图像压缩是当今通信和信号处理领域中的一个重要研究课题,随着压缩技术的日趋成熟,针对特定图像的压缩已成为研究的热点.该文的主要研究指纹图像的压缩编码问题,并选取具有高压缩性能的小波变换作为去相关的基本策略.该文首先简单介绍了与论文相关的小波理论和算法,如离散小波变换、多分辨率分析、Mallat算法等,并对小波变换在静止图像压缩中的应用作了较为系统的讨论.其次,通过实验证明了与DCT变换相比,小波变换在指纹图像压缩中的优势地位.针对指纹图像的特点,分析并确定了在指纹图像压缩过程中所使用的小波滤波器,根据指纹图像的统计特性,讨论了并提出了在压缩中,对应不同的量化策略所使用的两种固定的子带分解结构.最后,根据指纹图像的特点,该文提出了两个基于小波变换的指纹图像压缩算法,分别使用标量量化和矢量量化作为量化策略.对基于标量量化的算法,该文对其中的三个环节--分解方式、量化策略和熵编码方法进行了较为深入的研究,实现了一种有效的基于自适应标量量化的指纹图像压缩算法;在基于矢量量化的算法中,根据频带的统计特性,针对不同的频带采用不同的频带采用不同的编码策略,低频子带采用基于DPCM的无失真算法,高频子带则使用格矢量量化与算法编码技术进行编码.同FBI的WSQ算法相比,这两种算法在取得较高的压缩比的同时,仍能获得良好的图象质量.