随着科学技术的飞速发展和广泛应用,图像信息的存储和传输在社会生活中的作用越来越突出。在医学领域,数字化医学成像设备得到了广泛的使用,产生了海量的医学图像数据,这对医学图像的存储和传输提出了更高的要求。因此,医学图像的压缩编码研究是数字图像处理领域一个重要的研究课题。小波变换编码技术是一种新兴的编码方法,它拥有传统编码的优点,同时具有良好的时频局部性质和多分辨率特性,得到了迅速的发展和广泛的应用。对小波变换理论进行了较深入的研究,分析了小波的构造方法,小波基选取的原则,小波分解级数的确定方法,图像的边界处理等。基于小波变换的传统的零树编码方法,如EZW,SPIHT算法,还存在一些不足之处。对SPIHT算法进行了较为详细的分析,它在初始化时,构造的树的数量过多,在开始的几次扫描时,由于阈值选取的比较大,大部分树都是零树,输出了一些不必要的符号位。针对上述不足,采用了一种新的编码方法,对传统的零树编码方法进行了改进。为了组合在初始化时构造的树,引入了一种新类型的树,在初始化时最大限度的保存小波系数,减少了树的数量,并加入了新类型树的分裂规则。在标准图像和不同的医学图像上,对SPIHT算法和改进的算法进行了编解码压缩实验,结果表明,同样压缩比的情况下,改进的算法的峰值信噪比优于原始的SPIHT算法。