现代社会对公共安全监控以及智能交通越来越重视,视频监控系统得到了广泛应用,这使得监控视频数据发生了爆炸式的增长。现有的视频编码标准并没有充分考虑监控视频的特点,面向监控的视频编码技术还存在进一步提升的空间。本文首先研究了监控视频的特点与编码需求,并介绍了适用于监控视频编码的技术及其缺陷。在此基础上,本文提出了一种新的背景参考帧更新技术和基于运动检测的自适应参考帧滤波技术,具体包含以下几个方面：针对监控视频中的背景冗余问题,本文提出了一种基于运动检测的动态背景参考帧技术。该技术以AVS2中采用的低延迟帧间层级预测结构(Hierachical-P Structure, HPS)为基础,将背景帧作为长期参考帧替换参考帧列表中的一帧,并利用运动检测获得的运动区域信息和当前帧的重建图像对背景帧进行迭代更新。该背景帧在更新过程中逐渐形成完整的背景图像,同时对背景区域进行了迭代滤波,提高了视频图像(尤其是含噪视频)前、背景区域的运动预准确性。实验结果显示,相比AVS2的RD9.2软件平台,在保证前、背景区域编码质量的前提下,该算法使监控视频获得了平均与10.42%的码率节省,等价0.25dB的性能增益。针对上述背景帧技术中涉及的运动区域检测问题,本文采用了基于码本模型的运动检测算法,并用改进的模式四分树对运动区域位置信息进行了描述。最后对描述得到的信息进行熵编码并写进码流以保证区域信息在编、解码端的一致性。实验结果显示在不增加太多复杂度及码流的情况下,本文方法获得了较好的运动区域检测及表示结果。本文针对监控视频中存在的噪声问题,提出了一种参考帧滤波方法——基于运动检测的自适应合成参考帧技术。该技术以维纳滤波为基础,对参考帧的前景区域与背景区域使用不同的系数进行基于运动补偿的帧间滤波。该技术是通过减少参考帧中所含噪声从而增强运动估计准确性来达到编码性能提升的,基本不改变输出的重建图像。实验结果显示,相比AVS2的RD9.2软件平台,该方法使含噪的监控视频获得了平均12.42%的码率节省,等价0.27dB的性能增益。