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:Compression with Reversible Embedded Wavelets)[3] 。本文对这些算法进行了原理分析、性能比较，说明了嵌入式小波图象编码的研究方向。

三、EZW算法的解码步骤 （一）在未获得小波系数的编码码流前，解码方应先 获得： 图像大小：小波变换级数；初始阈值T1。 本例的图像大小为8×8；小波级数为3 ；初始阀值 为T1 = 8。 解码方在获得这些信息以后，会开僻一个8×8的存 储空间，并把系数的值赋为0

EZW编码解码原理详细介绍 文中详细介绍了编码的步骤、解码的步骤，还给出了详细的流程图，对大家理解和掌握EZW编码解码非常有帮助。

本代码经本人多次调试运行过，绝对可用。用户可根据（执行步骤）这一文件来运行程序。其中该EZW编码的核心程序是基于raster的扫描顺序（有别于常用的morton扫描顺序）来编写的。