在图像信息的实际应用过程中,人们往往只对图像的某些特定区域感兴趣,这部分区域称为感兴趣区域(ROI)。而不太重要的其余部分我们称之为背景区域(BG)。我们可以在感兴趣区域采用低压缩比,甚至无损压缩编码来获得该区域图像的高质量重建。而对其他背景区域进行高压缩率的有损压缩。这类图像的压缩处理问题就是感兴趣区域编码。ROI编码方法不仅能够在低比特率条件下,对重要的感兴趣区域图像信息实现高质量重建,而且还可以与现有的图像压缩算法结合,更好地解决传输处理过程中存在的存储空间、带宽局限等问题。本文对基于SPIHT的ROI编码算法进行了较深入的研究,指出其中存在的不足,如ROI和BG之间的边界十分明显,两个区域之间融合不自然；以及在SPIHT编码的过程中统一处理所有子带,没有优化处理ROI的小波系数,降低了小波系数的编码效率。针对现有算法的不足,提出一种基于SPIHT的改进ROI图像编码算法。该算法对图像预处理的过程进行了改进,保持ROI和BG的数据完整性,使得重构图像中的ROI和BG之间融合更自然；对小波分解后得到的ROI系数进行低频优化处理,在相同的比特率下提高ROI的重构质量；对背景区域进行分级编码,主要是考虑到在一些特定的领域中,用户对整个背景图像的重视程度不一样。通过理论分析和实验仿真验证了改进算法的合理性和可行性,不仅复原图像中的ROI和BG融合得更自然,ROI的重构质量得到了提升,还实现了背景区域的分级编码传输,较好地满足了应用需求。