Este trabalho aborda o problema da compressão de imagens explorando a técnica de codificação por sub-bandas(SBB). Como estrutura básica, usada na primeira parte do trabalho, tem-se a divisão da imagem em 16 sub-bandas buscando replicar os resultados de woods [1]. As componentes das 16 SBB são quantizadas e codificadas, e bits são alocados às SBB usando como critério a minimização do erro médio quadrático. Os quantizadores são projetados segundo uma distribuição Gaussiana Generalizada. Neste processo de codificação, a sub-banda de mais baixa freqüência é codificada com DPCM, enquanto as demais SBB são codificadas por PCM. Como inovação, é proposto o uso do algoritmo de Lempel-Ziv na codificação sem perdas (compactação) das sub-bandas quantizadas. Na compactação são empregados os algoritmos de Huffman e LZW (modificação do LZA). Os resultados das simulações são apresentados em termos da taxa (bits/pixel) versus relação sinal ruído de pico e em termos de analise subjetiva das imagens reconstruídas. Os resultados obtidos indicam um desempenho de compressão superior quanto o algoritmo de Huffman é usado, comparado com o algoritmo LZW. A melhoria de desempenho, na técnica de decomposição em sub-bandas, observada com o algoritmo de Huffman foi superior (2dB acima). Todavia, tendo em vista as vantagens da universalidade do algoritmo de Lempel-Ziv, deve-se continuar a investigar o seu desempenho implementado de forma diferente do explorado neste trabalho.