本文以基于小波变换的静态图像压缩算法的原理为基础，主要研究了静态图像压缩算法的实现，为其在嵌入式体系结构下的实现奠定基础。　　 论文研究了小波分析，多分辨率分析，Mallat算法的基本理论以及小波变换在图像压缩中的应用，同时对小波变换的实现过程进行了详细的解释说明，并且阐述了由已知滤波器系数求解其它滤波器系数的方法、边界延拓方式以及变换级数的选取等实现过程中所要注意的问题。然后对多媒体图像处理算法中的嵌入式零树小波编码算法、分层树集合分割编码算法和集合分裂嵌入块编码算法的理论进行了分析，同时对这三种算法的实现进行了解释说明。　　 通过对嵌入式零树小波算法原理的详细分析，对算法进行了实现。在算法实现过程中，对零树结构中的父子系数坐标采用一维线性索引方式来表示，再利用一系列阈值对小波系数进行逐次逼近量化，对量化结果进行自适应算术编码，从而得到最终的编码流。在没有影响图像质量的情况下，发现编解码速度有一定程度的提高。另外设计了一个基于MFC的图像压缩测试平台，该平台能够对嵌入式零树小波编码算法，分层树集合分割编码算法和集合分裂嵌入块编码算法进行仿真。最后研究了小波变换在基于PIM技术的数据并行计算机体系结构上的映射方法，详细阐述了小波变换的并行实现过程，并对其性能进行了初步分析。