Kompresja obrazów jest ostatnio glównym zagadnieniem w dziedzinie przetwarzania obrazów. Stratna kompresja obrazu jest wymagana, aby zmniejszyc zapotrzebowanie na pami?c masow? i poprawic szybko?c przesylania danych. Jedn? z najlepszych technik kompresji obrazu jest transformata falkowa. Wavelet Transform wykorzystuje du?? ró?norodno?c falek do dekompozycji obrazów. Najnowocze?niejsze techniki kodowania, takie jak EZW (Embedded Zero Tree Wavelet), SPIHT (Set Partitioning In Hierarchical Trees) i WDR (Wavelet Difference Reduction) wykorzystuj? transformat? falkow? jako podstawow?. W mojej pracy magisterskiej wykorzystalem dyskretn? transformat? falkow? do poprawy jako?ci obrazu z wysok? warto?ci? PSNR (szczytowy stosunek sygnalu do szumu) i najlepszym wspólczynnikiem kompresji na ró?nych obrazach o ró?nych rozmiarach. Analiza zostala przeprowadzona pod k?tem PSNR, CR (Compression Ratio) oraz czasu potrzebnego na dekompozycj? i rekonstrukcj?. Wyniki dowiodly, ?e nie tylko warto?c PSNR i CR osi?gn?ly bardzo wysoki wska?nik, ale tak?e czas wykonania MSPIHT (Modified Set Partitioning In Hierarchical Trees) jest bardzo krótki w porównaniu z innymi technikami.