数字图像信息丰富多彩,是人们认识世界的重要信息源。大量数字图像信息用二进制进行传送、处理和存储。信息的存储和传输需要更高的效率,为了解决无限信息和有限宽带的矛盾,特别是在庞大的数字图像通信领域,因为其信息量大,对存储设备和线路宽带要求更高。如果没有更加有效的数字图像编码技术,这将制约数字图像通信的发展。我们研究数字图像压缩的目的是对具有共同特征的某类数字图像找出高效的编码技术对数字图像进行编码和解码,尽量减少数字图像存储和传输所需的数据量,以便图像能够以极快的速度进行传输满足图像信息实时处理的要求。本文对数字图像已有的各种经典压缩算法做了深入分析比较研究以及编制了程序进行有效实验仿真。首先,闸述了数字图像压缩研究现状,介绍了关于小波分析的理论和技术及其应用。其次,着重对嵌入式零树小波与多级集合分裂树算法进行了深入的研究,阐述了这两个算法利用零树结构压缩数据的重要依据,并分别说明了它们的优缺点：最后,在EZW编码算法零树编码的基础上加入了熵编码进行优化改进；在SPIHT编码算法的基础上加入了状态位图思想进行优化改进。本文对算法优化改进工作介绍如下：(1)对原有的EZW算法,进行了优缺点的分析,提出了提升变换格式的小波变换,将零树编码和熵编码相结合,对高频子带和低频子带分别编码处理的改进算法,并进行了Matlab仿真实验。(2)对原有的SPIHT算法,对图像节点进行了兄弟相关性假设,重新定义了零树结构,并且将基于状态位图的思想加入到算法中,重新写出改进后的算法,并进行Matlab仿真实验。利用改进后两个算法对标准的灰度图像lena. bmp图像进行仿真压缩实验取得了令人满意的结果,并分别与经典的EZW算法、SPIHT算法的实验结果进行细致比较分析,从而验证了两个改进算法的可行性和正确性。