随着Internet网络、无线通信技术以及交互式多媒体技术的迅速发展，数据、语音和多媒体业务的需求在不断增加，人们对这些业务的服务质量的期望也越来越高，视频压缩技术已经成为当今视频通信的研究重点。然而视频信息的数据量相当大，给信息的存储和传输都造成了极大的困难，必须采取有效的视频编码技术来降低数据量。近年来，随着小波理论研究的不断深入，小波图像压缩的应用研究日臻成熟。在此背景下，基于三维小波的视频图像压缩理论和应用研究已经引起了广泛关注，并且表现出其优异的性能和良好的发展前景。这不仅是因为具有局部时频特性的小波基更能捕捉视频图像的非平稳信息，获得更高的压缩比，更重要的是它具有与人眼视觉特性相符的变换机制，能够更好地提供可分级编码能力及有效地防止误码传递等问题。　　 本文首先对小波视频压缩技术的发展现状进行了介绍，重点回顾了3D小波视频编码的研究进展和存在的主要问题。接下来扼要介绍了小波分析理论，分析了几种基于零树小波变换的图像视频压缩编码的基本方法。针对传统的三维小波变换(3D-DWT)算法存在的不足，基于文献中的3D-V算法的分析和启发，本文提出了一种新的三维小波组内分组排序排序(IGGR)变换算法，并与传统的3D-DWT算法和3D-V算法进行了比较，分析了其优点所在。对于三维小波视频压缩方法中普遍存在的边界效应问题，本文分析了其产生的原因及影响因素，对一些常用的边界延拓方法和几种近年来一些学者提出的解决边界效应问题做了分类分析和比较。在此基础上，本文将时间轴小波滤波器选择与提升小波和边界延拓相结合，提出了一种新的改进方法(FLBE)，不仅可以使边界效应问题得到更好的解决，而且可以进一步提高压缩性能。通过仿真实验的比较可以看出，本文提出的IGGR算法，在复杂度没有增加的基础上可以获得比3D-DWT算法和3D-V算法更高的PSNR；使用FLBE后有效地降低了边界效应的影响，获得了更多的PSNR增益，使得输出的视频序列质量趋于平稳。文章最后对全文进行了总结和回顾，并重点指出了今后需要继续进行的相关研究工作及热点。