本文针对BAT多小波的自身特点，提出一种新颖的适用于图像压缩的图像变换算法，实现了在保证完全重建的前提下，无边界延拓地对二维图像进行多小波多分辨率分解和重构。这个算法的优点是保证了经过多小波多分辨率分解后的小波系数矩阵与原图二维矩阵大小相比大小不变，且能具有比Davbechies7/9双小波更好的能量集中能力。又由于采取了以矩阵乘法形式实现多小波变换的方法，运算效率得到很大提高。而且，在进行多小波多分辨率分解的同时，该算法进行了输出予带系数的熏排，因此使得到的多分辨率系数满足标量小波多分辨率分解的2叉树系数结构，从而有利于相应的零树编码算法设计和编码效率。 　　最后，实验证明本文提出的图像变换算法确实能保正完全熏建和无边界拓展，对比一般的小波/多小波多分辨率分解，新的算法中需要编码的小波系数个数被削减了5％到20％。另外，实验结果证明，高平衡度的BAT多小波变换的能量集中能力要优于Daubechies7/9小波，且与相应的Daunbechies正交小波不分上下。但是，由于没有实现整数到整数的多小波变换，因此在应用新的图像变换算法后还要进行适当的量化运算把非整数的多小波系数转换成整数后，才能进行零树编码。因此，在本文提出的图像变换算法的基础上，可以继续探讨通过结合整数到整数的多小波变换算法以进一步提高本算法的实用性。