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数字图像压缩是图像处理领域的一个热门研究课题，其研究成果为图像的存储、传输带来了极大的便利，因而具有重要的研究价值。在众多的图像压缩方法中，基于小波变换的图像压缩方法具有明显的优势，因而成为现代图像压缩领域的主流研究方向之一。本论文分析了小波图像压缩的几种经典算法，以及JPEG2000图像压缩标准中的感兴趣区域(ROI)编码方法。这两方面都存在不足之处，可以做进一步改进。本文主要研究工作如下：1、对小波变换的理论基础，包括连续小波变换、离散小波变换、多分辨分析、Mallat算法、双正交小波变换以及提升和整数小波变换进行了简要介绍。对小波图像编码的几种代表算法，包括两种树型结构算法EZW和SPIHT，以及两种块型结构算法SPECK和EBCOT，进行了比较，并分析了树型结构算法的不足之处。2、将SPIHT算法与分形编码算法相结合，提出一种混合编码算法。先根据一种分类算法将图像分割后的块分为三类，然后根据它们各自的特点在小波域中分别选择SPIHT或分形方法编码，同时结合率失真判据，使解码图像质量高于使用SPIHT和分形方法解码的质量。3、分析了JPEG2000中采用的两种ROI编码方法——最大位移法和一般位移法的优缺点。在最大位移法的基础上提出了一种增加过渡区域的ROI编码改进算法。该算法考虑了人眼视觉特点的要求，使解码后的图像具有更好的整体视觉效果。此外，该算法的复杂度较低，并且能与JPEG2000码流兼容。