由于人们对视频质量的要求越来越高,高清视频乃至超高清视频越来越受到广大人民的喜爱。因此,以H.264/AVC为代表的目前主流的视频编码标准已经越来越难满足人们的需求。于是由VCEG和MPEG联合成立的JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)组织研制了最新的视频编码标准：HEVC(High Efficiency Video Coding)。HEVC延用了H.264/AVC的联合预测编码和熵编码的混合分块编码框架。在帧内预测方面,HEVC将帧内预测模式从H.264/AVC的9种增加到35种；相比H.264/AVC采用16×16像素尺寸的编码宏块,HEVC则采用最大尺寸为64×64像素的树状块划分算法,但是随之而来的也是不断增加的编码复杂度。帧内预测是利用图像相邻像素点的强相关性来去除图像的空间冗余,以达到压缩的目的。本文进一步分析编码单元的空间特性从两方面来提高预测效率,一方面的主要思想是利用图像的局部边界的方向特性来减少帧内预测所需要的模式数目。另一方面是通过分析编码单元的纹理来判断是否需要划分为更小的编码单元,减少需要预测的编码单元数目,达到提高预测效率的目的。在帧内预测模式选择方面,本文利用索贝尔算子对预测单元进行纹理检测,并建立带权值的模式直方图,提出了一种基于局部边界特性的快速帧内预测算法。实验表明本算法相比HM11.0能够在保证视频质量基本不变的情况下减少平均约29%的编码时间。在编码单元划分方面,本文通过分析编码单元是否为平坦单元或者具有较直边界的单元来减少一些不必要的子块划分。实验证明该算法能够节省约一半的帧内编码时间而保持视频的质量基本不变。