随着多媒体技术和因特网技术的不断发展，如何有效的组织、存储、传输和恢复图像数据，探索更有效、更高压缩比的图像编码技术，成为现在信息处理技术中关键任务之一。图像压缩技术已经研究了几十年，提出了诸如差分脉码调制编码(DPCM)、离散余弦变换(DCT)等压缩方法，并已经形成了基于DCT等技术的国际压缩标准，如JPEG、MPEG、H.261等，图像压缩技术得到了广泛的实际应用。但是人们也逐渐发现这些压缩方法的一些缺点：如高压缩比时出现严重的方块效应、没有充分利用人眼视觉系统(Human Visual System，简称HVS)等。为此，人们经过不断探索，又陆续提出了一些新的压缩方法例如分形图像压缩、小波变换图像压缩、人工神经网络压缩等。图像压缩编码正向着更高的压缩比和更好的压缩质量的道路前进，其中小波变换图像压缩是当前的研究热点。 小波变换是一种窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法。小波变换在信号的高频部分可以取得较好的时间分辨率；在信号的低频部分可以取得较好的频率分辨率，从而能有效的从信号(如语音，图像等)中提取信息。由于小波变换编码相对于传统的图像编码具有不可替代的优点，在压缩比和编码质量方面都优于DCT变换编码。基于小波变换的图像压缩方法能在高压缩比的前提下保持好的重建图像质量。因此，新一代的国际图像编码标JPEG-2000和MPEG-4都采用了小波变换方法，随着它们的制定和推广，基于小波变换的图像压缩技术将会被越来越广泛的采用。 回顾了小波图像编码的研究现状，结合不断发展的新的嵌入式小波图像编码方法，对基于小波变换的图像压缩编码进行了深入而系统的分析与总结。具体内容包括：①以离散小波变换为出发点，阐述了多分辨分析的实质，讨论了小波构造原理及过程，分析了小波基的性质与图像压缩性能间的关系；②阐述了提升方法的构造原理，从不同的角度对比分析了提升与Mallat算法的优缺点：③系统全面的研究了基于小波变换的嵌入式图像压缩算法，分析了原理及其实现过程。 由于CDF9／7小波特别适合图像压缩，表现出良好的压缩特性。本文作者应用双正交小波构造性质和提升方法设计了简单的C9／7系列小波—C9／7-1、C9／7-2和C9／7-3，分别求解它们的提升系数，并分析了它们的正交性和消失矩。从计算复杂性和图像质量两方面，将本文作者构造的新小波与传统的CDF9／7小波进行对比。实验表明，本文设计的C9／7系列小波计算复杂性明显优于CDF9／7小波，而压缩性能与CDF9／7不相上下。接着讨论分析了CDF9／7小波提升系数直接取有理化近似的方法以及CDF9／7小波提升系数的另一种新的求解方法。