在绝大多数的压缩编码方案中,一般先把贝尔图像的三个基色分量进行结构分离和转换,然后通过变换、DPCM、量化等去除冗余,最后进行统计编码。由于具体技术路线的差异,它们的编解码性能各有优劣。变换和量化有机结合的直接压缩机制能够得到较高的率失真性能。但目前的算法仍存在一些问题,如较高的率失真性能是以较高的复杂度为代价的,编码端复杂度高于解码端；另一方面,分离后的各分量由JPEG等算法单独压缩编码,未能进行全局优化,这些算法也存在如各分量的量化器未能进行全局优化等一些问题。在通信过程中,信道编码与熵编码各自独立工作,率失真性能还有进一步提升的空间。因此,有必要研究一种新的贝尔模板图像编码方法。首先,本文为了解决贝尔图像无损压缩压缩比较低、重构图像质量差和复杂度高等问题,主要从编码端的量化进行考虑。在联合条件熵约束的条件下,着重从WZ量化器的最优条件分析。根据拉格朗日代价函数的收敛性,提出了一种Lloyd迭代算法,进而设计出一种全局优化的量化器。并且通过仿真实验证明该算法与传统的算法相比,能够更好地保证量化器的局部最优性。再次,我们对贝尔模板的特性、图像编码的理论以及S-W编码器中的编码方式作了相应的研究。最终采用的是率可调打孔Turbo码(RCPT),就是在Turbo码前端多加了一个穿孔模块,最终使性能有了更好的改善。并且在正交变换环节,通过从性能最优化分析研究,本文最终采用的是DCT变换。最后,为了解决现有的贝尔模板数字图像编解码方法存在的量化器设计未进行全局优化、率失真性能有待提高等问题,提出了一种基于W-Z结构的贝尔模板数字图像编解码方法,并将三个主要的技术改进方式应用于其中,在编码端对贝尔模板图像进行结构分离转换,形成四个分量图像并分别执行离散余弦变换,然后量化,最后采用基于Slepian-Wolf信道编码方法对各分量变换系数的量化输出进行独立编码,在解码端有效地利用亮度分量作为边信息,联合解码并重构贝尔模板图像。实验结果表明,在高速率情况下,此方法可降低编码端复杂性,其率失真性能得到较好的改善,而在低速率时,由于量化噪声加大,从而导致系统信噪比快速下降。因此,可以得出本文提出的改进是合理的,解决了现有的贝尔模板数字图像编解码方法存在的量化器设计未进行全局优化、率失真性能差等问题。