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近年来,高清及超高清视频被广泛应用于各个领域,已有的视频编码标准已经不能满足人们对于编码的需求,在这种情况下,新一代视频编码标准——HEVC(High Efficiency Video Coding)应运而生。HEVC编码框架中新技术的应用使得编码效率大大提高,但同时也增加了编码复杂度,阻碍了HEVC的实时应用。因此,在保证编码性能的前提下降低HEVC编码复杂度就显得尤为重要。本文首先介绍了视频编码的基本原理和编码标准的发展过程,接着阐述了HEVC的关键技术和代价函数,然后详细分析了HEVC块划分过程和SAO(Sample Adaptive Offset)的模式选择过程,最后提出了块划分快速算法和SAO模式快速选择算法。本文主要的贡献如下:(1)提出一种基于贝叶斯决策的块划分快速算法。首先利用基于平均灰度差值的场景变换检测算法将视频序列分成在线学习阶段和快速划分阶段。其次对于在线学习阶段和发生场景变换的视频帧,在每一个划分深度,分别提取CU(Coding Unit)的Jinter和Jintra为特征值,以此建立混合高斯模型,模型的具体参数根据以K-Means算法初始化的EM(Expectation Maximization)算法确定;对于处于快速划分阶段的待划分的CU,提取其特征值,根据混合高斯模型求出“划分”和“不划分”决策的条件概率,最后利用最小风险的贝叶斯公式求出风险较小的决策,作为当前CU是否划分的判断依据。实验结果表明,与HM13.0原有算法相比,本算法减少了44.5%的编码时间,而编码比特率BD-Rate(Bj?ntegaard Delta Bit Rate)仅增加0.94%。(2)提出一种基于主要边缘方向(Dominant Edge,DE)的SAO模式快速选择算法。首先对于每一个CTU(Coding Tree Unit),用主要边缘一致性(Dominant Edge Assent,DEA)检测其主要边缘方向。其次将该方向对应的EO模式作为当前CTU的最优EO(Edge Offset)模式。最后比较最优EO模式、BO(Band Offset)模式和不进行SAO补偿模式的率失真代价,选取率失真代价最小的模式作为当前CTU的最优SAO模式。实验结果显示,与HM13.0原有算法相比,本算法减少了53.4%的SAO时间,而编码性能几乎没有损失。