本文就图像数据经典的压缩编码方法——嵌入式小波变换零树量化压缩编码方法进行了研究，提出了一种改进的基于小波变换的零树编码方法，仿真实验结果证明了此方法的有效性。 作为通信、介质存贮、数据发行、多媒体计算机等技术的关键环节，图像压缩编码算法的研究是信息技术中最活跃的研究领域之一，尤其是进入21世纪以后，电子技术和通信技术的发展使可视电话、会议电视、数字电视、高清晰度电视、多媒体计算机、信息高速公路等的生产和建立成为可能。在这一背景下，探索高效图像压缩编码算法无疑将成为主要任务之一，对其研究也将成为国际公认的热点之一。 本文主要分为五部分：1．介绍了课题提出的背景及意义；2．介绍了数字图像压缩的有关知识和目前国际上制定的图像压缩的标准以及图像压缩技术的发展过程；3．从小波变换的原理出发，对图像进行小波变换后小波系数的特点进行分析，讨论了其适用于图像压缩编码的优势；4．讨论嵌入式零树小波编码的基本原理、实现方法和其优点：5．分析了传统的零树编码算法的缺点，在此基础上提出了改进的图像压缩编码算法，对实验数据进行了结果分析。 改进算法包括了以下几个方面： 对图像进行小波变换时，选择了更合适图像编码的Z97双正交小波基，对边界处理问题采用了对称周期延拓方法。通过实验分析，提高了压缩效果。 对于小波变换后的小波系数的高频部分，根据其分布特性和人眼的视觉特性，采用视觉模型对零树量化过程的阈值进行修正，有效地去除视觉冗余：对各高频子图采用变阈值的零树量化方法，在相同压缩比下进一步提高了图像的质量。