近年来随着信息管理系统的广泛应用和互联网技术的不断发展，以图像来保存的票据越来越多，主要应用于政府机构或者企业的办公系统、医院信息系统和电子金融管理系统诸多领域，每天都会有海量的票据图像需要存储和传输，因此研究票据图像的压缩具有重要意义。　　本论文所研究的票据图像压缩编码着重于在保证图像阅读质量的情况下尽可能的提高压缩比。票据图像的主要信息是其中文字、数字和线条等信息，目前常用压缩算法JPEG和JPEG2000是通过尽量舍弃高频信息来实现图像压缩，然而高频信息的减少会导致票据图像中文字、数字笔画以及线条变模糊。针对这种不足，本文提出了有效的压缩算法，主要包括三部分，分别为颜色聚类、压缩编码和码流组织。首先分析票据图像独特的特点，基于人眼视觉特性得知票据图像中相邻像素颜色和区域颜色具有一致性，对票据图像进行颜色聚类得到相应的颜色位图和调色板。其次，以一幅二值图像来表示颜色位图，结合嵌入式零树小波编码算法的思想，对颜色位图进行多分辨率分解构成金字塔图，分析其中各分辨率子图系数之间的关系，提出了改进的零树编码，以求达到比常用图像压缩算法更高的压缩比。最后在零树编码的同时，按照各个位图金字塔图中分辨率的优先级进行码流组织，在码流传输过程中被截断时能够解码出低分辨率的整幅图像。　　本文算法是基于颜色聚类和零树编码实现对票据图像的压缩。实验结果表明，本文算法相比JPEG在更高的压缩比情况下重建图视觉质量更好，相比JPEG2000在相同高压缩比情况下重建图像视觉质量更好，并且实现了码流截断的处理，有利于对票据图像的存储和传输。