随着计算机和通信技术的不断发展,在网络中实时传输视频等媒体信息成为一种必然趋势。然而当前网络的带宽有限且带宽是实时变化的,不同用户的网络情况也存在很大差异,这些都为网络实时传输视频流制造了困难。解决这个问题最合适的方法就是可伸缩性的编码视频序列,可伸缩性编码通常将视频序列编码为基本层和增强层两个层,基本层码流是必须传输的,包含最基本的视频信息,码率较低。增强层是作为可选传输的,可以任意截断,带宽不足时甚至可以不传输,传输的增强层越多,解码出的图像质量就越好。由于这种方法生成的视频流可以在一个很大的码率范围内自我调整,因而能够适应复杂的网络带宽波动。其次,由于增强层的数据包丢失不会影响到其它帧,对视频质量影响也不大,因而可伸缩性视频编码生成的视频流具有较好的鲁棒性。但是这种方法的编码效率较低,和传统的非分级编码方法相比要低3db左右。为了提高它的编码效率,本文重点分析了分级编码和基于对象编码的研究现状,并在此基础上提出了一种基于对象的可分级视频编码方法。该方法在增强层运用了运动补偿技术,提高了编码效率;引入高空间分辨率增强层,获得较好的空间可分级性,可以应用在需要改变空间分辨率的视频传输中;在位平面编码时采用选择性增强技术,提高了感兴趣区域的视频质量。通过NS-2网络模拟器进行了仿真试验,结果表明该方法提高了编码效率和图像质量,并且可以提供视频的空间可分级性。