光电跟踪测量系统中提高图像的分辨率和帧频是提高目标定位精度的重要手段，高速大容量图像数据的记录成为一个难题和研究热点。为此，本文围绕基于小波的高性能图像压缩算法及其高速实现技术展开了深入研究。在图像压缩技术的发展过程中，随着性能的提高，算法的计算复杂度也越来越高，而处理器的频率已接近极限，计算速度要有成倍的提升比较困难。因此，以算法的性能、计算复杂度和高速实现技术为重点，研究新的算法、提出新的高速编码计算结构对实现高速高分辨率图像压缩具有重要意义，也是本文的主旨所在。　　 在对当前主流小波图像压缩算法进行研究后，提出一种JPEG2000的编码前码率优化分配算法。与OPT-PCRD不同，该算法根据小波系数统计模型及率失真理论推导出优化分配准则，在编码前利用码块的加权熵估计其率失真曲线，进而全局最优地分配目标码率。实验表明，该算法可有效地进行码率分配，并且使JPEG2000的编码速度提高2至6倍，且随着压缩比提高而加快。　　 随后，通过对当前小波图像编码方法的研究，总结出小波编码算法难以高速实现的主要原因在于，位平面或小波树的编码方法需要对小波系数进行多数据相关的多次访问计算，在提高编码性能的同时也导致计算量急剧上升。因此，基于高精度定位要求，提出一种高性能且适合硬件高速实现的AREG小波编码算法。算法中提出一种高效的自适应零游程编码算法，提高了EG(0)编码的适应性和编码性能。由于AREG算法采用样本级的编码，避免了传统小波编码中的位平面编码及链表操作，使其适于硬件高速实现。之后给出了适合AREG算法的图像序列压缩比控制方法。通过压缩对图像定位精度影响的分析及实验表明该算法满足高精度定位的要求。　　 此外，在感兴趣区域(ROI)编码方面，提出了嵌入掩膜的ROI算法ME-SPIHT，区别于传统的位面交错区分ROI与背景，该算法在码流中插入掩膜信息。实验表明该算法具有更好的编码性能及更少的存储器开销。同时，为了扩展AREG算法的ROI编码能力，提出一种三元自适应零游程编码并扩展了传统Exp-Golomb编码，首次给出了一种基于可变长编码的任意形状ROI编码方法。　　 在算法研究的基础上，通过研究FPGA加速算法实现技术，面向硬件将AREG算法分解为多个可实现的计算模块：一维5/3小波变换结构、二维5/3小波变换结构、三级二维5/3小波变换结构、LL3子带的二维低频预测器、优化量化结构、自适应零游程编码结构、K=0的Exp-Golomb编码结构及其码流整合结构。并对这些模块进行了时序优化，使其达到较高的时钟频率。　　 在完成基本计算模块设计的基础上，针对不同应用需求设计了三种图像压缩硬件结构，分别是A-BB-C型图像压缩结构、基于脉动阵列流水线思想的SAIC图像编码结构以及适应硬件小波变换器特点的子带并行ASSP-IC编码器。其中SAIC及ASSP-IC结构在与国外同类设计比较时，无论是资源开销、压缩性能和速度上均占有优势，且速度超过了目前市面上主流的图像压缩芯片。采用上述三种架构，我们在工程中实现了1280×1024×100fps、512×512×500fps的MC1362相机的高速图像压缩；512×512×10bpp×400fps的sanof红外相机高速图像压缩；640×512×12bps×25fps、320×256×14bps×100fps的高位宽图像压缩；1024×1024×100fps和1920×1080×60fps的Bayer格式图像压缩。压缩比达到10～30倍，大大降低了数据量，且图像质量良好，各方面性能达到了光电探测系统中高精度定位提出的高分辨率高帧频图像压缩记录的要求。　　 本文对小波图像压缩算法及其高速实现技术开展了深入的研究。通过提出新的图像压缩算法和设计新型高性能图像编码结构，最终在工程中实现了高性能的高速图像压缩，取得良好效果，解决了光电跟踪系统中基于高精度定位要求提出的高速图像记录的难题。