在遥感图像编码、远程医疗以及远程监控等应用中,观察者往往只关注图像或视频中的某些对象,对其他对象不感兴趣,这时候基于对象的编码方式应运而生。传统的基于对象的编码方式使用形状自适应离散余弦变换(Shape-Adaptive Discrete Cosine Transform, SA-DCT)进行纹理编码,因具有低复杂度和有效的系数去相关性等优点被广泛使用,但缺点是在低码率时有严重的块效应。为解决这一问题,本论文实现了基于形状自适应全相位双正交变换(Shape-Adaptive All Phase Biorthogonal Transform, SA-APBT)的彩色图像感兴趣区域编码方法和基于SA-APBT的MPEG-4视频对象编码算法。在进行基于对象的编码之前,首先要对图像或视频进行分割。本论文研究了Mallat算法及等偶长度反对称双正交小波的特性,实现了基于等偶长度反对称双正交小波的多尺度边缘检测算法,取得了较好的边缘检测效果,并具有较好的抗噪性能。在此基础上,结合形态学处理,实现了新的图像分割算法。对于基于SA-APBT的彩色图像感兴趣区域编码,需要对轮廓信息和分割后得到的感兴趣区域与背景区域的纹理信息进行编码。轮廓采用链码进行形状编码,纹理编码使用SA-APBT变换及均一量化方法,取代了SA-DCT变换及JPEG量化表,在低码率下重建图像有更好的主观效果和客观质量。对于基于SA-APBT的MPEG-4视频对象编码,需要对分割后得到的各个视频对象按照优先级依次进行编码,编码内容包括运动信息、形状信息和纹理信息。本论文在研究基于SA-DCT的MPEG-4视频对象编码方法基础上,实现了基于SA-APBT的MPEG-4视频对象编码算法,形状编码使用上下文算术编码,纹理编码采用SA-APBT变换,并用均一量化代替MPEG-4复杂的量化表,仿真实验结果表明,本算法重建的视频序列有更好的重建质量。本论文实现的改进的基于对象的彩色图像及MPEG-4视频编码算法,提高了编码性能,且使用简单的均一量化,降低了计算复杂度,更利于硬件实现。