目前，许多实用的图像编码算法都是基于空间域的运动估计和补偿、预测误差的DCT及量化以及变换系数的熵编码的混合编码方法，如有关静止图像和视频图像的国际标准JPEG，MPEG-1，MPEG-2等。但基于DCT的算法有其固有的缺点，即方块效应，在压缩比较高时，图像质量会很差，因此人们一直在努力研究寻找更为有效的编码方法。小波变换由于它的时频局部性、适合描述非平稳信号以及它的人眼系统的特性和适应的特点，视频编码方面受到了越来越多的重视。 将所有的当前帧和参考帧均变换到小波域，然后在小波域直接进行运动检测和运动补偿。这种方法的运动估计时间相对于传统方法明显减少，解码图像也消除了块效应，得到峰值信噪比和主观质量都很好的解码图像。但是在块匹配算法中，全搜索计算量很大从而十分耗费时间。在多分辨率运动补偿时，对最小的子带的每一个块都做运动补偿，这样，由于小波空间方向树的结构，在低级子带的相应的位置上都要进行运动补偿，因此整个图像都要进行运动补偿，计算量很大，很浪费时间，并且搜索范围是固定的，这样在运动补偿时，在匹配精度和运动补偿时间之间就产生了矛盾。 本文通过运动检测的方法提取得到的运动矢量和运动区域是基于最小的子带的，利用三帧运动检测算法提取到图像的运动区域，然后将运动区域分成2×2大小的小块，根据P帧和B帧的不同，使每个小块在相应的图像上进行搜索，得到的运动矢量来代替多分辨率运动补偿时固定范围内搜索得到的运动矢量，这个时候的运动矢量是只针对运动区域的，由于头肩序列相临图像之间有很强的相关性，运动部分不多并且运动范围很小，这样只是很少的块进行运动搜索，而且在多分辨率运动补偿时，高分辨率的运动矢量由最低频子图像搜索得到的运动矢量来预测，所以这个运动矢量的精确与否是很重要的。因此则在搜索的时候搜索范围设得相对大些，这样得到的运动矢量就很准确，实验结果表明，根据本文方法实现的视频编码系统确实达到了满意的效果。