随着经济和社会的发展,人们对实时视频传输的需求不断增加,有限的网络带宽和巨大的视频数据量的矛盾日益加剧,因此低速率视频/甚低速率视频编码越来越受到人们的关注,自1993年ITU草案建议H.263以来,ISO和ITU-T陆续推出了ISO-MPEG4/MPEG7和H.264多种低速率视频压缩标准。然而这些标准往往达不到甚低速率视频传输的要求(大约10bps左右,因此基于模型的编码技术成为最近研究的热点之一。实际上这种编码技术是利用图像对象的先验信息对编码图像对象建立模型,通过提取模型参数,最终对参数进行编码而不对图像直接进行编码,因此可以得到非常高的压缩比率。本论文首先介绍了基于模型的图像序列编码技术的基础原理,然后详细讨论了各种实现算法中的具体步骤,对三维运动和结构估计中所需的基础-特征点的标定提出了一种简单有效的解决方案。为了减少计算的复杂程度,本文在第四章提出了一个新的三维网格模型以及基于此模型的运动图像恢复算法,同时加入了场景内光源强度和方向因素的影响,给出了仿真结果,并讨论了下一步需要进行的优化工作。