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在过去几十年间,国际电信联盟(International Telegraph Union,ITU-T)和国际标准化组织(ISO,International Standard Organization,ISO)制订了一系列视频编码标准。其中MEPG系列和H.26x系列的应用与研究最为广泛。然而随着高清视频以及超高清视频的日益发展与普及,视频数据量成倍增长,现有的H.264/AVC或MPEG-4标准已经无法满足对高压缩率的需求。因此近几年,ISO运动图像专家组(Moving Picture Experts Group,MPEG)和 ITU-T 的视频编码专家组(Video Coding Experts Group,VCEG)联合成立了 工作组(Joint Collaborative Team on Video Coding,JVT-VC),制订了 下一代视频编码标准:高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)。新一代视频编码标准HEVC压缩性能是H.264/AVC的两倍。然而伴随着压缩性能的上升,编码复杂度也极大地提高,HEVC增加了多种块划分的结构和形式,包括对称和非对称的结构,采用树形的划分模型,并且块尺寸增加到64X64,编码块尺寸灵活度极大增加;同时HEVC也增加了预测模式的数量,使得帧内和帧间预测的准确性提高了,同时计算复杂度也极大提升。因此整个HEVC的编码过程将极其复杂,实现难度和代价极大提高。本文针对HEVC帧内编码过程进行改进,首先分析CU划分过程以及PU预测过程的算法复杂度,针对这些复杂度提出优化方案,主要内容如下:(1)针对帧内CU的划分,本文利用决策树模型结合与率失真代价分量Rate以及Distortion特征判决CU的划分模式。原始的HEVC帧内编码块划分基于四叉树全搜索,传统改进方法大多基于某种特征利用阈值法进行CU划分模式的判决。实验结果表明,利用决策树的CU划分过程相对与原始HEVC编码模型能够减少约35%的时间,输出码率平均增加约1.3%,峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)平均下降不超过0.1dB。(2)针对帧内PU预测过程,本文利用当前PU与其他相关PU之间的结构相关性减少部分深度下PU预测模式的率失真优化次数。原始HEVC模型PU预测过程率失真次数相对较多,传统改进方案大多利用纹理特征分析当前PU可能的预测模式,缩小PU预测模式的筛选范围。针对这些预测模式进行率失真优化以减少复杂度。实验结果表明,利用结构相关性的PU预测过程相对于传统HEVC模型能够减少约27%的时间,输出码率平均增加不超过1%,PSNR平均下降不超过0.05dB。本文结合了基于决策树的CU划分方案以及基于结构相关性的PU预测方案,并选取HEVC若干标准测试序列进行测试。最终实验表明,本文算法相对于原始HEVC模型节省约一半的时间,输出码率平均增加约2%,PSNR平均下降不超过O.1dB。