本项目“基于格型多向小波基的图像表示及其压缩/感知联合优化的关键问题研究”的背景，着眼于图像/视频信号的高效描述和处理。首次提出编码和内容分析联合优化的描述生成模型，它在远程医疗/自动导航、视频会议/彩信监控、互联图像分析及定位检索等重要领域发挥促进作用。.项目的主要贡献是：1. 新的格型多向小波分析实现及其图像非线性逼近性能评估。.2. 提出一个分级结构化矢量生成模型，由3级描述组成：1)基于格型多向小波时频原子的子空间结构元；2) 以HVS视觉感知熵最优为目标函数的内容自适应空间规则划分，用结构元的伸缩和加权叠加逼近子空间；3)用结构元矢量表达信号的多模态聚类和方向特征，构造混合矢量子空间的描述模型。.3. 针对1D-PT的2D不适用性，提出格型小波域2D-PT，用作生成描述的预处理，并给出其数据转换准则和负载预测,使模型描述与目标更好匹配。.4. 建立时频原子-->经典算子-->备选结构映射及其VQ表示，实现码流描述内容的直接判断，建立多尺度信号内容直接分析方法。.5. 建立编码/分析联合优化描述，并跟踪复杂时变图像变化,实现最优率失真描述。.项目研究成果发表在Expert Sys. Appl.，Electron. Lett.，Patt. Recogn. Lett., IEICE Tran. Info.& Sys.，IEICE ElEx.，Optics Comm., Int J.Electron.& Comm.，J.Electron.等国内外重要期刊和ICASSP、MMSP等重要国际会议上，共发表SCI索引的刊物论文8 篇，EI索引的刊物和IEEE国际会议论文11篇。成果受到同行认可并引用。获得发明专利1项；相关成果已获得广东省产学研合作主持项目1项。.项目培养人才包括：已毕业博士生1名，在校博士生3名；培养已毕业硕士生12名，在校硕士生12名；与法国南特大学合作交换学生3名。