随着信息技术的发展,尤其多媒体技术的发展,数字图象压缩成为一个重要研究课题.目前广泛使用的图象压缩标准JPEG,主要基于离散余弦变换(DCT).当小波变换被用于图象的变换编码中后,特别是嵌入零树小波(EZW)编码被提出后,图象压缩的发展进入一个新的阶段;在EZW的思想基础上,由A.Said和W.A.Pearlman提出的改进算法,分层树集合分割排序(SPIHT)算法是目前公认的性能较好的算法.由于图象被平滑后整个图象的信息量将会减少,这个过程中损失的信息,可以通过复原在一定程度上得到恢复,因此把图象复原和压缩综合起来考虑,有提高压缩性能的可能性:在压缩前,先对图象进行平滑(退化),这样就减小了原始图象的信息量(减小的信息量包含在平滑滤波器的模型中),然后对图象进行压缩;解压后把压缩前的平滑滤波器作为退化模型,添加噪声参数进行复原.按照这样的处理过程,在同压缩比下可以得到比直接压缩、解压的做法好一些的图象视觉效果.该文先介绍了常用图象压缩的基本技术,常用编码方法,常用的图象复原的模型和方法,详细描述了有约束最小二乘复原方法;然后重点介绍小波理论和小波理论在图象压缩中的应用,详细描述了嵌入零树小波编码EZW算法和SPIHT算法的理论和压缩过程,给出了SPIHT的具体压缩算法;在SPIHT压缩算法的基础上,把图象复原放到压缩方法中考虑,通过先对图象平滑,然后压缩、解压,再复原的步骤,获得了比直接使用SPIHT压缩方法压缩的图象更好的视觉效果;和现在流行的图象压缩标准JPEG压缩的图象相比较,更有着明显的优势.