随着计算机网络的迅速发展,人们对视频应用的需求在不断增长。视频的尺寸从 QVGA( 320x240 ),VGA( 640x480 ),到 720P( 1280x720 ),1080P( 1920x 1080 ),再到2K (2560x1600),4K (3840x2160)。为了适应视频尺寸的增长和当时的网络带宽,两大国际标准化组织ITU-T和ISO/IEC以及他们的联合制定了包括H.26x系列,MPEG-x系列等一系列视频编码标准。特别的,对于超高清视频(2K,4K)两大标准化组织再次合作,于2013年1月,公布了新一代的视频编码标准H.265 | HEVC。虽然视频编码标准的不断发展带来了视频编码效率的显著提升,但是与视频尺寸以及网络带宽的增长并不能完全匹配。特别是在有限的网络带宽环境下,现有的视频编码标准并不完全适合。另一方面,有很多应用,例如视频监控和视频会议,所享有的网络带宽有限,因此本文重点研究如何在低码率的情况下保持尽可能好的视频质量。论文的主要工作和创新点如下:1.论文提出了一种自适应的下采样编码算法,即在普通编码与下采样编码之间自适应选择。该算法能够避免传统下采样编码方法固定编码结构的弊端,更好的匹配视频序列自身的特性,编码效率更高。2.论文提出基于维纳滤波的空间超分辨恢复方法。视频帧在下采样的过程中会丢失高频分量,而这些丢失的高频分量正是影响下采样帧恢复质量的关键,如果仅仅通过上采样的方法恢复下采样帧,则无法恢复丢失的高频分量,不能达到理想的恢复质量。维纳滤波以原始帧为目标,其系数中就保留了部分高频分量的信息。3.提出了一种由粗到细的去交错算法。实验表明,本文所提出的基于混合超分辨的自适应下采样编码在低码率的情况下,在主观和客观质量上都要好于最新的视频编码标准H.265,并且也要好于现有的下采样编码方法。