随着信息时代的到来,作为计算机通信、信息存储、internet网络传输等信息技术的关键环节,图像压缩编码算法的研究是当今信息技术里最活跃的研究领域之一,尤其是进入21世纪以后,微电子技术和通信技术的迅速发展使可视电话、视频会议、数字电视、信息高速公路等的生产和建立成为可能。因此,对图像压缩编码算法的研究已经成为信息技术的主要任务之一,对它的研究也是当今国内外公认的热点。小波分析是80年代未发展起来的一种处理非平移信号的时频分析方法,以多分辨率分析为基础,克服了Fourier分析的不能反映时域的局部性的缺点,是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域。基于小波变换的图像和视频编码是目前图像编码领域的热点。本文对小波图像和视频编码技术进行了深入研究,对其经典算法提出了改进,并进行了实验验证。本文首先介绍了小波的基本理论,给出了多分辨率分析概念,并在此基础上介绍了小波分解和重构的快速算法-Mallat算法。进一步分析了图像的小波变换,从小波变换能有效地改变图像的能量分布、有利于变换后的能量集中、量化误差作用于图像全局从而避免方块效应、形成子带有利于渐进传输等四个方面论证了小波图像编码的优越性。对嵌入式小波零树编码算法(EZW)进行了深入研究和改进,针对EZW算法存在的不足提出了改进:没有充分利用低频子带图像包含原始图像绝大部分能量这一特性;没有完全利用小波系数的特点;编码时间过长,导致编码效率的下降,本文提出分频嵌入式零树小波(DFEZW)编码方法。介绍了小波域可变块多分辨率运动估计和补偿(MRME)技术,由于MRME算法存在运动矢量之间不连续,真实运动物体边界与块边界不一致,使变换系数中高频分量增加,降低了帧间位移误差(DFD)编码效率等缺点,本文提出差分邻块预测多分辨率运动估计和补偿(FFMRME)。最后根据小波图像系数分布特点、分形编码理论及人眼对于图像边缘区、平滑区、纹理区敏感程度的不同,提出将小波图像高频子带分成边缘区、平滑区、纹理区进行分形编码,通过实验表明该方法能够进一步提高图像的恢复质量。