图像编码压缩技术在图像存储、处理和传输中占据核心地位。目前,利用离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的图像编码技术已得到广泛应用,它们均属于基于波形的第一代图像编码。为了开发性能更优的图像编码技术,从上世纪后期,基于对象的第二代图像编码已成为图像处理的热点之一。由于近二十年来,偏微分方程(PDE)方法在图像处理中取得了令人瞩目的发展,人们也正将这一新技术应用于第二代图像编码,其中,V.Caselles等人(1998)提出的基于图像水平集的“绝对最小Lipschitz延拓”(AMLE)的图像重构方法和T.Chen等人(2002)提出的全变分修补模型的图像重构方法,就是在这一研究方向上的重要成果。本文以全变分修补模型为理论基础,提出了一种多尺度图像编码压缩系统方案,文中详细讨论了各组成模块的功能和算法,分析了系统的主要性能。方案的核心技术是将预测编码与TV模型相结合,这样不仅可以形成嵌套式码流,以适用不同信道容量用户的需求,而且也有效地提高了编码和解码效率。本文还提出了一种以曲率加权梯度模值为判据的改进的Canny边缘提取算法,以适应基于边缘的图像编码的需要。采用典型图像对本文方案进行的仿真实验表明,系统各功能模块的算法是可行的,能够达到令人满意的编码效率。因而它可以作为进一步开发实用的高压缩率图像编码系统的基础。