在应用业务的发展、Internet的普及和数字信号处理技术进步的推动下,基于小波的视频图像可分级编码技术研究已经成为视频压缩研究中的热点。在目前的视频压缩编码系统中,对帧内和帧差的编码通常采用传统的图像编码方法,比如JPEG的图像编码方法等,实际上,视频帧、特别是运动估计后所形成的帧差图像具有一些一般的静态图像所不具有的特点,这样如果简单的采用传统的图像编码方法势必会影响它们的编码效率,而视频压缩效率的提高在很大程度上取决于如何减少这些帧差图像和帧内图像的冗余,所以对视频帧内和帧差图像的编码研究具有重要的实际意义。本文的研究内容作为国家自然基金项目:基于对象的视频细粒度可分级编码研究(编号:60372071)的重要组成部分,首先对视频帧内帧差图像的统计特性和方法进行了分析和比较,着重研究了视频帧内帧差图像的可分级编码方法。在视频帧内图像编码方面,本文提出了一种基于提升方案小波子带系数的统计特性量化和位平面下的图像质量可分级编码方案。该方案针对视频帧内图像进行编码,算法结合了小波变换的良好空间-频率特性和小波子带系数的统计特性,对图像进行位平面编码,在解码时根据不同的解码码率进行相应的位平面重构以实现图像的质量可分级性。实验结果验证了所提出方案的有效性。实验结果可以看出,提出的图像质量可分级编码方案具有实现简单、编解码速度快和编码效果好等特点,并且在低码率下同样具有很好的视觉效果。随着解码码率的提高,图像重构的位平面数目增加,解码后的图像质量亦随之提高,可以满足图像渐进传输等应用的需求。在视频帧差图像编码方面,本文提出了一种基于提升方案小波变换的帧差图像双重量化方案,并进一步给出了基于所提出量化方案和位平面技术的帧差图像质量可分级编码方案。该方案在总体考虑小波各子带重要性的同时,根据帧差图像高频信息丰富的特点对高频部分的小波系数进行了不同类型的细量化,从而保证了帧差图像高频信息的解码质量。大量的仿真实验对所提出方案与SPIHT对帧差图像的编码效率进行了对比,实验结果表明,在相同的解码率下,所提出方案解码图像的PSNR和视觉效果均好于SPIHT算法,特别是低码率情况。所提出的编码方案在一定程度上可以满足可分级视频编码方案中对帧差图像编码的需求。