图像压缩编码技术是图像处理领域的一个重要分支，在传输、遥感、医用、军事等各领域都有着广泛应用。随着技术的进步，在研究图像压缩算法时不仅要考虑如何获得较大的压缩率，更关心的是重构图像的视觉效果。如何二者兼得或在两者之间追求一个最佳的平衡，这也是目前图像压缩技术面临的最大难题。本文融合目前先进的图像压缩算法对大尺寸光测图像序列进行改良优化，研究了基于人类视觉的图像感兴趣区域提取及自动搜索跟踪技术、背景区域分层压缩技术以及复合压缩码流组织等等，本文主要工作归纳如下：1.归纳与总结了国内外图像编码技术的研究现状及发展趋势，阐明了本文研究的目的和意义，说明了图像编码技术的原理和应用，有针对性的介绍了几种常用的编码方法及图像质量评价标准，为整体方案的设计和系统的组建奠定了基础；2.设计了图像序列中感兴趣区域自动提取和无损压缩方案。采用（5,3）整数小波对原始图像进行多分辨率解析，然后基于分水岭分割算法和双十字搜索等技术手段实现对ROI区域的自动检测和跟踪，生成ROI模板，最后用哈夫曼算法对其无损编码。该方案搜索的准确率高，且效率比常规方法提高近40%，处理后的ROI区域完全满足图像处理精度要求；3.设计了满足人眼视觉特性的背景区域高倍有损压缩方案。针对背景区域压缩特点，基于小波系数分类算法，联合（9,7）小波和Bandelet变换对背景区域的低频纹理和高频细节信息分层压缩。既实现了背景区域的高比例压缩，又使图像中可参考的细节信息得以最大程度保留，整幅图像冗余最小化，失真率降到了最低，满足了人眼对视频需求；4.构建了光测图像序列编解码系统，并对系统进行了优化。将多帧连续光测图像压缩数据进行合理组织，形成一个连续图像数据码流。针对大尺寸光测图像特点，提出了基于自适应量化编码的量化步长选择和基于编码通道数的压缩率控制等优化方案，减少编码时间，提高了计算速度，降低了存储器的消耗。本研究能够较好的解决大尺寸光测图像的压缩问题，能够在保护图像中敏感区域的基础上压缩图像数据，为大尺寸光测图像的保存、传输和播放提供了方便，提高了图像的利用效率。该算法易于代码实现，压缩效率高，可广泛应用于大尺寸光学测量图像序列的压缩处理。