数字图像编码技术已经成为图像处理中的一个重要研究课题。其中，各种变换技术在图像编码中也得到了广泛的应用。如离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCO用于图像编码国际标准JPEG、H.263和MPEG，离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)用于静止图像编码国际标准JPEG2000。由小波分析理论发展而来的多小波分析，这些年一直受到国内外学者的关注和重视，并不断完善其理论和推广其应用。与单小波相比，多小波可以同时满足对称性、正交性、紧支集和高阶消失矩等性质，这使得在图像处理中多小波比单小波具有更多的应用优势。多小波变换在图像处理中的应用主要有图像编码、去噪和图像融合等。 目前，许多研究已经表明，在图像编码中使用多小波变换替代小波变换，在相同的压缩比或比特率下能改善重建图像的质量。学者们在研究多小波域图像编码时一般采用嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelet，EZW)算法或多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT)算法，这些算法都是在图像变换域中空间方向树的基础上实现。目前多小波域空间方向树的结构主要有两种： (a)对多小波域图像的系数不作任何调整，直接将SPIHT算法中的树结构用于多小波域。 (b)先对多小波域图像的系数进行重新排列，将每个子带中的各个子块上相同位置的系数排放在一起，使其在形式上与单小波域图像的系数排列一致，然后用SPIHT算法中的树结构把系数组织起来。 在这两种空间方向树的基础上均能直接采用SPIHT算法进行编码，但SPIHT算法是在单小波域图像编码中提出，因此本文认为在多小波域图像编码中直接采用SPIHT算法存在明显的局限性，尤其是SPIHT算法没有考虑到多小波域图像中每个子带里子块之间系数的相似性。 本文主要从以下几个方面对多小波域中静止图像编码算法进行研究工作。 (1)回顾了图像编码技术的进展，介绍了多小波理论的基本知识，依据已有的多小波变换算法实现了离散多小波变换。 (2)详细介绍多级树集合分裂(SPIHT)算法，并在多小波域图像中实现多级树集合分裂(SPIHT)算法，验证了该算法在多小波域中的可行性和有效性。 (3)为了更好地利用图像多小波域系数的相似性进行编码，提出了一种基于多小波域新型空间方向树的SPIHT改进算法。在SPIHT改进算法中首先定义了一种新型空间方向树把多小波域中不同子带的相似系数和每个子带中各个子块的相似系数组织在一起，然后根据树的结构改进了算法中分裂排序过程。计算机仿真实验结果表明，SPIHT改进算法更适合于多小波域静止图像编码，在同样的压缩比或比特率下，SPIHT改进算法与SPIHT算法相比，能取得更高的峰值信噪比。