基于网络的多媒体应用是当前多媒体技术发展的必然趋势。多媒体应用环境的多样性给终端用户提供了灵活便捷的多媒体信息获取方式，提高了用户的工作效率和生活质量。但是，这种多样性同时也造成了媒体信息访问的困难。视频自适应技术是目前解决这些问题实现通用媒体访问最有前途的研究方向。本文将视频自适应技术作为研究内容，对这领域进行了一些探索性的研究工作。首先，本文对现有的视频自适应研究框架进行了分析，指出该框架存在的问题——不利于通用高效视频自适应技术的设计。为克服这一缺点，本文提出了一种新的研究框架以及相应的算法，主要创新之处有：①本文提出了基于视频信号描述的自适应技术研究方案，即着重研究如何描述原始视频信号使其便于自适应操作。本文进一步提出用特征描述集合的形式作为视频信号的表达形式，每种特征描述反映了原始视频信号某些方面的特性。利用这些特性，可以设计简单高效的自适应操作。②基于上述研究框架，本文提出一种运动信息描述算法用于实现码率的自适应功能。我们首先提出了一种基于分块模式的分层模型用于描述运动信息，然后提出了一种预编码的算法获取运动信息，最后还提出了运动信息的快速抽取算法。本算法生成的运动信息描述可用于码流的快速生成。当需要某一码率的视频时，可以从运动信息描述中抽取出对应的运动信息用于编码，由于不需要运动估计，所以可以快速生成码流。③本文提出一种率失真信息的提取算法可应用于码率分配。我们首先分析了预测帧编码的依赖性提出了一种依赖性的线性描述模型，并定义了影响因子的概念。在此基础上，我们提出了单帧率失真函数的修正算法。修正后的函数隐含了依赖性的考虑，反映了整体失真和单帧码率的关系。我们将修正后的率失真函数应用于码率分配，提高了整体的编码性能。④本文提出一种基于感兴趣信息的空间自适应解决方案。移动终端用户由于有限的显示屏尺寸在欣赏高分辨率视频时存在困难。我们基于感兴趣区域的思想，提出将高分辨率视频转换成由感兴趣区域组成的低分辨率视频以克服显示屏尺寸带来的限制，同时，尽可能保留原视频中的信息，提高用户的欣赏效果。整个方案包括感兴趣信息的提取和封装算法、基于感兴趣信息的量化参数自适应调整算法和快速模式选择算法。综上所述，本文对视频自适应技术进行了深入地探讨，取得了一些有价值的研究成果。目前，本文提出的视频自适应的研究框架还处于初级阶段，存在很多问题有待解决，值得我们进行更深入地研究。