随着互联网和通信时代的到来,用于无线通信、交互式多媒体和遥感等领域的视频图像压缩被广泛关注,其出色的实用技术从军事、医疗等特定领域逐步拓展到以普通用户为主的大众领域,具有着良好的发展前景。但在实际应用过程中,我们不仅要考虑其建设成本,同时也要兼顾其重构质量及压缩效率,但有限的传输带宽也制约了其应用的实时性。如何在保证视频图像重构质量的同时提高压缩编码效率,降低算法复杂度也逐渐成为其研究热点之一,为此引出了本文课题小波变换在视频图像压缩编码中的应用研究,并展开了如下具体研究:(1)静态图像压缩编码算法研究。主要在小波变换技术理论背景下,对嵌入式零树小波编码(EZW)算法进行研究,针对其对系数重复扫描而带来的计算量与编码比特数的增加,以及扫描过程中出现的大量零树根而导致的算法复杂度增加、符号冗余等问题,并根据其人眼视觉特性,提出一种改进的嵌入式零树小波编码算法。该改进方法首先通过扩充编码符号的方式来对重要系数进行重新分类,即将边缘信息定义为重要系数;其次,在逐次逼近量化的过程中,改变零树根与孤立零点的查找方式,以实现零树结构的快速判断;最后,在熵编码阶段将改进的EZW算法与霍夫曼编码相结合来代替算术编码以消除符号冗余使其更简单。(2)视频图像压缩编码算法研究。以现有小波变换技术为基础的视频压缩方案为背景,针对视频图像压缩中的时间序列冗余与图像重构恢复质量不高等问题,提出一种改进的视频压缩方案。该方案主要从帧内编码和帧间编码两方面进行考虑,采用基于时间轴的空域和时域相联合的视频分割方法。首先,将分组的视频序列按时间方向变换得到各连续的帧图像,并确定首帧为参考帧;其次,对各帧图像进行空域二维小波变换;再次,对变换后的各帧图像,帧内编码部分,将前面提出的改进的嵌入式零树小波编码算法引用到首帧的编码处理,而对于帧间编码部分,则结合重叠多分辨率运动补偿技术,利用参考帧中的高频子带信息来对其他帧的运动矢量进行估算,对预测值与实际值的残差值进行编码;最后,进行相关实验并将其运用于自然场景中进行验证分析。实验结果表明:本文提出的视频图像压缩方案在峰值信噪比(PSNR)、编码效率等方面,相较其他方法,有了一定程度的提高,并适用于自然场景中的应用。由此可证明本文所提方案的有效性和可行性。