在人类获取的信息中,通过视觉获取的信息占总信息量百分之八十,随着科学技术的不断发展与进步,视觉信息的两种表现形式——图像和视频——已经作为信息载体呈现爆炸式增长趋势。视频的巨大数据量给它的存储和传输都带来了挑战,视频压缩技术因此成为了解决此问题的关键技术。与此同时,由于近些年来雾霾现象在人们生活中越来越常见,将视频中雾霾有效地去除、改善视频的清晰度也成为了计算机视觉领域的热门问题。本文针对现有的视频压缩方法基本上没有同时对视频序列进行去雾霾处理这一现象,进行了以下工作:（1）本文改进了已有的帧间相关性视频去雾霾算法,使去雾霾后的视频序列在保持良好的帧间连续性的同时也获得更好的清晰度。（2）本文提出了基于运动估计共享的雾霾视频压缩方法。利用运动估计将视频去雾霾和视频压缩相结合,并进行计算资源共享,在减少视频存储空间、视频传输带宽的同时,有效地将雾霾去除,削弱雾霾对视频采集、传输造成的不良影响。（3）本文对视频去雾霾效果和视频压缩性能进行了最优化决策。通过研究去雾霾效果的相关评价指标以及视频压缩的率失真性能,构建了相应的函数对运动矢量和宏块划分模式进行最优化决策,同时获得了较好的视频去雾霾效果和压缩性能。