图象压缩编码是当今通信和信号处理领域里的一个重要研究课题.从八十年代中期以来,为了进一步压缩图像信息、改善图像质量,国际上出现了一些信的图像编码方法.该文主要研究静止图象的压缩编码问题,并选择零树小波编码算法作为主要研究对象.该文第一章主要介绍了目前研究比较活跃的图像压缩方法的分类,回顾了基于小波变换的图像压缩的历史和发展现状.第二章主要阐述了小波变换的理论和图像的小波压缩编码原理,并指出了小波图像编码实现时应该注意问题.第三章分析了Shapiro零树压缩编码方法的原理:通过在编码中引入零树结构,实现了对图象的小波变换域的大量零系数和小幅值系数有效编码.第四章文章在详细分析了SPIHT压缩算法的基础上,从图像边缘检测和对应系数的自适应量化方面对原来的算法进行了改进,给出了相应的对比实验结果.利用识别与压缩相结合的思想和小波变换的空间局部化特性,进行非常灵活的比特分配,从而在一定程度上减少了Gibbs效应的影响.第五章指出了零树图像压缩的应用前景和零树编码进一步研究方向.