随着数字技术的发展,数字视频信息已在人们工作生活中获得了广泛应用。但是数字视频数据量非常巨大,若不经过压缩处理,所需要的高传输速率和巨大存储容量将成为推广应用数字视频的最大障碍。因此,数字视频压缩技术是解决这一障碍的科学手段,已成为实现多媒体通信的关键技术之一。目前,视频压缩最常用的是采用帧间运动补偿/2-D DCT模式,已成为MPEG和H.26x压缩标准的核心部分。但是这种方法涉及到运动估计和运动补偿,计算量相当大。随着信息处理技术的发展,三维DCT的应用越来越广泛,成为一种很有潜力的视频压缩方法。但三维DCT运算一般都是对行、列和页信号先后进行三次一维DCT运算来实现,不能很好体现三维变换的整体空间特性,不易理解三维DCT系数的物理特性,也没有统一的三维DCT矩阵表述形式。另外,视频数据的三维DCT变换系数量化、扫描方式对压缩效果影响较大,目前还没一个高效的量化表。因此,本文摒除了传统的三维DCT运算方法,提出三维SDCT(Submatrix Discrete Cosine Transform)视频压缩算法。首先,详细推导和证明了三维SDCT的基础理论。定义几种新的三维矩阵运算方法,构建三维SDCT的变换基阵,描述三维SDCT的运算过程,分析三维SDCT算法特性。通过理论分析表明三维SDCT运算方法使三维DCT的表达简洁、理解容易、计算便捷。其次,系统介绍了三维SDCT视频压缩算法的理论框架。论述了三维SDCT视频压缩方法的基本依据,以及目前关于三维DCT视频数据压缩中关键步骤的常用方法,例如三维DCT变换系数的量化原则、量化方法、量化后变换系数的扫描次序和熵编码。第三,详细推导了三维整数SDCT算法。在分析一维整数DCT运算的基础上,论述三维整数SDCT的基本原理和实现方法。主要是将三维视频数据作为一个整体进行DCT变换,并且采用整数变换矩阵代替DCT浮点数变换矩阵。分析了三维整数SDCT的运算性能,并通过实验验证了三维整数SDCT和三维DCT视频压缩效果的一致性。第四,研究了三维SDCT的量化与扫描方式。分析了视频数据三维SDCT与量化扫描方式的关系,根据视频数据特点设计了非对角量化和非对角扫描方式,并提出整体非对角量化扫描、自适应整体非对角量化扫描、宏块非对角量化扫描、自适应宏块非对角量化扫描和混合非对角量化扫描5种算法。并对这5种量化扫描算法与传统的量化扫描算法的效果进行了对比实验分析。通过对比实验分析表明,本文提出的算法压缩效果有显著的改善。