图像信息是人类认识世界及人类自身的重要源泉，然而图像的数据量是巨大的。这样不仅对计算机的存储和处理能力提出了很高的要求，而且也使得图像通信的信道传输速率受到限制。因此，为了存储、处理和传输这些数据，必须要对图像信息进行压缩处理。小波图像编码是近年来随着小波分析理论的发展而提出的一种具有很好发展前景的图像编码方法。　　 本文论述了图像压缩的必要性和可行性。研究了小波变换、整数提升小波变换和小波包变换在图像压缩编码中的应用。在此基础上，重点研究了整数平方量化阈值的零树编码(Integer Square Zerotree Wavelet coding，ISZW)算法。通过对ISZW编码算法量化阈值的取法进行改进，同时，在ISZW编码算法之前加入差分脉冲编码调制(DPCM)算法，提出了改进的ISZW算法，并通过仿真实验验证了改进的ISZW算法。与原ISZW算法相比，改进算法在没有降低重构图像的峰值信噪比(PSNR)的基础上，有效的减少了编码次数，降低了编码的时间复杂度，最大限度地增加了零树的数量。　　 考虑到分形编码中四叉树算法的编码速度更快、压缩比更高的特性，本文引入四叉树算法与改进的ISZW算法相结合，提出了DIQT(DPCM-ISZW and Quad Tree)算法。与改进的ISZW算法相比，DIQT算法不仅具有较高的压缩比，并大大减少了编码时间，还具有渐进式编码的优点，从而整体上提高了图像的编码效率。　　 在深入研究整数小波变换和小波包变换的基础上，提出了整数小波包变换(IntegerWavelet Packet Transform，IWPT)的概念。针对纹理图像的主要信息集中在中高频的特点，本文将整数小波包变换与DPCM算法相结合提出了DPCM-IWPT算法。仿真试验结果表明，该方法是一种非常好的纹理图像压缩新方法。