数字图像压缩一直是信息处理技术研究的热点，尤其是信息化社会使得“数字化”的概念深入人心，在享受计算机、网络和数码产品带来的多彩视觉大餐的同时，也引入了海量的视觉信息急需进行压缩编码，以便于数据更有效的存储和传输。　　 小波分析，这门十年前才发展起来的新兴学科，在图像压缩方面显示了良好的前景。它摒弃了传统FFT的前提假设--平稳性，克服了传统的FFT的一些弱点，能对图像进行时频局部化分析，即对图像的平滑部分进行粗处理，对细节部分进行精细处理。同时，它也能将图像分解到多个尺度上，进行多分辨分析。这样，就可根据各尺度上的子图像特性的不同，而进行不同的处理。用此压缩方法所重建的图像更符合人眼的主观特性，彻底消除了块效应，图像的编码效率也得到很大的提高。　　 本文主要研究基于小波变换的图像编码方法。首先概述图像编码理论的基本原理和方法，介绍了一些常见的压缩方法和一些涉及图像的国际压缩标准;接着介绍了小波变换及其应用于图像压缩编码的相关理论，在此基础上介绍了JPEG和JPEG2000标准;最后重点研究了小波变换实现图像压缩的特点，探讨了小波变换实现图像数据压缩的特点和优越性，并给出了小波图像编码的过程。对比较常用的基于小波变换的图像经典编码方法：嵌入式零树编码(EZW)、分层树集合分割编码(SPIHT)、.集合分裂嵌入块编码(SPECK)进行了对比和研究。　　 结合SPIHT编码的优缺点，在不影响算法整体结构的前提下，对SPIHT编码进行了改进，并进行了实验验证，实验结果令人满意。