随着通信和信息技术的发展，视频压缩技术已成为当今多媒体研究中的重要领域。而3D多小波视频压缩是视频压缩技术的热点研究方向之一。 传统的3D-CL多小波进行视频压缩时，先对视频图像序列的每一帧进行二维多小波变换，再在时间域进行一维多小波变换；如果这一组图像帧的数量比较大，比如8帧，仅仅进行一层分解就必须耗费大量的计算和时间，对于实时性要求较高的情况是相当不利的。 对变换后的多小波系数进行传统的3D-SPIHT编码器编码，即：将GOF(group of frame,多帧)内的所有系数量化，编码，并形成嵌入式码流输出；但3D-SPIHT编码器的量化阈值为，如果，那么就会形成较大的量化误差。 为了解决这些问题，我们提出改进的3D-CL多小波视频压缩方法：用可分离的CL多小波进行视频变换,先对视频图像序列进行时间域一维多小波变换，将前面所说的8帧图像中的后面6帧图像的大部分能量(也就是低频部分能量)集中到第一、二帧，再对第一、二帧图像进行帧内的二维多小波变换，将能量进一步集中。用改进的3D-SPIHT算法，将第一、二帧图像系数的低频部分做更精细的阈值量化、编码，确保他们有效的传输；而对于剩下的系数作一般阈值量化、编码，尽最大可能的传输，允许有部分损失。这个方法计算量只有传统3D多小波和传统3D-SPIHT的计算量的1/3～1/2；虽然引进了部分噪声和量化误差，但改进的3D-SPIHT算法补偿了视频数据的损失，图像质量并没有受到太大影响；图像也适合于人眼的视觉特性。 对本文的实验结果进行了分析，我们发现，随着压缩率的增加，改进的3D-CL多小波和传统的3D-CL多小波噪声和量化误差的影响逐渐趋于一致。因此，提出来的改进3D-CL多小波和改进3D-SPIHT方法是可行的。