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随着数字媒体的不断发展，视频技术已经越来越多的应用于各个领域。但是，由于视频本身携带的数据量很大，直接应用不够现实，因此，需要在传输之前对其进行压缩。为了适应视频高分辨率的要求，视频编码技术经过了一系列发展，比如从H.264(Advanced Video Coding)到HEVC(High Efficiency Video Coding)等。针对这些编码标准的高复杂度问题，目前也有相关优化算法被提出，但是由于新一代标准VVC(Versatile Video Coding)中引入了许多新的技术，其编码时间也较HEVC增加了2倍以上，因此，需要提出新的改进优化方法。
首先，本文给出了视频编码的研究背景，以及研究意义，并对视频编码标准的发展过程以及具有代表性的编码标准进行了详细介绍。通过对VVC以及其相应的参考软件JEM(Joint Exploration Test Model)的研究与分析，我们提出了能够提高新一代视频编码速度的相关方案。
(1)提出了一种基于内容复杂度的块划分决策算法。本算法主要是针对除第一帧以外的其它帧进行编码加速。通过对视频的内容复杂度与不同划分类型之间的关系进行提前分析，可以根据当前块复杂度值的所属范围，减少不必要的划分类型的尝试。通过和原始编码过程比较，该方法很好地达到了降低编码复杂度的目的，其平均编码时间减少了9.0％，而编码性能仅损失了约0.55％。
(2)提出了一种基于先验对象区域的QTBT(Quadtree Plus Binary Tree)快速划分算法。该算法首先在CTU(Coding Tree Unit)级别对两个分区参数进行自适应限定，以减少不必要的划分次数。其次，在CU(Coding Unit)级别，通过对当前帧的先验对象信息进行分析，比如先验的深度信息，以及图像的颜色信息，减少了大量不必要的划分过程。实验结果表明，该方法平均减少了35%的编码时间，同时，编码性能的损失仅为1.5%。
(3)提出了一种帧内预测模式快速选择算法。该算法首先在MPM(Most Probable Modes)模式列表中得到一个初始模式，然后分情况以不同的搜索步长进行搜索：在该模式左右两侧各16个模式范围内共搜索选择两个模式，其余范围则得到一个模式。接着再次通过全搜索进行更加细致的选择，最后通过分析当前区域是否平滑来确定最终要进行RDcost(Rate Distortion Cost)计算的候选集模式。实验结果表明该方法是有效的，能够平均节省23.28%的编码时间，同时，编码性能的损失仅为1.49%。
最后，对本论文内容进行了总结，并提出下一阶段的研究方向和研究角度。
首先，本文给出了视频编码的研究背景，以及研究意义，并对视频编码标准的发展过程以及具有代表性的编码标准进行了详细介绍。通过对VVC以及其相应的参考软件JEM(Joint Exploration Test Model)的研究与分析，我们提出了能够提高新一代视频编码速度的相关方案。
(1)提出了一种基于内容复杂度的块划分决策算法。本算法主要是针对除第一帧以外的其它帧进行编码加速。通过对视频的内容复杂度与不同划分类型之间的关系进行提前分析，可以根据当前块复杂度值的所属范围，减少不必要的划分类型的尝试。通过和原始编码过程比较，该方法很好地达到了降低编码复杂度的目的，其平均编码时间减少了9.0％，而编码性能仅损失了约0.55％。
(2)提出了一种基于先验对象区域的QTBT(Quadtree Plus Binary Tree)快速划分算法。该算法首先在CTU(Coding Tree Unit)级别对两个分区参数进行自适应限定，以减少不必要的划分次数。其次，在CU(Coding Unit)级别，通过对当前帧的先验对象信息进行分析，比如先验的深度信息，以及图像的颜色信息，减少了大量不必要的划分过程。实验结果表明，该方法平均减少了35%的编码时间，同时，编码性能的损失仅为1.5%。
(3)提出了一种帧内预测模式快速选择算法。该算法首先在MPM(Most Probable Modes)模式列表中得到一个初始模式，然后分情况以不同的搜索步长进行搜索：在该模式左右两侧各16个模式范围内共搜索选择两个模式，其余范围则得到一个模式。接着再次通过全搜索进行更加细致的选择，最后通过分析当前区域是否平滑来确定最终要进行RDcost(Rate Distortion Cost)计算的候选集模式。实验结果表明该方法是有效的，能够平均节省23.28%的编码时间，同时，编码性能的损失仅为1.49%。
最后，对本论文内容进行了总结，并提出下一阶段的研究方向和研究角度。