图像是现代社会信息传递的主要载体,而传输频带和存储空间的限制,使得图像压缩技术成为当前信息传输系统中关键的技术之一。小波变换技术以其良好的空间频率局部特性和与人眼视觉特性相符的变换机制,在图像编码领域获得了广泛的应用和研究。本文对静态图像的小波压缩算法进行了比较细致的研究,首先阐述了基于小波变换的压缩编码算法的理论基础,介绍了小波变换在图像编码中的应用;其次重点对Shapiro嵌入式零树小波编码算法进行了深入研究,阐述了该方法利用零树结构压缩数据的理论依据,并说明了该方法的实现过程,分析了嵌入式零树小波编码算法的优缺点;最后在嵌入式零树小波编码算法基础上针对该算法的不足提出了改进算法。改进算法主要包括以下几个方面:采用了基于提升格式的整数小波变换,实现了真正意义上的无损可逆小波变换;采用DPCM方法,对低频子带进行无损压缩,有效地降低了最后的失真率;不同方向使用不同量化阈值,由低分辨率到高分辨率逐步加大量化阈值,使用基于整数平方量化阈值;采用零树小波编码与熵编码相结合的方法,有效提高了编码效率。利用改进后的算法对测试图像Lena和woman进行仿真压缩实验取得了令人满意的结果,并与经典的SPIHT、SPECK算法进行比较,从而验证了改进算法的正确性与可行性。