随着人们对高质量视频的需求更加迫切,视频的传输与压缩面临更多的挑战和机遇。为了适用更高分辨率和更多的视频应用场景,2020年7月ITU-T（International Telecommunication Union for Telecommunication Standardization Sector,国际电信联盟远程通信标准化组）推出了新一代编码标准H.266/VVC（Versatile Video Coding,通用视频编码）,与上一代编码标准H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding,高效视频编码）相比,VVC在节省平均比特率的同时,也带来了高昂的计算成本。研究发现,仿射运动模式（Affine Motion Mode,AMM）在新的编码框架中带来了巨大的运算复杂度。本课题主要研究VVC帧间预测中仿射运动估计的快速算法,主要从仿射运动模式的提前决策和仿射四、六参数的快速决策两个方面展开工作,实现编码时间的降低。针对仿射运动估计决策中的计算复杂度大的问题,本文提出了FARD（Fast Affine Region Determination,快速仿射区域确定）算法。算法首先基于帧间差分法和Prewitt纹理梯度算子对仿射运动区域进行提前决策;然后根据VVC中的多类型树（Multiple Tree Type,MTT）结构,在父块属于仿射运动区域时判断其子块的最佳预测模式,当存在多个以仿射运动模式为最佳预测模式的子块时,则使用父块进行仿射运动模式的编码;同时,通过调整帧间差分法的阈值减少了部分平缓运动的ME情况,从而进一步降低了ME的计算复杂度。在仿射四、六参数模型匹配过程中需要通过大量的RDO计算,造成了较高的复杂度。在本文的研究中提出了基于SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）代价的时域同位块合并候选的四、六参数快速决策算法。算法首先通过前向/后向的参考帧获得同位块信息,将当前的候选列表进行扩展,并对同位块的CPMV与当前块候选进行合并;然后通过SATD代价的计算得到最优候选,并对合并的候选列表按代价由低到高排序;最终根据代价顺序对四、六参数进行快速决策。同时,根据四、六参数运动补偿的残差值进行了MVD的精度细化。实验结果表明,与VTM11.0的原始测试框架相比,在保证主观视频图像质量基本不变化的前提下,在RA（Random,随机接入）模式和LDP（Low Delay P,低延迟P帧）模式下,FARD算法的编码时间平均节省了17.52%和14.64%,BD-RATE仅增加0.43%和0.71%。基于SATD的四、六参数快速决策算法与FARD算法进行的联合测试中同样测试了RA和LDP两种模式,编码时间分别节省了21.44%和24.49%,BD-RATE分别增加了0.64%和0.74%。