对于图像-视频任意分辨率的感知非线性变换问题亦即图像-视频的重定位问题而言，其最值得关注的问题，就是如何在结果中保持原始图像或视频的内容损失与形变失真之间的平衡，使重定位后的结果能给予用户优秀的视觉体验。最近的一项研究结果表明，在绝大多数情况下，为了保证理想的视觉体验，用户宁肯牺牲重定位结果图像中的部分内容也要尽可能保证结果图像的形变失真影响在可接受的范围之内。在近年来现有的一系列关于如何评估图像-视频重定位结果的相关统计性实验基础上，根据这些实验结果所得出的结论即主观评价应当被优先考虑的指导思想，本论文提出了一种新的基于感知的图像-视频重定位算法，与传统的图像-视频重定位算法相比，此算法能在保护图像-视频内容损失与形变失真方面给出令用户看起来更为满意的结果，即此算法产生的重定位结果其主观评价相对而言更为理想。为了实现本论文提出的基于感知的图像重定位算法，首先，本算法需要先求得原始图像的能量函数。其次，在能量函数的基础上，本算法根据图像的平均能量密度以及相关的直线等结构信息来对原始图像进行划分。再次，为了使得图像的形变失真在一个可接受的范围内，本算法确定了一个最大尺寸调整长度。在求得此长度后，本算法对划分后的每一段图像分别选取合适的图像重定位算子来作基于感知的图像重定位运算。为了使得重定位结果的内容损失也在可接受范围内，本算法会在一定条件下重复上述过程。最后，本算法通过对上面的结果进行剪切运算以得到最终的目标图像。在实现了基于感知的图像重定位算法后，论文又结合了动态规划等方法来把该算法推广到视频重定位中去，最终实现了能有效保护视频时间连续性与空间显著性的视频基于感知的视频重定位。最终的实验结果表明本论文提出的重定位算法取得了比较满意的结果，其比起已有的基于感知的图像重定位算法而言能够更好的保护目标变形与比例失真；而相比于剪切算子，其则能提供更多的重要信息。