嵌入式零树小渡编码(EZW)是基于小波变换的图像压缩编码方法，具有良好的局部特性和空间一频率特性，但 正交变换用统一的方法分解高低频，没有充分利用高频的细节信息，而且用同样的方法扫描高频3个方向(水平、竖直、对角 线)分量，不能完全利用小渡变换后系数的特点。针对此，提出一种改进的EZW算法，即对原始图像采用固定格式的小波包 分解，并给出一种新的小波零树结构；在对分解后的系数进行扫描时，充分利用高频信息的方向性特点，其水平分量采用水 平扫描、竖直分量采用竖直扫描、对角线采用Z扫描，整体结构依然使

在基于小波变换的图象压缩方案中，嵌入式零树小波 EZW(Embedded Zerotree Wavelets)[1]编码很好地利用小波系数的特性使得输出的码流具有嵌入特性。近年来，在对EZW改进的基础上，提出了许多新的性能更好的算法，如多级树集合分裂算法(SPIHT :Set Partitioning In Hierarchical Trees)[2]，集合分裂嵌入块编码(SPECK：Set Partitioned Embedded bloCK coder)，可逆嵌入小波压缩算法(CREW:Co

在分析EZW 算法的基础上，提出一种改进的图像编码算法，把小波系数分解成2 组较小的小波系数，分别对其进行编码，并移除EZW 算法中的副扫描过程，从而省去了存储重要系数的位置信息的比特数，减少了EZW 算法中扫描次数，在很大程度上提高编码速度，缩减需要编码的符号数目，是种快速的编码算法。实验结果表明，运用该算法处理得到的图像质量能够满足大多数的应用需求。