最小。小波变换的图像压缩算法虽然是一种有效的算法,但因为它利用了不同子带间和各个子带内部的相关性,所以复杂度比较高,有时不能实现实时的要求,因而小波变换编码方案的有效性很大程度上依靠比特分配,即给定的比特数必须被有效地分配在不同子带中。一种优秀的比特分配算法可使最终的量化失真达到最小。本课题研究基于率失真理论的数字图像压缩编码中的比特分配问题。通过率失优化,对于给定的码率,可以找到一种比特分配算法对小波变换后的各个子带进行比特分配,使重建图像的失真达到最小。本文设计了两种不同的比特分配算法的理论及其具体实现的方法。第一种是在率失真曲线是下凸的情况下进行的,这种方法算法是以率失真曲线的斜率为基础的。第二种是在任意率失真曲线的情况下进行的,这种算法的关键是求解Lagrange方程,寻找Lagrange乘数。最后将课题中设计方案的压缩效果与JPEG2000压缩方案和零树压缩方案进行比较并得出结论。