每一个多媒体技术的使用者都期望从接收端得到清晰的良好的视频图像视觉质量,但是由于信道容量的局限,图像或视频序列通常都会被降质,从而以低分辨率进行传输和存储,这样就导致了最终视频图像视觉质量的退化。本论文的工作是研究基于超分辨率重建技术的视频图像压缩方法。在本文中,分析、设计并实现了一个基于超分辨率重建技术的视频图像压缩算法的框架,将超分辨率重建技术引入到视频压缩里。其核心思想是:在编码端,对原始高分辨率图像序列(HR)进行降采样,对得到的降质的低分辨率图像序列(LR)进行压缩;在解码端,对解压缩后的低分辨率图像序列进行超分辨率重建,得到高分辨率图像序列。在编码端,对每帧图像进行的区域分割,除了用于指导降采样过程,还将分割信息传输到解码端用于指导超分辨率重建技术过程。论文对基于超分辨率重建技术的视频图像压缩算法的关键技术如图像降采样方法和图像超分辨率重建方法方法的研究主要包括:(1)图像降采样方法。对原始高分辨率图像序列的每帧图像进行降采样,采用基于区域分割的方法,首先将每帧图像进行区域分割(分割成三类块:运动块、无运动平滑块和无运动纹理块),运动块和无运动块的分割采用基于运动性的分割方法,无运动平滑块和无运动纹理块的分割采用开明算子的分割方法。然后对不同的分割区域进行不同的降采样方法。(2)图像超分辨率重建方法。根据不同的分割区域采用不同的超分辨率重建方法,平滑块采用简单的插值技术;运动块采用基于图像配准的超分辨重建方法;纹理块采用AMR(Artificial Motion Reconstruction)的超分辨率重建方法。实验表明本算法有效可行,在基本保证图像恢复质量的同时有效地提高了压缩比。