数字图像压缩是小波分析应用较为成功的一个领域.长期以来,图像压缩编码利用离散余弦变换作为变换工具,并已形成了各种国际标准.然而利用DCT作为编码的主要技术手段是把图像分成8×8块来处理,所以存在方块效应和蚊式噪声,且没有利用人眼的视觉特性.Mallat提出的多分辨率分析将小波应用于信号处理,给出了信号和图像的快速分解算法和重构算法,使得小波变换图像压缩成为研究的热点.小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且具有极强的自适应性.在相同的码率下,可以获得主观质量更好的重建图像;在相同的主观评价条件下,可以得到更高的图像压缩比.利用小波变换进行图像压缩的研究工作近几年取得了相当大的成果,并且已经在工程中得到了成功的应用.本文概述了图像编码的进展概况和当前的研究热点,给出了最基本的编码性能评估指标.介绍了几种常用的图像压缩方法,并与小波图像编码方法进行了比较.以小波变换为基础的图像压缩编码芯片已经问世,其中ADV611是AnalogDevice公司开发的基于小波变换的图像压缩芯片.本文在对专用视频压缩芯片ADV611芯片的图像压缩原理进行分析的基础上,仿真设计了基于小波变换的图像压缩方案,详细讲解了各部分的基本理论及实现方法.系统的核心是小波变换,采用的是二维双正交9/7小波.原始图像经过小波变换后送至量化器进行量化,量化后的数据送入熵编码器,进行游程编码和霍夫曼编码,产生最后的压缩数据流.解码过程与之相反,压缩文件经过霍夫曼解码、游程解码、反量化、小波逆变换恢复原始图像.最后对几幅图像进行仿真测试,并与其它编码方法进行比较,可以验证本方案能够获得更好的效果.本文只是对ADV611芯片的图像压缩功能进行了仿真,在论文的最后一部分提出有待进一步研究的内容,优化代码,并写入DSP芯片,实现硬件压缩.