图像和视频是人类可以利用的最主要的信息载体，但是，图像和视频信息的突出特点是数据量巨大，给存储和传输都带来很大困难。随着航天遥感技术的迅速发展，遥感图像的数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径，在遥感领域越来越受到重视。如何更有效的压缩遥感图像和视频，成为海洋物理学领域亟待解决的问题。 小波分析是80年代末发展起来的一种处理非平稳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频域的局部性的缺点，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研究的热点。本文对小波图像和视频编码进行了深入研究，提出了新的小波图像和视频编码算法，并针对提出的算法进行了实验验证。本文的研究内容和成果如下： 1、介绍了小波的基本理论，给出了多分辨率分析的概念；在多分辨率分析的基础上，介绍了小波分解和重构的快速算法一维Mallat算法；使用Mallat算法对白噪声信号Nossin进行了分解和重构，在分解和重构的基础上，进一步体现了小波分析用于信号处理的优越性。 2、进一步分析了小波变换用于图像处理的优点，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方面论证了小波图像编码的优越性，并给出了小波图像编码的过程。采用离散小波变换(使用二维Mallat算法，CDF9／7小波)对标准Lena图像进行了三层分解和重构。 3、对EZW、SPIHT、SPECK算法进行了详细论述，并给出了其算法流程。编制程序分别采用EZW和SPIHT算法，在低码率下对标准Couple图像进行了编码和重构。通过试验结果得出：无论是峰值信噪比还是重构图像的主观质量，SPIHT算法都好于EZW算法，是低码率下的最优算法。 4、对SPIH了算法进行深入研究和改进，提出了从以下三个方面对SPIHT算法进行改进的方案：重新定义空间方向树结构，提出了扩展空间方向树结构；引入视觉权重，充分利用人眼视觉特性；结合块结构，利用同一子带内不重要系数的相关性，提出了SPIHT和SPECK算法相结合的方案。针对提出的改进SPIHT算法给出了编码和解码的算法流程，并同快速小波变换的提升方案进行了结合。编制程序对提出的改进SP工HT算法进行了试验，计算了码率低于0.lbpp的条件下，分别使用SP工HT算法和改进算法对标准Lena图像进行了编码和重构，同时，计算了当码率升高时，改进算法与SP工HT算法的比较。最后得出结论:本文算法在低码率下优于SP川T算法，当码率升高到一定程度后，本文算法重构图像的峰值信噪比反而低于S既HT算法。这一点需要在以后的工作中进一步深入探讨和研究。5、提出了一种新的基于小波变换的视频压缩方法，采用了一种小波变换和DCT 变换相结合的混合编码方案，并对三步搜索法进行了改进。最后，通过试验 验证了提出了视频编码算法的有效性。6、总结了小波理论的优点，展望将其应用到遥感图像的压缩编码中的可行性