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新一代视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding)的编码效率比H.264/MPEG-4AVC提高了一倍以上。但是对其编码工具的灵活选择使得HEVC编码器复杂度急剧增加,这严重阻碍了HEVC的应用和发展。因此针对HEVC编码快速算法的研究至关重要。本文在介绍了视频编码技术的概况和视频编码标准的发展历史之后,对HEVC的编码框架进行了概括。然后针对HEVC编码工具的特点,指出了HEVC编码优化的方向：帧内编码单元快速选择算法、帧间编码单元快速选择算法和运动估计快速算法。针对HEVC帧内编码单元划分复杂度高的问题,提出了一种基于统计学习的帧内编码单元快速选择算法。将帧内编码单元的划分建模为k-means分类问题,通过分析四个子编码单元覆盖区域像素的方差组合而成的四维向量的特征,用简单而有效的k-means分类方法进行编码单元划分的预测,从而避免了基于率失真优化的全搜索算法,降低了编码器的计算复杂度。针对HEVC帧间编码单元划分复杂度高的问题,提出了基于深度时空相关性的帧间编码单元快速选择算法。在分析了时空相邻编码树单元之间的相关性之后,依据相关性强弱选择最佳相邻编码树单元,并利用最佳相邻编码树单元的深度,提前预判当前编码树单元的深度搜索范围。同时根据前一帧中相邻编码单元的深度关系和当前帧中已编码相邻编码单元的深度,预判当前编码单元的深度搜索范围,从而进一步提高了帧间编码单元选择的速度。HEVC中的多参考帧技术以及灵活的数据划分方式,大幅度增加了运动估计的复杂度。针对多参考帧选择,提出了基于不同预测单元最佳参考帧相关性和层间编码单元最佳参考帧相关性的多参考帧选择算法。利用划分为2N×2N的预测单元中各个参考帧的率失真代价,减少同一编码单元中其它划分模式的候选参考帧数目,加速参考帧选择过程。同时当父编码单元的模式为SKIP时,将当前编码单元中所有划分模式的参考帧限定为父编码单元的最佳参考帧,从而进一步降低多参考帧选择的复杂度。另一方面,搜索范围在影响运动搜索复杂度的同时也影响数据搬运带宽,通过分析不同分辨率视频设置不同搜索范围的编码结果,为不同分辨率的视频推荐不同的搜索范围,能够有效的降低数据搬运带宽。最后总结了本论文的研究成果,并提出了该领域下一步研究的方向和任务。