图像信息丰富,数据量大,如何对图像数据进行压缩处理,目前已发展成为专门的研究领域——图像编码。如何有效地组织、存储、传输和恢复图像数据,即探索更有效、更高压缩比的图像压缩编码技术,已成为现代信息处理技术中关键任务之一。由于小波变换所具有的独特特性,基于小波变换的图像压缩编码已经成为图像压缩研究领域的主流之一。 论文首先介绍了图像数据压缩的必要性、图像压缩编码技术的发展及研究现状,并给出了图像压缩方法的评价标准。在回顾了傅里叶变换和短时傅里叶变换的基础上,引入了小波变换的定义及其性质,接下来对连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析、尺度函数、小波函数、二尺度方程及多分辨率滤波器组等小波分析理论进行了阐述,进而分析了Mallat算法中小波变换的分解和重构方法。在以上小波分析理论的基础上进一步讨论了二维正交小波变换和离散图像的小波变换实现。 再次,对于图像压缩编码技术,本文对图像压缩编码理论和各种算法进行了较为详细的分析论述。本文着重对EZW、SPIHT、EBCOT三种经典的基于小波变换系数的图像压缩编码算法进行了系统分析与比较,分别总结归纳了其优点及不足,并给出了这三种图像压缩编码算法的实验结果比较。 论文提出了一种基于整数小波变换,结合SPIHT算法和自适应算术编码的静态图像无损压缩编码方案,并详细讨论了编码方案的各个组成模块。实验结果表明,与公开发表的其它方案相比,本文提出的方案较为有效、可行。在总结分析已有图像压缩编码算法的基础上,对SPIHT算法进行了改进,并应用到本文的编码方案中进行仿真验证。结果表明,改进算法能有效提高测试图像的无损压缩比。