本文着重对基于小波变换算法及人眼视觉特性的图像压缩及其计算机实现进行了研究。包含的内容主要有以下几方面：论文首先介绍了课题的研究背景和图像压缩方面的有关情况，包括图像压缩的基本原理和常用方法。通过进行分析比较，选择了目前用得最多、效果也较好的二维离散小波变换方法，并以图像压缩的小波变换结合人眼视觉特性的计算机实现及其应用作为本课题的研究内容；在考虑人人眼视觉特性时，着重考虑了将图像边缘提取出来，作为一个重要的对象进行单独处理。接下来阐明了为什么要选用小波变换用于图像压缩以及为什么要进行边缘提取，并论证了这种方法的可行性。小波变换以其良好的时－频局部化特性引起了人们的广泛关注，在图像压缩领域中也做出了一定的贡献。本文就是以小波变换的时－频局部化特性和与人眼视觉特性的一致性为入手点，来研究小波变换用于图像压缩的具有普遍性的编码方法。在进行小波变换的图像压缩中，根据小波的时－频局部化特性以及能量集中特性，来选取适合图像压缩的小波基，并以此确定出进行变换的最佳级数；同时，还根据这两个特性来进行了量化阈值的选取和量化方案的确定，以及小波系数的组织。另外，考虑到高频部分子图像包含较多的边缘信息，它们对人眼视觉特性敏感性大，采用小波方法进行边缘检测，以进一步保护图像的有用信息，增强图像的主观质量。本论文以具有“数学显微镜”美称的小波变换为理论基础，结合图像的统计特性和人眼视觉特性，实现了小波变换结合人眼视觉特性的图像压缩，得到很好的实验结果：图像质量高、计算不复杂、计算量小、编解码时间短、算法具有普遍性。最后本文对图像压缩编码方法的发展趋势和图像压缩编码方法本身及小波变换方法本身所存在的问题进行了讨论，并提出了改进意见，为后续工作的开展奠定了坚实的基础。