多级树集合分裂编码算法(SPHIT)是一种静态图像小波域系数的压缩方法,在静止图像压缩编码领域是公认的编码效率最高的算法之一。但是它仍然存在一些不足:一是该算法采用的小波变换只对信号的低频子带作细化分解,对高频子带的分解不足,容易丢失高频信息;二是小波变换后的低频子带系数幅值比各高频子带系数幅值高出几个数量级,不适合采用相同的编码处理方法;三是编码过程中不仅占用大量内存,而且每次阈值更新后,对上次遗留的非重要元素还需要重复扫描,增加了编码时间。本文在分析小波包变换和标准SPIHT算法的基础上,采用四级固定小波包变换替代小波变换,使得标准算法中“高频低分辨”的问题得到改善;对低频子带和高频子带的小波系数分别采用DPCM编码和改进的SPIHT编码,充分利用了小波系数的特点;通过引入“最小阈值”、“最小输出位”解决了编码过程存储量大的问题,并通过“最大值表”减少了编码过程中的重复运算。实验数据分析和视觉效果比对表明:本文方案在提高恢复图像质量的同时,减少了编/解码的用时,从而验证了本文方案的有效性。