随着视频应用领域的不断扩展,尤其是高分辨率、高帧率的视频应用,对视频编码技术的压缩性能提出了更高的要求。为了进一步提高编码效率,人们在传统的降低视频像素空间上、时间上冗余度方法的基础上,进一步挖掘视频图像信号内在统计特性和主观视觉的感知特性,建立准确的数学理论模型、采用先进的现代信号处理技术或者图像处理技术,进一步去除冗余,取得了显著效果。　　 本文着眼于研究可提升视频编码效率的信号处理技术。论证了用于补偿量化噪声的维纳滤波器抽头系数之间的相关特性,并给出改进的系数编码方法；提出了视频量化噪声两步补偿法；提出了一种基于内容特征的非规则形状宏块划分方法,并且给出内容自适应的帧间预测编码方案；提出用于非规则形状宏块划分的运动矢量预测编码方法。　　 主要研究内容及成果如下:　　 1.在分析环路量化噪声补偿滤波器的基础上,对维纳-霍夫方程做出了变形化简,推导出最优滤波器抽头系数之和的表达式,分别从维纳-霍夫方程系数矩阵、视频像素空间自相关性以及视频编码失真功率三方面分析得出维纳滤波器抽头系数之间的相关特性,提出改进的维纳滤波器系数编码方法。提出方法能够有效去除系数编码上的冗余,提高视频编码效率。　　 2.基于对视频量化噪声原理和特点的分析,提出视频量化噪声的两步补偿法。该方法优先对解码恢复图像中的直流噪声进行补偿,再对补偿后的恢复图像设计维纳滤波器,进一步抑制视频量化噪声中的交流分量。提出方法有效补偿了视频量化噪声,提高视频编码效率。　　 3.基于规则形状的宏块划分无法准确分割视频序列中运动对象的事实,提出了一种用于帧间预测编码的内容自适应非规则宏块划分方法。利用视频对象的边缘特征分割宏块,划分的非规则形状运动补偿分区能够准确地刻画视频对象的运动。根据参考图像与编码图像之间存在较强的时间相关性,提出方法通过参考图像中内容特征匹配的参考区域的相对位置信息,间接描述用以划分宏块的非规则形状。提出方法有效提高了帧间预测准确性,提高视频编码效率。　　 4.提出一种基于邻边长度的运动矢量预测编码方法。该方法能够准确估计非规则形状运动补偿分区的运动矢量,去除运动信息的空间冗余,提高编码效率。