提出一种基于Contourlet变换域子带内系数相关性的图像压缩算法。通过互信息量的计算，发现Contourlet变换域子带内紧邻的系数之间存在较强的相关性，并且在不同的分解子带中系数之间的相关性强弱呈现出位置上的各向异性。在此基础上，利用局部邻居信息预测当前系数，同时引入多目标约束优化方法得到预测器的权重值，可有效提高预测精度。通过与JPEG2000算法进行实验对比，在一定的压缩比情况下，采用该算法解码后的图像具有较好的细节和纹理特征。