随着多媒体和网络技术的不断发展,图像信息与人们的关系越来越紧密切,图像编码技术也受到越来越广泛的重视。其中,图像感兴趣区域编码技术作为一种新思路,解决了图像压缩比与重构图像质量之间的矛盾。由于应用领域的不同,感兴趣区域编码的实现也有着不同的特点。近年来,在模式识别与计算机视觉领域内,人脸检测技术成为十分活跃的课题。本文着重研究了结合人脸检测的感兴趣区域图像编码技术。本文首先介绍了目前人脸检测的方法,详细讨论了其中基于模板匹配的方法。在此基础上提出了通过使用Matrox Imaging Library高级图像处理编程库,高效快速的实现了感兴趣区域的检测定位,为顺利的进行感兴趣区域编码提供了良好的实验基础。接着分析了提升小波的基本原理、感兴趣区域编码基本理论和基于小波变换的SPIHT编码。图像感兴趣区域编码技术是静止图像压缩标准JPEG2000的一个新特性,根据区域重要性的不同采取不同压缩策略。SPIHT编码是优秀的嵌入式编码算法,很好的利用了小波系数子代对父代的继承性,实现了高效率的编码,并通过渐进的码流传输原则,实现了编码的质量可分级性。最后将上述理论应用于实际,结合人脸检测应用领域的特点,提出了SPIHT结合感兴趣区域的分级编码方案。基于已检测到人脸区域的图像,本实验对人脸区域和背景区域采用不同的编码策略,达到了优先传输和重建人脸区域图像的效果,从而在减少图像存储空间和网络带宽的情况下,保证了相对重要的感兴趣区域的重构图像质量。