本课题从不可控网络下的视频传输应用出发,针对在带宽波动情况下为用户提供最优化视频体验这一目标,对比分析了现有各种小波视频编码算法并选定最符合要求的编码框架,在该框架基础上进行编码算法的优化研究,从编码、传输、解码等环节综合考虑给出了动态码率传输控制算法。它能够提高视频应用对网络状况变化的适应能力,提升用户的视频体验。本文提出了一种改进的多帧预测无更新杠铃提升运动补偿时域滤波算法,给出了基于块运动模型的多帧预测快速运动估计方法,在提高编码效率。在该算法中,提出的层次化参考帧集合选择方法充分考虑了时域可伸缩性,能够支持视频传输时的帧率动态调节,为动态码率传输和控制提供了条件。本文在上下文模型嵌入零块编码算法基础上提出了基于位长四叉树和上下文模型的嵌入零块编码算法。该算法继承了上下文模型嵌入零块编码算法编码效率高、质量可伸缩性好等优良特性,同时解决了原算法占用内存较大的问题。小波视频编码算法一般内存消耗较大,因而一定程度上制约其应用,本文提出的改进算法相比原算法节省了编码过程中80%的主要内存消耗,在小波编码算法领域具有通用性,有较大的应用推广价值。本文结合基于位长四叉树和上下文模型的嵌入零块编码算法提出了一种带描述的流打包方法。编码器在编码过程中预先产生对二次码流提取起辅助作用的流描述信息,流媒体服务器通过解析流描述信息即可根据目标码率大小快速完成二次码流的动态提取和分发,并使得该码流接近率失真准则的最优值,因而大大降低了流媒体服务器在二次码流提取时的运算量,该方法在并发用户数高的大规模视频业务系统中具有较高的应用价值。本文在对小波视频编码方案进行优化和改进的基础上提出了一种改进的动态码率传输控制算法,通过编解码算法和传输控制算法的有效结合,大大减少了不可控网络下视频播放过程中出现的停顿、缓冲、中断,视频画面中出现的马赛克、拖影等严重影响用户体验的现象,显著提升用户视频体验。基于本文优化后的小波视频编码方案,流媒体服务器利用本文提出的动态码率传输控制算法可以很方便地进行二次码流提取和分发。与直接将编码器集成到流媒体服务器进行动态码率调整的方案相比,本文提出的方案大大降低了流媒体服务器的性能消耗,适用于大规模的视频业务应用。