随着多媒体信息的快速发展,需要高压缩效率、快速且稳定的压缩方案来减少海量信息的存储与传输消耗。分布式算术编码作为分布式信源编码的一种实现方式,不仅编码消耗低,而且能够有效的处理非平稳与中短长度的数据块,因而被广泛应用于无线传感器网络、视频编码等领域。由于分布式算术编码的解码性能往往依赖于信源先验信息和边信息的使用,因此解码过程中如何使用信源的先验信息与边信息就显得尤为重要。此外,多媒体信息中的图像、视频等信息通常都是具有某种相关性的有记忆信源,然而现有的分布式算术编码方案主要针对无记忆信源,没有探索分布式算术编码在处理有记忆信源时的效率。针对这些问题,本文主要进行了以下工作的研究:1)针对分布式算术编码在解码时如何使用信源先验信息与边信息的问题,本文提出了一个解码性能仅依赖于信源与边信息之间相关性的改进解码度量方案。现有分布式算术编码方案往往在解码端使用信源的先验信息,然而分布式算术编码与信道编码原理不同,由于其先验概率在编码过程中已经被统计使用,并储存在编码后的码字信息中,因此所有可能的解码序列都应该具有相同的先验信息。此外该方案根据码字信息,信源以及边信息之间的马尔可夫性,通过化简最大后验概率度量得到最终仅依赖于信源与边信息之间相关性的改进解码度量。在实验部分首先研究了信源序列中断长度对不同先验概率和不同数据块长度信源解码性能的影响,并探索了其对应的最佳中断长度。此外,实验结果表明该方案在不同先验概率与不同数据块长度的信源序列上的解码性能要优于现有的解码方案,且信源与边信息之间的相关性越弱,该方案的解码性能收益越高。2)现有对有记忆信源的研究往往都是通过信道编码实现的,而以消除信息冗余性为目标的信源编码在压缩有记忆信源时能否产生更好效果,因此本文研究了分布式算术编码在压缩高阶有记忆信源的效率。在编码阶段,利用信源符号转移概率而不是信源符号概率来编码信源序列。在推导解码度量时,首先通过利用信源中符号之间的相关性以及信源与边信息之间独立同分布的性质,然后根据码字信息,信源以及边信息之间的马尔可夫性来化简最大后验概率度量。实验结果表明该方案在一阶马尔可夫信源上的解码性能要优于现有的一些研究方案;然后基于一阶马尔可夫信源,通过探究不同重叠因子对该方案解码性能的影响,验证了该方案解码性能的稳定性;最后探索了该方案在高阶马尔可夫信源上的压缩性能,实验结果表明该方案在不同块长度的二阶、三阶与四阶马尔可夫信源序列上也能表现出很好的解码效果。本文首先针对分布式算术编码在解码时如何使用信源先验信息与边信息的问题,提出了解码性能仅依赖于信源与边信息之间相关性的改进解码方案。实现了分布式算术编码压缩有记忆信源的编码方案。实验结果表明,提出的方案的解码性能不仅优于现有的编码方案,而且还具有一定的稳定性和鲁棒性。