1、隨著多媒體技術和網絡通信技術的快速發(fā)展，視頻多媒體應用已經覆蓋了人類生活的各個方面。大量的視頻應用產生了海量的視頻數據，尤其是近年來高清和超高清視頻應用越來越廣泛，相比于標清視頻，高清視頻分辨率更高、畫面更清晰，但是數據量更大。如果未經壓縮，這些視頻將很難應用于實際的存儲和傳輸。因此視頻壓縮編碼技術是視頻應用中的一項關鍵技術。視頻數據量的增大使得現(xiàn)有的編碼標準不能適應現(xiàn)實的應用需求。為此，ITU-T和ISO/IEC聯(lián)合制定了新一代視頻編

2、碼標準HEVC。相比于以往的標準，HEVC具有更高的壓縮效率和更優(yōu)的畫面質量，所以該標準具有十分廣闊的應用前景。然而，HEVC在獲得高效的編碼性能的同時也帶來了巨大的編碼復雜度，嚴重影響了該標準的應用和推廣。因此，在保持HEVC編碼性能的前提下，有效降低編碼計算復雜度是該標準獲得成功的關鍵因素，也是高清視頻技術大規(guī)模應用的迫切需求。
　　由于編碼單元的編碼幾乎包括了HEVC中所有的編碼模塊，對編碼單元的選擇占用了HEVC絕大部分的

3、編碼時間，因此為降低HEVC的編碼復雜度，本文重點針對其中的幀內編碼單元選擇和幀間編碼單元選擇等關鍵技術進行了研究，主要研究成果包括：
　　第一，提出了基于非歸一化梯度直方圖碼書的幀內編碼單元快速選擇算法。首先，通過圖像相關模型分析了幀內率失真代價與圖像最強相關方向相關系數之間的關系，確立了幀內編碼單元分塊模式與非歸一化梯度直方圖之間的相關性，定義了非歸一化梯度直方圖特征。其次，設計了基于模糊聚類的碼書訓練方法，并提出了基于該碼書

4、的幀內編碼單元快速選擇算法。該方法根據幀內預測的特點，為幀內編碼單元快速選擇提供了相關特征，平均節(jié)省百分之三十的編碼時間。
　　第二，利用非歸一化梯度直方圖特征，提出了基于模板匹配的幀內編碼單元快速選擇算法。設計了先入先出隊列的編碼單元編碼信息保存機制，以及K近鄰相似編碼單元對當前編碼單元分塊模式的判斷方法。該方法借鑒了圖像處理中模板匹配的思想，有效地利用了已編碼的編碼單元相關信息。這些信息對當前編碼單元分塊模式的選擇具有重要的參

5、考價值。
　　第三，提出了基于金字塔運動散度的幀間編碼單元快速選擇算法。首先，結合相鄰幀像素之間的運動特性和圖像相關模型，證明了幀間率失真代價與運動矢量方差之間的正相關關系，把編碼單元運動矢量方差的概念定義為運動散度。其次，設計了用于編碼單元分塊模型選擇的金字塔運動散度特征，以及基于下采樣光流估計的特征提取方法；最后，提出了基于K近鄰搜索的幀間編碼單元快速選擇算法。該方法根據幀間預測的特點，為幀間編碼單元快速選擇提供了相關特征，有

6、效地降低了幀間編碼計算復雜度。
　　第四，提出了基于馬爾科夫隨機場的幀間編碼單元快速選擇算法。首先，將編碼單元的選擇問題作為一個標簽問題，并將編碼單元的分塊模式定義為一個馬爾科夫隨機場，然后用經典的圖割理論來對編碼單元分塊模式進行求解。其次，在運動散度特征的基礎上，分析得出絕對差值方差與率失真代價正相關關系，并依此設計了相關特征。最后，提出了基于率失真代價的最大后驗方法，該方法對Unsplit編碼單元是否需要繼續(xù)按Split模式編

7、碼進行了判斷。馬爾科夫隨機場模型可以有效地將編碼單元的自身特征與起上下文信息有效地結合起來。
　　最后，提出了基于雙層運動估計的幀間編碼單元快速選擇算法。首先，設計了一種雙層運動估計方法，該方法同時保存了編碼單元及其子編碼單元的絕對差值和代價。其次，定義了運動補償代價的概念及其指數表示模型，該模型的變量為運動估計絕對差值和以及量化參數。最后，通過運動補償代價模型推導編碼單元分塊模式的判斷閾值，提出了相應的編碼單元快速選擇算法。該方