利用电力线信道实现图像传输可广泛应用于配电网监测等领域。由于电力线信道的带宽和噪声干扰严重影响了图像数据的高效传输,针对上述问题,论文重点研究了适合电力线信道传输的低速率图像压缩算法。论文主要工作如下:第一,基于对电力线信道的特性分析,研究了常见的低速率图像压缩算法,讨论了算法的特点,确定在基于小波变换的图像压缩算法的基础上进行改进。基于小波变换的图像压缩算法可以使图像达到低速率,能够抵抗传输过程中的干扰。第二,针对在确保图像正常传输和重构质量的情况下,最大程度降低图像的速率和提高图像的抗干扰性的问题,深入研究了基于小波变换的多级树集合分裂算法。该算法特点是即使由于干扰造成图像中断传输,接收端也可以基于接收到的信息来恢复图像。为了使图像具有更低速率,更好的压缩质量,拥有小波压缩的优点,通常会将小波编码与其他图像压缩算法相结合。第三,提出了一种结合主成分分析的多级树集合分裂的低速率图像压缩算法。主成分分析是基于K-L变换的统计方法,可以对数据主成分进行高效提取,完全消除变换域中信号的相关性,可以同时完成数据的压缩和降噪。该算法首先利用主成分分析对图像进行特征值的提取;其次将已处理图像利用多级树集合分裂算法进行编码,然后对形成的压缩数据流进行解码,得到压缩图像。仿真实验表明,在低速率段,本文算法与单一的多级树集合分裂算法相比,能够得到更高的图像恢复质量,并且可以有效的去除图像噪声干扰。在重构图像质量相同的情况下,本文算法在电力线信道中每秒可传帧数明显高于多级树集合分裂算法,在低速率可达到它的两倍,验证了本文算法的有效性。