本文首先介紹了在利用小波變換進行圖像壓縮時，小波基選擇一般需要考慮的幾個方面。并通過實驗數據說明了不同的小波基對BMP 類圖像壓縮產生的影響。然后對基于小波變換的嵌入式圖像編碼方法中最具代表性的EZW 和SPIHT 編碼算法的原理進行了分析、比較，并通過實驗對EZW 算法進行了性能分析及其改進，并給出了實驗結果。
關鍵字：圖像壓縮；小波基；EZW；SPIHT
傳統的圖像編碼方法主要采用的是基于塊的離散余弦變換消除圖像的空間冗余，通過塊運動估計/補償技術消除時間冗余，缺點是時頻局域性差，恢復的圖像出現明顯的方塊效應和飛蚊噪聲等，嚴重影響了圖像質量。近20 年來，圖像壓縮編碼的理論、方法和技術又取得了較大的進展，其中以小波變換[2,3,4,5]理論最具代表性。借助于小波變換，可以把圖像信號分解成許多具有不同空間分辨率、頻率特性和方向特性的子帶信號，實現低頻長時特征和高頻短時特征的同時處理，使得圖像信號的分解更適合于人的視覺特性和數據壓縮的要求。利用小波變換可以將圖像分層次按小波基[6,7]展開，所以可以根據圖像信號的性質以及事先給定的圖像處理要求確定到底要展開到哪一級為止，從而實現累進傳輸編碼。小波變換具有放大、縮小和平移的數學顯微鏡的功能，可以方便地產生各種分辨率的圖像，從而適應于不同分辨率的圖像I/O 設備和不同傳輸速率的通信系統。
基于小波變換的這些特性，因而在圖像壓縮編碼技術中受到廣泛的重視，出現了各種基于小波變換的圖像壓縮方案，其中SPIHT 多級樹集合分裂算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)和EZW 嵌入式零樹小波 (Embedded Zerotree Wavelets)可以認為代表了當前零樹小波編碼的最高水平。除了選擇有效的小波壓縮算法外，還有需要考慮小波基的選取。不同的小波基具有不同的時頻特征，把不同的小波基應用在同一個壓縮算法中會產生不同的壓縮效果。