在小波变换图像压缩方法中,小波基选择的好坏,直接决定小波系数的性质,从而影响压缩过程中后继的其它处理、最终的压缩比及图像重建质量;小波变换的实现方法决定着计算的复杂度、数据的恢复性能等,从而影响压缩时间和图像重建质量.该文围绕小波变换图像压缩方法这一课题,对小波基的选取、小波变换的实现、小波系数的优化、自适应小波的构造、IWT的性能分析及优化实现进行了深入有价值的研究,所做的工作及创新成果有:(1)概述了图像压缩的原理、压缩系统的结构及性能评价指标、图像压缩的发展现状.(2)评述了从连续小波变换到R小波变换的去冗余过程、紧支持双正交小波的构造、基于第一代小波的函数正交分解(Mallat算法)与双正交分解(推广的Mallat)算法、小波变换的时-频分析特性及多分辨分析特性在图像压缩中的应用.(3)根据近些年发表的文章,分析并系统整理了第二代小波变换的理论与实现方法,分析了第二代小波变换的优势及这些优势在图像压缩中的应用.(4)分析了图像小波变换后小波系数的特征,讨论了优化小波系数的小波基选择问题.(5)提出了构造自适应小波变换以适应图像局部特征的思想,给出了两种自适应小波的构造方法,并分析了所构造小波在图像压缩中的性能.两种构造方法分别是:a)构造自适应预测小波变换的方法.b)构造自适应提升小波变换的方法.(6)提出了在小波变换前加平滑预处理以削弱图像局部特征的思想,通过平滑预处理可优化小波系数,有效提高压缩比.(7)对IWT的性能及产生原因进行了分析,针对其在有损压缩中劣于DWT的特点,提出了两种改进方案.a)优化因式分解,以减少取整误差的引入.b)扩幅,以有效屏蔽取整误差.