随着计算机和通信技术的迅猛发展,图像应用范围越来越广。人类对信息的需求已不局限于传统的语音、文字信息,而是集视频、图像、声音、文字于一体的高品质多媒体信息,但是它对信号传输的带宽和数据存储容量等要求很高。因此。研究和开发新型有效的图像压缩编码方法,以压缩后的形式存储和传输这些数据是最好的解决途径。本文从图像数据压缩方法着手,介绍了小波和小波变换,小波变换是一种时间-尺度分析方法,它具有多分辨的特点,处理时进行的是空域和频域的局部变换,可以用来实现对图像的自适应分析,但需进行庞大的卷积运算,计算复杂。因而本文提出采用一种提升格式的小波(二代小波)对图像进行变换。为此,首先对提升格式的小波算法进行了分析,并对图像进行了变换。与传统小波变换相比,提升格式小波变换具有运算速度快,原位运算,适合于DSP芯片实现等优点。经提升小波变换后,其系数具有如下特性:频率压缩特性,即原始图像的能量大部分聚集到低频子带;空间压缩特性,即高频子带的能量大部分集中在原始图像的边缘、轮廓等对应的位置;系数分布相似性,即同一方向上各级子带系数幅值分布大体一致。然后本文提出对经二代小波变换后的图像数据用改进的嵌入式零树编码(EZW)算法进行压缩。EZW算法的原理是利用图像小波变换后其系数具有零树结构,再结合逐次逼近量化技术,对图像数据进行压缩编码。本文首先对LENA图像进行了提升小波变换,对变换后的图像数据进行传统的EZW编解码实验。然后针对传统的EZW编解码方法存在的一些不足,在EZW编码的基础上,提出了一种改进的零树压缩编解码方法,通过相关实验,证实该方法能更有效进行图像压缩,提高了压缩率。