随着现代信息社会对通信业务要求的不断增长，图像通信与通信容量的矛盾日益突出。具有庞大数据量的数字图像通信在网络上的共享变得非常困难，成为图像通信发展中的“瓶颈”问题。为了缓解网络带宽的不足、加快图像信息的传播速度，对于基于高比率的图像压缩算法的研究很有必要。本文在对图像压缩编码的相关知识进行阐述基础上，分别讨论了图像压缩编码的必要性、编码方法以及编码的标准，并对其在各个领域的应用进行了深入分析，充分体现了研究图像压缩编码的重要性。首先，本文针对目前比较流行的静态图像压缩编码算法如嵌入式零树编码、集合分裂块算法、可逆嵌入小波压缩编码、尤其是多级树集合分裂算法进行深入研究，研究结果表明，多级树集合分裂算法压缩效果比较好，输出的比特流较少，但是需要对内存中的数据反复的读取，且反复的在链表结构中扫描不重要系数，增加内存的负担及软硬件实现的复杂度，从而降低了编码的效率。其次，本文针对多级树集合分裂算法的缺点提出了一种基于离散小波变换的改进的多级树集合分裂算法，通过对小波系数排序过程的调整，减少了对内存反复的读取操作，减轻了对内存造成的负担。通过将原有的链表结构替换为一维数组，比原算法更有利于软硬件实现。同时不需要对数组中所有的元素进行运算，只需要扫描大于或者等于阈值的系数，减少了运算复杂度。对于具有大量相同像素值的平坦图像，只需要编码代表像素点，提高了编码的效率。最后，针对提出的改进算法，采用整数提升小波变换，通过大量实验结果表明本文改进的算法无论是采用离散小波变换还是整数提升小波变换，压缩效率都比原SPIHT算法高，且采用离散小波变换的压缩效率略高于整数提升小波变换。