数字图像的压缩很长时间里是人们研究的一个课题，人们提出大量的图像压缩标准来适应不同的应用。压缩的任务是降低各种形式的数据的传输的带宽和存储要求。尽管现在越来越多的新技术提供了高速的数字传输方式和大量的存储空间，图像压缩依然具有重要意义，因为伴随着新技术的诞生图像通信的要求增长更快，同时伴随着更高质量的图像的打印和演示需要。 在本文的工作中我们研究和实现基于小波的图像编码器，验证一些经典的小波编码器，EZW、SPIHT的有效性。由于小波变换多分辨率分析和去相关性的特点，基于小波的编码器不仅能提供优良的压缩性能，还能提供质量渐进性，这意味着随着编码长度的增加，在解码时可以得到更高质量的图像。我们开始时给出一些常用的图像压缩方法，如熵编码方法，接着讨论了一些经典的图像变换方法，如KL变换和离散余弦变换。然后，我们介绍了小波变换的一般理论和由此导出的快速算法，也讨论了小波变换中一些必要的技术，如边界延拓和缓存的考虑，这些理论和技术是我们进行研究和实现小波编码器的基础性工作。我们用C++实现了Daubechies提出的一族小波变换，通过对小波基的选取可以实现不同支撑度的小波变换。然后我们给出了EZW算法和SPIHT算法，并用C++实现了上述算法，对BMP图像进行了压缩，得到了满意的效果，同时验证了上述算法的失真嵌入性。接着我们实现了有限精度的算术编码，对SPIHT算法产生的显著性编码进一步压缩，在同样图像质量的前提下压缩率得到了提高。 接着我们根据JPEG2000中提出的ROI思想对SPIHT算法进行了改造，提出一种新的算法，根据产生的ROI掩码对相应的小波系数进行位移，实现了对图像的ROI区域高质量压缩，而对背景以相对较低的质量压缩，通过实验观察到满意的效果。通过我们的研究发现以小波变换为核心可以构成一个低复杂度、高效的和具有失真嵌入性的图像压缩系统，并通过我们提出的算法集成了JPEG2000中提出的ROI技术。这种图像压缩系统对于多种类型的图像具有较强的鲁棒性，可以通过扩展实现对彩色图像和任意尺度图像进行压缩，在医学影像系统和网络上进行应用。