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现有的视频编码标准，如ITU的H．261，H．263，H．264及ISO／IEC的MPEG.1，MPEG-2，MPEG-4，大都基于离散余弦变换(DCT)。小波变换不仅具有DCT变换中高频部分能量较低的优点而且没有方块效应，同时相同方向子带的相似性进一步提高了压缩效率，因此基于小波变换的视频图像压缩近几年发展迅速。作为小波编码的关键技术——小波变换系数的量化和后编码，也成为了研究的热点。1993年Shapiro首先提出了小波域零树编码算法，该算法不仅具有很高的编码效率和性能，而且编码码流是完全嵌入式的，码率的分配在编码过程中自动完成。1996年，Said和Pearlman对零树编码算法进行了改进，提出了更加有效的小波域编码方法——层次树集分割算法(setpartitioninginhierarchicaltree．SPIHT)。此后，Kim和Pearlman把SPIHT方法推广到视频编码中，提出了三维层次树集分割方法(3D-SPIHT)。2004年，丁文奇和胡佳改进了3D-SPIHT算法，并取得了很高的编码效率。
然而，为了简化对小波系数的扫描过程，基于3D小波域的3D-SPIHT算法需要使用中间链表保存像素点坐标。虽然该算法在压缩效率和实现简便性等方面都取得很大的提高，但是中间链表占用了巨大的存储空间，硬件实现非常困难，一直阻碍着3D-DWT-SPIHT算法的实时视频压缩应用。因此，如何在不影响图像压缩效果的前提下，缩短链表长度，减少内存的存储量是3D-DWT-SPIHT算法急待解决的棘手问题。
论文在研究了3D-DWT-SPIHT的基础上提出了一种崭新的基于树状结构的3D-DWT-SPIHT压缩算法。该算法根据小波系数间的相关性，将各级的小波系数按照树状结构划分为多棵子树，利用子树间的相互独立性，单独编码每棵子树，使得各子树可以共用一个链表空间，极大地降低了内存的需求。同时，论文也提出了“截断阈值预测”和“自适应码流分配”方法，进一步提高了新算法的压缩性能。我们将这一整套嵌入式视频压缩系统称为“3DRSP-SPIHT”算法。通过标准视频流对其进行仿真试验，结果表明该算法能大幅度降低视频处理中巨大的内存需求量，并达到与原算法相当的压缩效果。此外，以DSP芯片为核心，构建了最基本的基于局域网的流媒体测试平台，结果证明本论文提出的算法能基本满足实时视频编解码的要求。
最后，论文还将新算法应用到了高分辨率的高光谱遥感图像的压缩中，试验表明该方法同样有效。