近年来,随着计算机技术以及多媒体网络通讯技术的快速发展,图像/视频编码已经取得了很大的进步,但如何进行高效的编码是以数字化存储和传输为核心的多媒体应用中亟待解决的基础科学问题之一。图像/视频压缩方法大体上可分为目前广泛采用的基于信号处理的编码方法和基于视觉的编码方法两大类。前者主要利用数字信号处理技术,通过预测、变换、量化和熵编码去除图像中的时空冗余和统计冗余；后者利用人类视觉最新的研究成果,采用计算机视觉分析的手段去除视觉冗余。图像分解后的结构分量较平滑,纹理分量中纹理区域内容的相似性导致了纹理区域存在大量的视觉冗余,因此为基于视觉的编码方法提供了一个新途径。　　 本文的主要研究工作集中在基于图像分解的纹理合成方法和在此基础之上结合图像分解技术所提出的图像编码方法两个方面。　　 针对基于图像分解的纹理合成方法,由于在视觉编码中,PSNR标准已不再适用,因此本文利用了主观评判JND模型,提出了一种改进的块拼接纹理合成方法。另外,由于分解后的结构分量可以很好地保持原始图像的特性,因此该方法先将图像进行分解,然后只合成纹理分量,最后将合成后的纹理分量与分解后的结构分量相叠加,得到最后的合成图像。整个算法在客观方面利用欧式距离搜索区域的纹理块,保证了相邻块之间的一致性；在主观方面利用JND模型来进一步约束图像的相似度,增强了纹理块匹配的程度。　　 针对基于图像分解与纹理合成的图像编码方法,从主观视觉评价的引入来看,在未来的图像编码系统中,将会更多地考虑基于人眼的视觉质量,因此本文从人眼视觉的角度出发对图像中的纹理区域进行了研究,提出了一个基于图像分解的图像编解码框架。它首先在编码端利用图像分解技术将一幅图像分解为结构分量u和纹理分量v,进而用结构分量去指导纹理分量中纹理区域的合成,就是把结构分量中人眼不敏感的纹理区域选择出来,然后将所选择的区域映射到纹理分量中,并在解码端用纹理合成技术将所选择的不规则区域进行合成,而其余的区域和整个结构分量仍然按照传统的编码方式进行编码。其中所采用的纹理区域选择方法是利用空间灰度共生矩阵来描述图像中灰度值的空间依赖性,从而有效地描述纹理。该方案在保持原始图像性质的同时,更多地节省了码率,实验结果也表明,采用本文中的图像编码方案重建的图像的主观质量均优于JPEG和JPEG2000。