随着计算机多媒体技术的不断发展,在存储和传输大量的图像数据时,图像压缩将起到越来越重要的作用。嵌入式编码是一种新的编码方式,它可以提供某种程度上的可伸缩性,也就是随着接收比特的增多,渐进的恢复图像。为了满足目标比特率或者误差要求,通过监视编码的一些参数,嵌入式的编码器可以在任何一点终止编码。同样解码器可以在任何一点截断比特流,重构图像。嵌入式编码可以应用于网络,无线传输,图像浏览,特别适合于容易产生误差的环境。本文首先介绍了小波变换和信息论与编码的基本理论,比较了各种图像压缩的基本方法和静止图像压缩标准。对嵌入式图像编码的理论和方法进行了研究。详细介绍了Shapiro提出的嵌入式零树小波(EZW)算法,在EZW算法的基础上对SPIHT算法进行了研究。以EZW算法的零树结构为基础的SPIHT算法更高效地实现了图像的嵌入式编码,是当今最流行的图像编码方法之一。但是,在SPIHT算法的运算过程中,需要用到3个链表来存储小波系数和小波系数集合的重要性信息,耗费了大量的内存资源,不利于硬件实现。为了节省编码过程中的内存,本文着重研究零树编码算法的无链表实现问题,详细分析了无链表零树编码算法(LZC)和无链表SPIHT算法(NLS),分析了它们的基本原理和算法实现。在NLS算法的基础上,提出了一个更加节省内存的改进方案,即用函数代替NLS算法中的用来记录小波系数的后代系数最大值的向量,从而达到用更少的内存来实现SPIHT算法的目的。在研究过程中,用C语言实现了改进的NLS算法,并在Windows平台下用Visual C++6.0的编译器下编译通过。运行结果表明,在明显节省内存的情况下,改进的NLS算法在同样的码率下,达到了接近SPIHT算法的重建图像效果,重建图像质量优于LZC算法。