随着多媒体网络视频种类的不断增加,使得多媒体网络视频图像多样化,传统的多媒体网络视频图像在进行压缩传输补偿时,由于采集过程视频图像特征丢失量不同,多媒体网络视频图像出现的损坏程度也存在一定差异,导致压缩传输补偿误差大、效率低。提出基于多尺度字典学习的多媒体网络视频图像压缩传输补偿优化方法。先对多媒体网络视频图像采集信息系统原理进行分析,并以此为基础,采用交叉验证计算视频图像重构方法终止迭代的判据参数,利用视频图像测试集的测量矩阵对图像解码重构,采用K均值奇异值分解方法学习获得视频图像尺寸不同的多尺度字典,结合筛选因子对图像多尺度字典原子进行优化筛选量化编码,利用自适应的量化编码完成压缩。仿真证明,在多媒体网络视频图像压缩传输时,改进补偿方法,相比传统补偿方法其多媒体网络视频图像组包效率高,压缩传输补偿实时性也得到了改善,具有一定的优势。