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近些年来,随着计算机技术、通信技术以及多媒体技术的高速发展,带动了消费电子的发展。人们不再满足于语音信号及少量的视频资讯了,大量高清视频信息才是最钟爱的,视频业务也因此如洪水猛兽般增长,这对传统的编码技术提出了新的要求。目前应用最广泛的视频编码标准H.264/AVC就是在此背景下制定的,它的目的就是为了提高视频数据的压缩效率,改善重建视频质量。但H.264/AVC获得高的压缩效率是以运算复杂度成倍增长为代价的。如此高的计算复杂度严重制约了视频数据的实时传输,成了制约视频业务发展的瓶颈。为了解决这个问题,本文对H.264/AVC关键技术之一的帧内预测进行了算法研究。 首先,本文对H.264/AVC编码标准的框架、压缩的原理以及几项关键技术进行了介绍与分析。着重对其中的帧内预测模式选择全搜索算法及RDO技术进行了分析,包括预测失真与运算复杂度。 其次,基于对标准中全搜索算法的复杂度分析,本文提了出一种基于宏块平坦性及频域特征的快速帧内预测模式选择算法。第一部分:首先,对待编码像素进行采样、求方差。接着,通过试验统计设定两个阈值,把方差值与两个阈值进行比较,获到宏块的平坦特性。最后,根据宏块平坦性确定编码类型。第二部分:研究了根据4x4块预测残差在频率域SATD值大小选取预测模式与采取RDO方法选取预测模式之间的关系。初步选定SATD值最小的三种模式作为候选编码模式,根据对这三种模式的理论与实验数据分析,本文提出了SATD值相关性的概念和方法,进一步对候选模式进行了筛选。综合算法节省了67％左右的编码时间,而质量基本不变。 最后,本文研究并验证了WANG提出的基于图像边缘强度的经典算法,针对该算法在有明显方向上及无明显方向上处理的不足,利用模式间相关性进行线性插值,结合数学统计、频域特征,对算法进行了优化。实验结果表明改进算法在保证了视频的图像质量基本不变的同时,时间消耗降低了50%左右。