由于传感器节点存在存储容量和传输带宽受限的问题,使得传统视频压缩算法在无线多媒体传感器网络(WMSNs)中的应用受到限制。因此,本文提出一种基于内容的视频压缩算法,该算法将计算机视觉技术与无线多媒体传感器网络的特点结合起来,通过对采集到的图像序列进行处理与分析,重建出监控场景中目标物体的结构及运动信息,然后对这些信息进行编码,从而达到视频压缩的目的。针对目前“从明暗恢复形状”时存在计算复杂及收敛性差等问题,提出一种基于网格的解决方法。首先通过图像预处理及区域划分操作将原始图像分割成多个亮度离散的多边形区域,并逐步转换成平面三角形网格,然后根据Lambert定律建立关于空间网格顶点坐标的方程组,用最小二乘法求解后,直接将结果应用到OpenGL或DirectX等实时渲染引擎的图形管道中,实现模型的建立与显示。仿真实验证明该方法计算方便,可逼真重建原始物体的形状,重建结果与原始图像的投影距离标准差低于2.7像素。根据计算机视觉中的光流重建、特征跟踪与运动估计等技术,设计了一种适用于无线传感器网络的内容基图像序列压缩方法,在传感器终端采集图像的同时,进行分析、识别、编码操作,然后以增量的方式通过多跳路由传送到浏览端,最后利用计算机图形学中的建模与渲染方法实现场景重建,以完成视频压缩。最后,设计了基于内容的无线传感器网络视频压缩算法仿真系统,通过该系统验证了所研究的算法在无线传感器网络中应用的可行性。