当前,计算机、通信、娱乐三大产业的迅速融合为数字音视频编码的发展带来良好的时机;音视频应用也随之而不断的多元化.面对这种多元化应用,传统的多比特流的处理方法的作用非常有限.可分级编码技术允许对单一比特流以不同分辨率和质量进行解码.被广泛认为是一种能够在异构网络环境中对图象信息进行有效描述和传输的技术,具有较好的发展应用前景.尽管在过去的十年中,在编码技术和国际标准中已经提出了几种可分级编码算法.这些传统的分级编码方法通常是以降低系统编码性能来实现较有限的解码灵活性.目前,分级性能较好的分级算法有MPEG-4的FGS算法和研究中的新型分级编码算法-高度可分级视频编码算法.上述两类算法的主要分级性能在很大程度上都依赖于比特平面图象编码.现有的比特平面编码主要有两类,它们分别用于编码图象余弦变换系数和子带/小波变换系数.而后者结合小波分解固有的空间分级特性大大提高了编码的编码效率与分级性能.该文主要是对基于这种子带/小波比特平面编码结构的编码系统进行分析和研究.实验测试中我们发现在MPEG建议的高度可分级视频编码算法中时域分解后的运动矢量信息非常庞大.为此,该文根据视频的时域小波分解的特性提出了自适应运动矢量树裁剪算法.这种算法随着时域分解的加深而不断增大运动矢量裁剪因子.其中裁剪因子的增长因子是由时域分解前后像素幅值变化确定的.这种算法可以有效地减少运动矢量占用比特数,大大提高了编码器的低码率情况下的编码性能.另外,根据目前空域时域滤波的固有局限性-不同分辨率情况下使用的都是同一精度的运动矢量;以及实验结果,采用自适应运动矢量裁剪算法后,运动矢量信息依然较大,不适于低分辨率低质量解码.该文根据运动矢量树的分布特性提出一种较为简单的分级方法-运动矢量分层编码.这种分级方法能提高低分辨率解码性能,但是这种方法本质是一种传统分级方法.同样它会增加了运动矢量编解码复杂度.另一方面,这种分级也降低了对低速率应用的编解码复杂度.