本课题的研究工作是结合导师科研课题“部队油料库无线网络视频监控系统”展开的。视频通信系统已经发展到以数字化和网络化为特征的第三代视频通信系统,在得到越来越广泛应用的同时,也不断面临着新的需求和挑战。网络化的进一步发展,使得对多媒体以及视频流传输的速度和保密性的研究成为了一种趋势,这对视频图像的压缩率和安全性提出了更高的要求。本文在分析现有的视频图像压缩和加密算法局限性的基础上,提出了本课题的研究任务和目标。论文围绕着视频图像的压缩率和安全性这两个重要指标,设计了对视频图像进行压缩加密处理的方案。分形理论应用于图像压缩领域能够获得较高的压缩比和较快的解压缩速度。本文研究了灰度图像的分形压缩原理并论述了分形理论在视频图像压缩方面的发展状况,在此基础上提出了一种自适应合并法的分形压缩算法。这种方法将传统的图像分割方法逆向操作,先进行最小尺寸的分割,然后根据合并误差的大小,将这些子块进行合并。仿真表明这种方法不但能够缩短分形压缩的时间,而且能够有效地提高分形图像的压缩比。混沌具有对初值和参数较为敏感的特性,而且还有很好的混迭、扩散性,所以特别适合被应用在加密系统中。传统的基于猫映射的二维可逆图像加密方案能够获得较高的安全性,但由于混沌具有短期的可预测性,低维的混沌映射还有其应用的局限性。本文提出一种将二维猫映射扩展到三维的算法,获得了更大的密钥空间。用其加密经过分形压缩的视频图像,在获得更高的安全性的同时,大大提高了加密和解密速度。系统测试表明该设计方案能够达到预期目的。本文给出的基于分形压缩混沌加密的视频编码算法可以被应用于无线网络视频监控系统中,为视频图像的传输和接收提供了一定的安全保证,适用于安全性要求较高的场合。