近年来,随着航天技术的发展,遥感图像分辨率和相机帧频越来越高,图像数据需通过有限带宽的通信链路传输到地面,提高图像的压缩性能已成为数据传输的关键。传统的有损压缩方法可以提高压缩比,但恢复后的图像存在视觉失真,高频信息严重丢失,难以保证后续图像分析的保真度。面向侦察任务的要求,图像在压缩过程中的需保持目标信息不丢失,本文联合目标检测与图像编码展开研究,目的是建立既可以实现高压缩,又可以对感兴趣区域高保真的压缩算法。主要研究内容如下:（1）针对经典的局部对比度检测算法在处理红外遥感侦察图像时存在的检测率低、虚警及漏警率高的缺陷。提出了基于多阈值分割的多尺度块对比度检测算法:通过将显著图分离为不同单尺度的响应图,分别计算阈值并进行分割再融合。实验证明,该算法能有效地检测出不同大小的弱小目标,与现有算法相比,目标检测率有显著提高。（2）针对高压缩比和目标图像质量之间的矛盾。提出面向对象的高保真单帧压缩方法:首先,利用图像的局部低动态特性,优化JPEG-LS算法进行分块压缩时压缩比下降的缺陷。其次,利用弱小目标检测算法提取感兴趣区域,将原始图像分割为感兴趣区域（ROI）和背景区域（BG）,最后,对分割的ROI和BG采用无损/近无损压缩。（3）针对帧内压缩算法在帧间相关性较强的场景下,压缩性能一般。提出面向对象的高保真多帧压缩方法:首先,以LOCO-3D压缩算法为基础,优化预测性能一般的预测器,并实现帧内、帧间联合预测。其次,使用固定帧数作为压缩周期。压缩周期结束后,帧内压缩再次作为起始帧,实现帧内、帧间的联合压缩,通过微损度调节恢复图像与原始图像各像素之间的误差范围,最终实现遥感图像的高保真压缩。通过测试本文场景下真实与仿真的红外遥感图像,实验结果表明,本文提出的相关算法可以合理的对红外遥感侦察图像进行保目标压缩,满足任务需求。