多维图像数据作为多媒体信息的重要组成部分，在各个领域起到非常关键的作用。随着通信技术和Internet技术的发展，人们对多维图像数据压缩也提出了更高的要求。多维图像数据的无损压缩也开始成为人们研究的重心。本文首先介绍了图像与视频压缩的发展与现状，着重介绍了视频压缩协议H.264/MEPG-4AVC。其次，分析现有的无损压缩算法，提出一种针对极光图像的无损压缩两步法。再次，针对H.264标准，在H.264的现有框架内提出一种采用可逆整型变换的无损/有损压缩方法。该方法能够能同时支持4×4和8×8两种分块大小。最后，针对多种分块模式，提出一种优化方法。本文的主要内容分为3个部分：1.针对极光图像的无损压缩两步法。极光图像对于科学研究有着重要的意义，但是目前还没有专门针对极光图像的无损压缩算法。本文针对极光图像非刚体的运动特性，提出一种结合加权运动补偿和上下文预测模型的无损压缩两步法。在加权运动补偿中，比较了基于像素和基于块两种不同的方法，并且比较两种方法之间的优劣。第二步，结合加权运动补偿后的运动向量，采用一种基于上下文的预测模型来预测当前像素。对比于现行的无损压缩方法，本文提出的方法对极光图像有更好的无损压缩性能。2.采用可逆整型变换对H.264无损和有损压缩的改进。在H.264中，通过变换和量化进一步减少预测残差中的冗余，但是量化过程同时会产生精度损失。H.264标准中的无损模式为了解决这一问题，跳过变换和量化，将预测残差直接进行熵编码。但如此以来，残差信号的压缩性能受到影响，降低了无损压缩的效率。本文提出在H.264框架下采用可逆整型变换的无损/有损压缩方法。在保证H.264有损压缩性能的同时，能够获得更好的无损压缩性能。分别比较了4×4和8×8变换模式的无损/有损压缩性能，分析其优劣。3.对H.264多种变换模式的优化改进。不同的变换模式的压缩性能各有优劣。本文结合4×4和8×8两种变换模式，提出对多种变换模式的优化改进。实验结果显示，这种方法在保证了H.264有损性能的前提下，有更好的无损压缩性能。对比与其他的无损压缩算法，本文提出的算法，也有更好的无损压缩性能。