作为80年代末出现的时频分析工具，小波变换在图像处理领域里获得了广泛的应用。由于实数域中紧支、对称、正交的非平凡单小波是不存在的，Goodman等提出多小波的概念。多小波既保持了单小波所具有的良好的时域与频域的局部化特性，又克服了单小波的缺陷，将实际应用中十分重要的光滑性、紧支性、对称性、正交性完美地结合在一起。多小波在理论上所表现出来的优势以及它在应用领域所具有的潜力，使其受到高度重视。人们正进行积极的探索它在图像处理方面的应用，并在静止图像编码、图像去噪两方面取得了一定的成果。由于图像信息丰富、数据量大，因此，为了满足实际应用需要，有必要对图像数据进行压缩处理。随着气象技术的发展，每天，遍布世界各地的气象观测站、气象雷达以及高空的气象卫星等为气象预报提供了大量的天气状况的资料。而气象数据在作为资料保存的过程中，由于数据量庞大，传输和存储都要付出很高的代价，所以有必要应用图像编码技术对其进行数据压缩。 本文利用小波分析在图像压缩、估计与复原等方面的优势，对于气象卫星数字云图进行压缩处理。从误差能量的概念出发，用二维相关系数研究了二维信号在空间上的相似性，给出了多幅卫星图像相似性的三种判别方法。根据这些方法，从多幅图像中选择一幅存储，这在某种程度上减少存入卫星云图数据库的数据量，解决了卫星云图数据库数据的时间冗余问题。并利用二维相关系数和二维相关函数，找到适合对气象卫星数字云图进行压缩编码的多小波。由于多小波在进行图像压缩编码的时候需要进行预滤波，而预滤波破坏了多小波的许多特性。本文利用了平衡多小波，对多小波变换的提升格式模型进行改进，针对模型中的预滤波器提出了新的设计方法，并用此改进的模型进行气象卫星数字云图的压缩编码和计算机模拟，模拟结果表明改进模型的压缩处理优于原模型。