由于通信带宽有限,存储容量有限,因此当传输容量比较大的图像时往往不能实现图像实时传输,为解决这一问题,图像压缩编码显得尤为重要。算术编码作为一种重要的熵编码方式,相比于Huffman编码具有更加卓越的压缩性能,被广泛应用于视频压缩与静态图像压缩标准中。2000年,JPEG专家组提出了新一代静态图像压缩标准——JPEG2000,JPEG2000具有优秀的压缩性能,被广泛应用在航天、医疗等领域中。JPEG2000中使用MQ编码器进行图像压缩编码,MQ编码器是一种基于上下文的二进制算术编码器,由于其算法复杂度高,且包含大量的循环判断逻辑,已成为限制JPEG2000硬件系统高速处理的瓶颈。首先,本文简要介绍了JPEG2000编码系统与算术编码原理。其次,详细介绍了静态图像编码标准JPEG2000中定义的MQ编码流程。在深入了解MQ编码算法的基础上,从硬件实现的角度优化算法。提出了两种MQ编码器的VLSI结构,即通道并行MQ编码器与标准串行MQ编码器。其中通道并行的MQ编码器可以与通道并行的位平面编码器配合使用,可以处理混杂在一起的来自于3个编码通道的上下文(Context,CX)和决策位(Decision,D),上下文与决策位这一数据对在本文表示为(CX,D)。本文使用Verilog HDL硬件描述语言分别描述两种MQ编码器结构,通过Modelsim进行仿真,仿真结果与JasPer压缩结果对比,结果显示两种MQ编码器均可完成正确的MQ编码过程。使用ISE14.7对两种MQ编码器分别进行综合,前者吞吐率可以达到139.085 Msymbols/sec,后者吞吐率可以达到251.95Msymbols/sec。最后本文基于EDK嵌入式系统开发平台搭建了MQ编码器的验证系统,在FPGA上验证两种MQ编码器的编码性能。结果表明,板级验证后的数据与功能仿真得出的数据一致,两种MQ编码器均可完成正确编码。