如何高质量地编解码多媒体文件,以应对不稳定的网络和无线信道传输是个充满活力的研究课题。一直以来,多媒体算法的研究目标是在相同质量的条件下追求更高的压缩比,以适应低容量终端存储器和窄带传输的需求。经典的多媒体压缩算法,主要以信息论为指导,取得了较好的主观和客观质量。但是这些传统的压缩方法受其固有性质的限制,在低码率下易产生块效应和振铃效应。本文首先从计算机视觉的角度出发,提出了基于基元图的图像压缩可重用系统,充分挖掘了图像之间的可重用信息,达到了在相同码率下提升主观质量的目的。其次,对于压缩,一直以来较多的关注投入在前端去除空间和时间冗余上。对于去除统计冗余的熵编码阶段,由于其数学建模的困难性,一直关注较少。为了适应低码率下文件的传输或存储,本文以可执行文件为研究对象,提出了基于上下文的熵编码模型,设计了面向算术编码的建模方案和压缩系统。再次,在传输中,信源编码后得数据流存在高依存度,导致抗错性差,易于误码传播。本文面向H.264 CABAC提出了基于上下文的二进制算术编码错误检测机制,该机制充分挖掘了对象文件的上下文关系,从而有针对性地加入冗余,达到检测的目的。与之相对应,(1)本文从计算机视觉的角度出发,提出了基于基