图像压缩技术经历了DCT、小波与多小波变换。DCT变换在大压缩率下，容易出现“方块效应”和“边缘效应”，小波变换能够很好地解决这一问题。小波变换通过伸缩和平移操作实现多分辨率分析，它具有很好的时频局部能力。传统的小波图像编码算法只从水平与垂直两个方向进行变换，未考虑、图像的局部方向特征。自适应提升变换能够解决这一问题，它通过一定的决策模型，从一系列候选方向中选择符合图像局部特征的方向进行变换，减少编码时的预测误差。本文提出一种自适应方向提升多小波的算法，保留多小波变换的对称性、正交性、紧支性、高阶消失矩这四个特征的同时，结合自适应算法的方向性特征，减少空域冗余，提高编码性能。
　　视频编码除了减少空域冗余，还要进一步消除时域冗余。运动估计时域滤波可以用于减少时域冗余，运动估计过程中产生的三类连接点:正常连接点、非连接点和多连接点，本文针对这三类连接点交界处产生的边界效应进行优化，在三类连接点的交界处加入加权高斯平滑滤波，使其交界处变得更为平滑，消除边界效应，提高视频质量。另外，针对视频帧中可能出现的大量场景切换，提出一种基于非连接点的场景切换检测算法，提高编码性能，该场景检测算法复杂度低，在运动估计的同时，完成视频场景切换检测。场景切换将导致GOP(Group ofPictures)长度的变化，并可能出现GOP长度太短的情况，本文提出改进的自适应GOP时域滤波技术，避免由于GOP太短引起的编码性能下降。
　　为了在有限的带宽下获得更佳的视频质量，需要采用码率控制算法来对编码资源进行有效的分配。当前的码率控制算法只考虑视频帧自身的复杂度，没有考虑视频当前帧与参考帧的依赖性，影响了率失真模型的准确度，降低了码率控制算法的性能。本文提出一种基于匹配度的帧间码率控制算法。首先，利用运动估计过程中产生的三类连接点，提取帧间的整体运动和局部运动信息，结合两帧对应像素点的变化率获取精确的帧间匹配度。然后，基于匹配度信息建立码率与失真模型，在此新模型下，我们结合拉格朗日优化方法推导出新的帧间码率分配公式。同时，针对当前量化参数计算方法中的大量参数问题，本文提出一种帧间的ρ模型算法，结合前面帧的视频信息和当前帧的视频特征来计算当前帧的量化参数，减少计算复杂度。实验结果表明，本文提出的帧间码率控制算法较当前算法平均各帧能够提高1.65dB的PSNR，降低0.04个百分比的码率控制误差。