在图像编码领域中，更高性能的压缩算法一直是人们不懈追求的目标。而面向不同的应用领域和场合，选择适当的编码方法是图像编码技术走向实用的关键。本文系统地介绍了作者近年来在图像编码领域的主要研究工作和成果，重点对当前流行的小波图像编码进行了细致的理论分析和算法研究，以及对矢量量化编码在卫星遥感图像领域中的应用进行了深入的探索。 作为调和分析的一个分支，小波理论所具有的广泛工程内涵使之成为目前最为活跃的应用研究方向，也为图像编码研究建立了良好的框架。论文首先阐述了小波理论的一些基本概念，包括小波变换、多分辨率分析、Mallat算法和等效滤波器组等，在此基础上考察了小波基的各种时频特性，提出了图像编码中最优基的选取原则。图像小波分解后所呈现的能量集中特性、尺度间明显的相似性都为后期高性能编码提供了巨大的潜力，作者分别研究了基于双正交小波变换的分类矢量量化编码方案和内嵌编码方法，并提出了新的跨频带矢量构造方法和改进的SPIHT算法，实验结果表明两种方法在性能和计算复杂度上获得了较大的改善。 进入九十年代以来，矢量量化在图像编码领域的研究已经从初期的理论探索逐渐转移到实际应用中。论文简要介绍了矢量量化的基本原理和在图像编码领域中的常用技术，进而提出了一种快速、高效的初始码书生成方法——自适应决策导向聚类算法。在工程应用方面，研究并实现了一个基于矢量量化的高速实时卫星遥感图像编码系统，该系统能够对输入数据速率为240Mbps的图像进行8倍实时压缩，具有良好的恢复质量。以此为研究背景，提出了一种新的基于能量分级的快速VQ搜索算法，并应用于实际卫星编解码系统中。 长期以来困扰编码界的一个难题是，基于MSE的图像质量评价方法与主观效果并不能很好吻合。作者在此领域进行了一系列有意义的尝试，从考察人类的视觉生理和心理特性出发，结合知识基的面部定位策略，提出了一种新的能够正确反映头肩像主观视觉感受的质量评价尺度，并用来指导低比特率序列图像量化器的设计。 论文的最后为工作总结，在简要回顾论文工作的基础上，对于图像编码的一些发展方向提出了个人的看法。