近年来，针对传统的小波变换在检测、表示和处理图像等高维空间数据的局限性，提出了多种多尺度几何分析方法。本文重点研究的Contourlet变换就是其中之一。针对Contourlet变换的原理和特性，本论文主要对Contourlet变换在数字图像编码、数字图像质量评价等领域的应用进行了较深入的研究。在充分汲取现有图像处理及相关应用中技术优点的基础上，创新性地提出了一些基于Contourlet变换的方法和技术，本论文的主要研究内容如下：　　 Contourlet变换是一种新的图像表示方法，它能够有效地表示图像中的轮廓和纹理。但是，Contourlet变换是一种过完备的变换，其冗余度为4/3。如果将Contourlet变换直接应用于图像压缩，在一定的失真度下，编码比特率很可能会增加。小波-Contourlet变换(WBCT)能够保留Contourlet优点的同时得到无冗余的变换结果。在本论文中，我们分析了WBCT的重要系数在不同子带中的分布，结合人眼的视觉特性，提出了两种基于WBCT的嵌入式图像编码算法。实验结果表明本文算法够保存更多的轮廓和细节信息，获得更好的主观视觉效果。　　 利用人眼视觉特性，将传统的图像质量主观和客观评价方法有机的联系起来是图像质量评价的发展方向。本文结合Contourlet变换和人类视觉模型，提出一种基于结构相似度的图像质量评价方法。一系列的实验结果证明本文提出的新算法的可行性、可靠性和有效性。最后以LED显示屏为研究对象，分析LED显示屏的亮度均匀性与亮度特征图像之间的关系。基于本文质量评价方法，提出一种CCD亮度特征图像的LED显示屏亮度均匀性客观评价方法。