随着海洋探索步伐的加快,人们越来越认识到占地球75%面积的海洋必将成为人类赖以生存的物质基础。同时作为“内太空”的海洋,更是具有极其重要的军事地位。由于海洋环境的复杂性,至今人们对大洋深处的了解依然非常有限。近来水下视频成为探测的一种主要传感形式,水下机器人遥控潜水器(ROV),自主潜水器(AUV)一般都装有水下摄像机,ROV使用脐带电缆传输图像,但是脐带电缆的长度限制了摄像机的实用性与机动性。AUV行动自由,观测范围大,但要求通过水声信道传输图像,这就必须克服利用有限带宽的水声信道实时传输大量视频图像数据的瓶颈难题。目前通用的标准视频图像压缩方法难以满足图像在甚低比特率下的传输要求。因此,本文根据水下图像的特点,在保证图像重建质量的前提下,对水下视频图像压缩编码方法进行了研究,完成的主要研究工作如下:(1)首先根据水下图像对比度较低、纹理细节较少和颜色较淡的特点,提出了基于小波变换的图像预处理方法。该预处理算法既可以有效去除水下图像的视觉冗余,又可以大大减少后续帧内编码和帧间编码的计算量和编码比特开支。此外,对帧内图像编码的方法进行了分析对比,实现了基于小波树的WDR帧内高效编码算法。其中重要的低频子带采用预测熵编码无损算法,而其余的高频子带采用基于小波树的WDR编码策略,实验结果表明:在保证视觉质量的前提下,该帧内编码算法具有较高的压缩效率。(2)为克服传统全局运动估计实时性和鲁棒性较差的问题,本文根据海底视频观测的应用特点,提出了全局运动补偿(GMC)快速准确估计的算法。该算法采用特征点对配准与刚性运动模型相结合的方法对图像运动的实际模型(投影运动模型)进行参数估计,其优点是即可有效去除外点对运动估计的精度影响,又降低了全局运动的计算量。实验表明该方案能够在保证运算精度的前提下,显著降低运算时间。(3)为充分去除帧间图像的大量时间冗余,本文提出了全局运动补偿(GMC)与局部运动补偿(LMC)相结合的混合编码策略。为避免全局运动估计与局部运动估计的重复运算,本文通过对特征点选取情况的评价实现了局部补偿算法的预判,有效降低了算法上的冗余和运算时间。最终仅需对全局运动参数和局部补偿块数据进行编码传输,大大减少了编码数据量。实验结果表明该算法能够在保证视觉质量的前提下,获得较高的压缩效率,满足通过水声信道传输视频数据的要求。