随着现代信息、网络技术的不断发展,以及人们生活水平的提高,人们对图像质量的需求也越来越多,图像数据量便也相应持续增长,成为其继续发展的阻碍力量,图像压缩成为人们所关注的重点之一。传统的图像压缩主要以DCT为核心,在其应用过程中发现,DCT可能导致图像的“方块效应”和“边缘效应”,这一缺陷严重限制了其在图像压缩领域的使用。DWT解决了这一应用缺陷,随之发展起来,继而成为近十年图像压缩领域最主要的变换方法之一,但在其发展和应用过程中发现,DWT变换不能实现整数小波变换,即变换后的小波系数不能实现精确重构。1996年,Swedens率先提出提升小波,提升小波保留了小波变换的优势,且克服了很多DWT的不足之处,成为现在的重点研究内容。近年来,研究者们针对图像不同区域、不同方向的空间几何特性提出了自适应提升小波,以实现针对这些空间几何特征,采用相对应的、最合适的方向进行提升。本文改进了一种基于插值法的自适应方向提升小波,该方法能够自适应选择最优的方向作为提升方向,而不再局限于水平和垂直方向,并且能够根据像素之间的局部特性,使用拉格朗日插值法进行预测。实验结果表明该方法比传统提升小波具有优越性。DWT比DCT具有更多优良品质而在图像处理中得到广泛应用,通过小波变换能有效去除图像空间冗余,结合适应于小波变换系数特征的编码算法(如EZW、SPIHT),压缩效果更为突出。虽然经典的编码算法能有效对小波变换后的图像系数进行编码,但理论分析和实验结果仍表明该算法存在一些不足。本文通对SPIHT编码算法进行研究,在扫描过程中对输出比特数和扫描方法做出改进,如对D型集合扫描的输出比特进行优化、改变后续扫描系数的次数等。实验结果表明,改进的编码算法在同等的PSNR下,能够有效减少图像小波变换编码后码流的比特数,减少运行时间,提高效率。最后,通过实验论证分析得出,结合改进的自适应提升小波方法和改进的SPIHT编码算法,较传统方法效果更为显著。