图像压缩研究的是如何去除与图像质量无关的冗余信息,并且在保证图像质量的前提下,用最少的比特数表示图像。合成孔径雷达(SAR)具有高分辨率、全天时和全天候的优点,在军事、民用方面都有广泛的应用前景,SAR图像压缩是目前的一个热门研究领域。SAR图像由于相干成像的原理,具有与普通光学图像不同的特征。本文通过对SAR图像数据特征的分析研究,结合多分辨率分析的小波包变换,研究了改进的基于最优小波包变换的相干斑抑制压缩方法。首先,介绍了SAR图像压缩的意义、国内外研究现状,阐述了传统的图像压缩编码技术;其次,重点研究了SAR图像的统计特征,介绍了小波变换理论、图像的Mallat算法和提升算法;然后,针对SAR图像的相干斑噪声,研究了一种改进的小波域循环阈值去噪算法,取得了较好的去噪效果。针对SAR图像纹理丰富的特点,分析了小波包分解的原理和最优小波包树选取准则,研究了基于ESOT的小波系数编码算法,改进了基于最优小波包的SAR图像相干斑抑制压缩算法,取得了较好的压缩结果。本文还分析了小波分解层数对SAR图像压缩性能的影响,并得到了一些重要的结论。最后,对本文的工作进行了概括和总结,指出了本文的不足以及未来的研究方向。本文选用了多幅光学图像和SAR图像,做了大量的仿真实验,并对仿真结果进行了比较和分析,得出了一些有一定参考价值和实际应用价值的结果。本文的主要创新之处有两点:一是研究了改进的优化阈值去噪算法:基于小波的循环阈值去噪算法;二是研究了改进的基于最优小波包的相干斑抑制图像压缩算法,通过大量实例表明,它们对SAR图像压缩性能均有一定程度的改善,有一定的应用推广价值。