图像压缩编码技术是现代多媒体及通信领域中的关键技术之一。目前图像编码方法的种类繁多,每一种编码方法都存在着各自的优缺点。为了取得更好的编码效果,将不同的方法相结合的数字图像混合压缩编码算法成为近几年研究的重点。本文综述了当前主流的混合压缩编码算法的原理以及实现方法。深入剖析了两类混合图像编码算法:基于DCT系数小波重组的图像编码算法和基于形态学的新型图像编码方法。强调指出,重组后的DCT系数具有小波系数多分辨率特性。前一类混合算法综合了DCT和零树编码的各自优点,具有很高的实用价值。后一类混合算法应用形态学方法,直接对小波子带的重要系数进行编码,能进一步降低计算复杂度。论文提出了基于形态学的DCT系数重组的图像编码(MR-DCT)的改进算法。改进之处主要包括:针对DCT重组系数各子带的不同特点,对最低频子带进行了单独编码,采用了失真较小的DPCM方法,而对其它子带则采用了不同的结构元素进行形态学膨胀操作,这样能更好地利用不同子带系数分布的特点。实验结果表明,本文提出的改进算法不仅优于JPEG和EZ-DCT,而且重建后的Lena和Goldhill图像的峰值信噪比分别高出MR-DCT算法0.15-0.30dB和0.18-0.40dB。且本文算法对于纹理较复杂的图像更为有效。