图像是人类获取信息的重要来源。但由于图像的数据量非常大，对计算机的存储和处理能力提出了很高的要求，同时也使得图像通信的传输速度受到限制，因此，图像压缩技术具有重大意义。随着网络、数字电视等信息技术的推广，图像压缩技术发挥着越来越重要的作用。尽管图像压缩技术发展至今已有50多年，如何进一步提高图像压缩比和编码速度成为当前急待解决的问题。 本文论述了图像压缩的必要性和可行性。根据小波变换良好的空间-频率局部化特性和与人类视觉系统(HVS)相吻合的特性，本文研究了多分辨率分析和Mallat算法的重要理论，重点研究了图像经小波变换后，绝大部分的能量集中在少数的低频系数和人眼对低频信号比较敏感的特点，得出了小波变换后有利于图像压缩的合理根据。在此基础上，研究了嵌入式小波零树(EZW)编码算法，通过简化零树结构和将相连的零树结合的方法，提出改进的EZW算法，并仿真实现了改进的EZW算法。与原EZW算法相比，改进算法在没有降低重构图像的峰值信噪比(PNSR)的基础上，有效的提高了压缩比。 考虑到分形编码中四叉树算法的编码速度更快、压缩比更高的特性，本文引入四叉树算法与改进的：EZW算法相结合，提出了IEOT(Improved EZW and Quad-Tree)算法。IEQT算法既考虑到人眼视觉特性，又顾及到图像本身的特点，使两算法的优势得到互补。与改进的EZW算法相比，IEQT算法不仅具有较高的压缩比，并大大减少了编码时间，还具有渐进式编码的优点，从而整体上提高了图像的编码效率。