多媒体技术的迅猛发展及其广泛应用使得视频处理技术受到很大重视,视频去噪及动态纹理检索是视频处理中的研究热点。Surfacelet变换是一种具有多方向分解、各向异性及低冗余度等性质的高维信号处理工具,由多尺度金字塔及多维方向滤波器组组成。本文主要研究了Surfacelet变换在动态纹理检索和视频去噪中的应用,主要工作包含以下三个方面：(1)提出基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法。该方法基于动态纹理在Surfacelet变换域的系数分布特性。根据Surfacelet方向子带能量序列香农熵的大小对动态纹理作结构性及随机性动态纹理分类,以各方向子带广义高斯模型的参数及各方向子带能量参数作为动态纹理的特征,以K-L距离及欧式距离作为动态纹理间的相似性测度对动态纹理作检索。(2)提出基于Surfacelet变换特性的自适应视频去噪方法。考虑到视频及噪声在Surfacelet域系数分布的各自特点,在Surfacelet系数的邻域关系基础上,本算法对视频、噪声在Surfacelet域的能量分布特性进行分析,得出了视频的Surfacelet域自适应去噪方法。(3)提出基于Surfacelet域BKF模型的贝叶斯视频去噪方法。根据Surfacelet系数边缘分布特点,本算法用BKF函数对Surfacelet系数边缘分布进行建模,结合贝叶斯理论,能有效的降低含噪视频中的噪声。本论文工作得到了国家自然科学基金(No.60972148)、中央高校基本科研业务费专项资金(No.JY10000902043)的资助。