图像是人们获取信息的主要渠道,但由于数据量大,使得图像处理、传输和存储都不方便。因此研究图像压缩编码算法,尤其是渐进式编码算法,已成为图像处理的关键技术之一,且在实际应用领域具有重要的意义。本文首先介绍小波、Walsh变换和图像压缩的理论知识,在此基础上综述了图像的小波渐进压缩算法及国内外研究进展。综合利用Walsh变换能量集中的特点和多级树集合分裂算法SPIHT渐进编码的优点,本文提出了一种基于Walsh变换的分层SPIHT算法。通过将Walsh变换引入小波变换后的子带,提高原始SPIHT算法的压缩效果。基于Walsh变换的分层SPIHT算法首先对图像进行平滑处理,然后对平滑图像进行小波变换和子带Walsh变换并进行最低频子带单独编码的SPIHT编码,最后对原始图像和平滑复原图像的差值图像进行SPIHT编码。同原始SPIHT算法相比,本文算法具有如下优点:首先,对图像进行平滑处理,能够增加小波分解后最低频子带的能量;其次,对平滑图像采用最低频子带单独无损编码,突出了最低频子带小波系数的重要性;再次,对高频子带进行Walsh变换,将重要系数集中到一起,可以减少表示重要系数位置信息的码流;最后,通过对差值图像进行编码,可以保护图像中脆弱的边缘信息。运用Matlab对提出的改进SPIHT算法进行仿真,实验结果表明,改进算法无论是从客观峰值信噪比还是从主观视觉方面都取得了很好的效果,改进算法优于原始SPIHT算法。