视觉是人类获取外部信息最为重要的途径。“百闻不如一见”，视觉信息给人们以直观、生动的形象。随着计算机与数字通信技术的迅速发展，特别是互联网和多媒体技术的兴起，图像及视频的压缩受到人们越来越多的关注。 小波分析是从傅立叶分析发展而来的一种新的时频分析方法，具有良好的空间和频率局部化特性。多小波是小波理论发展的一个重要方向，相对与单小波的设计，多小波具有更大的灵活性，可以同时拥有正交性、紧支撑、线性相位和高的逼近阶等特性，成为小波研究的一个新热点。 本论文围绕多小波理论及其在图像和视频压缩中的应用展开研究，主要做了以下几个方面的工作： (1)分析了单小波静止图像压缩算法，根据多小波的特性，针对图像经多小波分解后子带的不同特性，以及同一子带内多小波系数的相关性，提出一种改进的空间方向树结构，使多小波图像压缩效率得以提高。 (2)针对彩色图像亮度和色度分量的不同特性，引入一种适合彩色图像编码的空间方向树结构。在此基础上提出一种基于SPIHT算法的多小波彩色图像压缩方法。实验结果表明，本论文的算法能获得很好的压缩效果。 (3)研究了含运动补偿的二维小波视频图像压缩算法，将多小波变换运用到混合视频编码器中来替代离散余弦变换，并运用重叠块匹配算法来进行运动补偿以减小块效应，给出一种基于像素域运动估计的多小波视频压缩算法。 (4)对一组视频图像三维小波变换后的金字塔型小波系数结构，构造一种改进的时空方向树，给出一种多小波三维SPIHT算法。并将彩色图像二维空间方向树结构推广到彩色视频中，提出一种多小波彩色视频压缩算法。实验结果表明该算法十分有效。