码率控制技术是视频压缩编码的一项重要技术,它的作用是控制压缩视频的质量,使视频输出码流满足一定的传输和存贮要求。在ITU-T和ISO/IEC共同制定的最新视频编码标准H.264中,率失真优化(RDO)模块被引入,作为选择合适的运动估计和宏块模式的依据。然而,RDO的引入导致在码率控制过程中出现“蛋鸡悖论”,很多经典码率控制算法在H.264中不再适用。虽然JVT-H017能较好地解决“蛋鸡悖论”,但其采用了不够精确的R-D模型,而且没有考虑场景切换带来的影响,因此需要做进一步的研究和改进。本文在对现有的JVT-H017码率控制算法分析的基础上,研究了基于DCT系数统计分布的码率控制技术。论文首先对柯西分布模型进行了深入的分析和研究,把柯西分布模型应用到H.264中,并对其R-D模型进行简化,提出了基于柯西率失真模型的H.264码率控制算法,并且对算法进行了详细地描述。其次,论文在基于柯西分布的率失真模型基础上,对图像复杂度的预测方法加以改进。由于在场景切换或运动剧烈的情况下,单独使用MAD预测图像的复杂度就会失效,因此本文引入了将PSNR因子和MAD联合的方法来改进图像复杂度预测,并通过实验仿真对新算法以及参考文献中的MADr atio算法进行了比较分析,结果表明,改进算法不仅获得更精确的码率控制,而且获得更平稳的输出码率和PSNR;最后,针对现有H.264码率控制算法不能适应场景切换的问题,本文提出了基于柯西率失真模型的简单有效的场景切换检测算法,利用实验统计的方法得出检测所需的阈值,并对有场景切换的序列进行了仿真实验,通过新算法与JVT-H017算法的实验结果比较证明,新算法具有较高的视频质量和较平稳的输出码流,而且其附加计算复杂度并不高,具有一定的实用价值。