随着无线网络技术的高速发展,丢包成为威胁网络传播安全性、实时性和有效性的重大问题,如何更好的保证传输质量越来越受到人们的关注。多描述编码作为解决这一问题的有效方法,近年来得到了迅速的发展。本文着重讨论了小波变换及相关思想在多描述图像编码中的应用。被称为数学显微镜的小波分析已经被广泛的应用于各种图像视频编解码的标准中,并且在信息处理的各个领域中发挥着越来越重要的作用。本文以小波编码思想为指导主要研究了嵌入式小波编码算法,非嵌入式小波编码算法和小波与矢量量化编码方法相结合的算法在图像多描述编码中的应用。首先,在基于嵌入式小波编码的多描述技术研究中,文中充分挖掘了小波分解图像的多分辨分析特点,给出了一种基于奇偶分裂和残差信息重组的新型多描述组成框架,结合集分割分级树的嵌入式小波编码算法,形成了新型的小波嵌入式多描述编码方案。此外,基于对小波分解图像能量分布特征的研究,给出了两种基于离散余弦变换图像系数重组的嵌入式多描述编码方法。其一是基于离散余弦变换系数重组后结构上近似于小波三层分解的图像,利用现有的嵌入式小波编码算法形成码流;其二是对能量分布接近小波图像但结构上有一定差异的重建图像,针对性的提出一种新的嵌入式编码方法,对重建图像作用形成码流。随后仿真实验中的优良表现充分显示出这两种方法的有效性。由于出发思想和编码原理都源于小波,可以将这两种方法统称为嵌入式“伪小波”编码算法,对应形成的多描述框架归入基于嵌入式小波编码方案。其次,构造了基于非嵌入式小波压缩编码算法的多描述方案,提出了基于时频量化编码算法的多描述编码算法。针对时频量化算法中零树量化和标量量化的联合优化模型以及小波分解图像的特征,本文提出了两种多描述新算法:一是基于奇偶子优化两描述算法;另一个是基于方向信息粗细量化的三描述算法,实验结果同样充分肯定了它们的优越性。最后,本文区别于以往基于矢量量化的多描述编码方案多采用网格矢量量化的做法,将小波图像和适量量化压缩编码方法相结合提出了两种多描述框架。一是基于方向性小波矢量的奇偶两描述算法;另一个是基于小波树型矢量和矢量量化“粗细码本”控制冗余的多描述编码算法。仿真实验体现出了这些算法的有效性。这两个算法的成功应用从一个侧面解决了矢量量化应用于多描述编码中的索引分配难题,也为这个方向的研究引入了一些新思路。