视频编辑和图像编辑是近年来非常活跃的一个研究方向,其借助计算机来进行数字化制作,将传统线性编辑要完成的工作放在计算机的非线性编辑系统中来实现,突破传统线性编辑的按时间顺序处理的限制,缩短了制作周期,节省了人力、设备,大大提高了图像和视频的制作质量和水平。区别于传统的数据处理模式,压缩域处理技术直接面向数据量大大减少的压缩数据进行,同时也无需解压缩、再压缩的附加环节,从而能大大提高多媒体应用系统的整体性能和响应速度。该研究方向已形成了一个新的国际性的研究热点。论文结合这两个研究热点,基于压缩域,对非线性编辑技术进行研究。论文主要包括三个方面：图像变形、图像修复和视频修复的研究,提出了高效的算法,并用实验验证了这些算法的有效性。在图像变形算法的研究中,将注意力机制引入信息的分析,针对视频序列中的图像帧,提出了一种基于压缩域的有效的视频信息显著性分析方法,用于提取符合感知过程中受注意程度高的区域,即显著区域。利用结合视觉注意机制提取的显著区域作为图像的特征基元,通过插值算法生成中间过渡图像。当两幅图像之间没有明显的特征基元对应时,利用基于物理的流体模拟方法实现图像的变形。算法能在两种状态下,快速地实现图像之间的变形。在图像修复算法的研究中,从几何的角度对DCT系数进行分析,根据直流系数和交流系数的不同性质,对其采用不同的处理方法。算法在压缩域下通过采用偏微分方程和纹理合成相结合的方法,可以快速地实现任意尺度的图像修复。在对视频序列中的物体进行补全的研究中,借助有效区域的运动矢量信息对破损区域进行恢复,从物体运动的规律性考虑,采用不同的方式分别进行修复,最后对不同方式下计算的结果融合处理。该算法基于DCT压缩域,直接利用原始码流中的运动矢量信息和相关信息,减少了DCT编解码等中间过程,从而在保持质量的同时,大大提高编辑的处理速度。