随着图像采集设备的广泛应用以及采集分辨率的提高，图像数据呈海量增长，为了能够有效的利用图像数据，对图像以及视频数据进行压缩成为亟待解决的问题并成为图像处理领域研究的热点问题。小波变换因其良好的时-频局部性特征和与人眼视觉系统多通道相吻合的多分辨率分解特性，在图像压缩领域得到了广泛的应用，基于小波变换的图像压缩编码算法成为了图像压缩领域中的一个最主要的分支，对其进行的研究和改进无疑是一项重要的任务和研究热点。本文的主要工作是对基于小波变换的EZW算法进行了深入的研究，并对算法中存在的一些不足之处进行改进。首先，阐述了课题的研究背景与意义，简要地描述了目前国内外图像压缩的研究现状。对图像压缩的必要性和可能性进行了简单的介绍，并给出了几种常用的图像压缩的方法，探讨了图像压缩的评价标准以及国际上采用的图像压缩编码标准。然后，介绍了小波变换的基本理论；通过对图像经小波分解后各个子带的性质进行研究，重点介绍了小波变换后的系数特征以及应用于图像压缩中的优势；最后给出了小波变换用于图像压缩的基本思想以及编码基本框架。接着，对嵌入式零树小波算法进行了重点的分析和研究。先对算法的基本理论知识进行了详细的介绍；给出了算法的编码流程以及实验结果；对实验结果进行分析，指出了算法的优缺点与不足之处。最后，针对算法中存在的编码冗余和重构图像中存在失真的情况，提出了两种改进算法。一种是定长的游程编码算法对EZW的输出码流进行优化，降低输出流中连续零树根的相关性，达到提高压缩比的目的。另一种是基于人眼视觉特性的改进的EZW算法，此改进算法主要有以下两个方面的创新之处：一方面，采用CSF掩膜对不同子带的小波系数进行重要性加权，以利用人眼视觉系统的非线性特征，消除重构图像中的失真，改善重构图像的质量；另一方面，定义新的编码符号方法对加权后的系数进行编码，将原有的四种编码符号扩充到六个，用以减少当重要系数的所有子孙系数均为不重要系数时编码产生的冗余，提高图像的压缩比。两种改进算法均通过仿真实验进行了验证，结果表明改进算法可以达到预期的目的。