随着宽带网络的发展，新型的P2P流媒体，IPTV，视频会议，视频监控等对实时性要求较高的业务对当前的视频编码技术提出了新的挑战。它对视频编码的要求也不再仅仅是单纯的追求高压缩率，而且还要求视频流能够很好的适应各种不同的传输环境和用户终端，具有一定的容错性和可伸缩性，以及能同时提供图像质量、时域、空域的可分级能力。可分级视频编码方案是解决Internet流媒体应用中带宽波动的一种有效方法。但是，传统的可分级编码仅能提供粗糙的可分级能力，接收端经解码之后得到的图像随着网络状况的变化而呈跳跃性地变化，无法精细地匹配网络带宽的变化。MPEG-4标准中采用的精细粒度可分级(FGS)能够解决精细匹配网络带宽的问题，还能够获得较好的差错复原能力和解码复杂度可分级能力，但是编码效率较低。　　 针对FGS编码效率较低的这个缺点，本文提出了四种基于宏块的改进方案。首先通过分析MPEG-4 FGS中选择增强的码流分配的优缺点，在保持其码流重点分配给特殊宏块，从而获得较好主观视觉提高的优点上，对其码流由于需要多传送上移的比特平面数而造成的编码效率较低的缺点，提出将增强层信息贡献于提高编码器基本层编码效率，充分利用可利用的增强层信息，预测消除输入视频信息的时域冗余，和增强层残差信息的时域冗余，既抑制“误差漂移”问题的产生又提高了FGS的编码效率。在此基础上，本文又提出了三种针对提高视频主观视觉效果的方法，将改善视频主观质量与客观质量结合起来。利用有效的信道资源和码流资源，引入宏块分割，人脸检测，以及运动跟踪提出三种自适应选择增强感兴趣区域的算法，从而达到主观视觉效果的提高。其中这三种自适应算法分别结合了H.264编码宏块分割的特点，模式识别中Adaboost人脸检测以及开源库OpenCV下运动对象跟踪的编码方式，根据不同的视频序列，自适应选择人眼最感兴趣区域，提高视频的主观效果。通过PC机实验仿真结果表明，本文提出的改进精细粒度可分级编码方案对改善FGS编码效率效果明显，不仅提高了精细粒度可分级编码的编码效率，而且对视频主观质量的改善也较为明显。