Se presenta una técnica de compresión de imágenes alternativas a los métodos convencionales que usan la Transformada de Conseno Discreta. Como principal resultado se propone un esquema de compresión de imágenes basado en la Transformada Ondículas que aun cuando no es el mejor en términos del cuantificador y codificador, logra tasas de compresión aceptables y resalta algunos problemas abiertos cuya solución posterior contribuirá a mejorar el esquema. La principal ventaja de la Transformada de Ondículas en su propiedad de localización espacio-frecuencia, contrario a lo que sucede con el análisis clásico de Fourier, en el cual solo se tiene localización en frecuencia. Relativamente, se ha realizado poco trabajo en el campo de las Ondículas, y dificultades al elegir los mejores métodos para cuantificar y codificar la imagen trasformada, mismo que representan problemas abiertos, objeto de profunda investigación en la actualidad. Ha sido necesario tomar resultados normalizados obtenidos para la técnica de conseno discreta y acondicionarlos para nuestro caso con el fin de limitar el alcance del trabajo.An alternative approach to traditional Discrete Cosine Transform image compression method is presented. As the main result, a Wavelet Transform image compression scheme is proposed, which is not the best in terms of the quantizer and coder used, but it achieves acceptable compression rates and high ligths some open problems whose subsequent solution will improve the scheme. The main advantage of the Wavelet Transform is its space-frequency localization property, unlike the case of the classic Fourier analysis in which only frequency localization is achieved. Work on wavelets field has not been greatly reported and standardization efforts are nonexistent to date. This fact was a problem when trying to choose the most appropiate methods to quantize and code the transformed image. Until today these are open problems subject to intense research efforts. It has been necessary to take standard results obtained for the Discrete Cosine Transform and adapt them in order to limit the extent of this work.